第一章图像(image)是对客观对象的一种相似性的描述或写真，它包含了被描述或写真对象的信息，是人们最主要的信息源按图像的明暗程度和空间坐标的连续性划分：图像可：数字图像，模拟图像根据波段的多少，图像可分为：单波段图像，多波段图像，超波断图像遥感数字图像（digital image）是指以数字形式表述的遥感影像。

最基本的单位是像素，每个像素具有其空间位置特征和属性特征。

遥感数字图像处理是利用计算机图像处理系统对遥感图像中的像素进行系列操作的过程。

数字图像处理极大地提高了图像处理的精度和信息提取的效率。

遥感数字图像处理的主要内容：图像增强：着重强调特定的图像特征，在特征提取、图像分析和视觉信息的显示中很有用。

增强过程本身不会增加数据中原有的信息内容，仅仅是突出了特定的图像特征，使得图像更易于可视化的解释和理解。

图像校正：也称图像复原、图像恢复。

主要是对传感器或环境造成的退化图像进行模糊消除、噪声滤除、几何失真或非线性校正。

信息提取：根据地物光谱特征和几何特征，确定不同地物信息的提取规则，利用该规则从校正后的遥感数据中提取各种有用的地物信息。

遥感数字图像处理系统包括：硬件系统，软件系统，第二章遥感是遥感信息的获取、传输、处理以及分析判读和应用的过程。

遥感的实施依赖于遥感系统。

遥感系统是一个从地面到空中乃至整个空间，从信息收集、存储、传输、处理到分析、判读、应用的技术体系，主要包括遥感试验、信息获取(传感器、遥感平台)、信息传输、信息处理、信息应用等5个部分。

传感器的分辨率指传感器区分自然特征相似或光谱特征相似的相邻地物的能力。

传感器分辨率指标主要有：辐射分辨率，光谱分辨率，空间分辨率，时间分辨率辐射分辨率是传感器区分反射或发射的电磁波辐射强度差异的能力。

光谱分辨率是传感器记录的电磁光谱中特定波长的范围和数量。

波长范围越窄，光谱分辨率越高；波段数越多，光谱分辨率越高。

时间分辨率：对同一目标进行重复探测时，相邻两次探测的时间间隔称为时间分辨率。

数字化包括两个过程：采样和量化。

采样：将空间上连续的图像变换成离散点(即像素)的操作称为采样。

采样间隔的大小，影响着图像表示地物的真实性。

量化是将像素灰度值转换成整数灰度级的过程。

根据传感器选用的波长范围不同，遥感图像可以划分为下面两种类型：不相干图像，相干图像元数据是关于图像数据特征的表述，是关于数据的数据。

普通遥感图像数据格式：BSQ格式，BIL格式，BIP格式特殊遥感图像数据格式：陆地资源卫星L5的数据格式，HDF数据格式，TIFF图像格式，GeoTIFF图像格式图像文件的大小=图像行数*图像列数*每个像素的字节数*波段数*辅助参数（辅助参数一般为1）第三章图像类别表示方法说明二值图像 f (x,y)=0,1 文字、线图形、指纹等灰度图像0≤f (x,y)≤2n-1 普通照片。

量化位数n=6,…,24,一般为8位用彩色三原色表示彩色图像﹛fi (x,y)﹜, i=R、G、B多光谱图像﹛fi (x,y)﹜, i=1,…,K 遥感图像，K为波段立体图像fLfR 用于摄影测量和计算机视觉分析等。

L和R 分别为左右图像运动图像﹛fi (x,y)﹜, i=1,…,t 动态分析，视频制作。

T为时间每个像素的取值为0或1的图像称为二值图像单波段图像的统计特征：反映像素值平均信息的统计参数，反映像素值变化信息的统计参数众数：图像中出现次数最多的灰度值,反映了图像中分布较广的地物反射能量。

方差：像素值与平均值差异的平方和，表示像素值的离散程度。

变差：像素最大值与最小值的差，即变差表示图像灰度值的变化程度，间接地反映了图像的信息量。

反差：反映图像的显示效果和可分辨性，有时又称为对比度。

用像素值的最大值/最小值、最大值-最小值、方差等来表示。

反差小，地物之间的可分辨性小。

根据图像像素的灰度级范围,以适当的灰度间隔为单位划分为若干等级，以横轴表示灰度级，以纵轴表示每一灰度级具有的像素数或该像素数占总像素数的比例值，做出的统计图即为灰度直方图。

直方图的性质：（1）直方图反映了图像灰度的分布规律。

（2）任何一幅特定的图像都由唯一的直方图与之对应，但不同的图像可以有相同的直方图。

（3）如果一幅图像仅包括两个不相连的区域，并且每个区域的直方图已知，则整幅图像的直方图是这两个区域的直方图之和。

（4）由于遥感图像数据的随机性，在图像像素数足够多且地物类型差异不是非常悬殊的情况下，遥感图像数据与自然界的其他现象一样，服从或接近于正太分布以横轴表示灰度级，以纵轴表示每一灰度级及其以下灰度级所具有的像素数或此像素数占总像素数的比值，做出的直方图即为累计直方图多波段图像的统计特征：（1）多波段图像之间的统计特征不仅是图像分析的重要参数，而且也是图像合成方案的主要依据之一。

（2）协方差和相关系数是两个基本的统计量，其值越高，表明两个波段图像之间的协变性越强。

（3）利用图像之间或波段之间的相关性，可以实现图像的压缩处理等。

相关系数是描述波段图像间的相关程度的统计量，反映了两个波段图像所包含信息的重叠程度。

滤波是指改变信号中各个频率分量的相对大小、或者分离出来加以抑制，甚至全部滤除某些频率分量的过程。

纹理是由纹理基元按某种确定性的规律或只是按某种统计规律重复排列组成的。

####共生矩阵方法第四章颜色是外界光作用于人的视觉器官而产生的主观感觉，分为两大类：非彩色（消色）和彩色。

彩色是指除黑白系列以外的各种颜色。

彩色有3个基本性质：明度：是人眼对光源或物体明亮程度的感觉。

色调：是色彩彼此相互区分的特性。

饱和度：是彩色纯洁的程度，也就是光谱中波长段是否窄，频率是否单一的表示。

亮度可以用一条灰度级色带表示，一端是纯黑色，另一端是纯白色，称为灰色梯尺简答：常用的颜色空间模型RGB(红/绿/蓝)模型：是由红、绿、蓝三原色混合得到的颜色集合所构成的颜色空间。

3种颜色中的任意一组颜色均有256个等级的属性定义值。

相加混色模型CMYK(青/洋红/黄/黑)模型：以红、绿、蓝的补色青(Cyan)、品红(Magenta)、黄(Yellow)为原色构成的CMY颜色模型，常用于从白光中滤去某种颜色，又被称为减性原色系统。

CMY颜色模型的原点为白YIQ颜色模型：用于彩色电视广播。

目标色调说明标准HSI(色调/饱和度/强度)模型：色调H是描述纯色的颜色属性，饱和度S提供了白光冲淡纯色程度的量度。

强度或亮度成分I在图像中与颜色信息无关。

它是面向彩色图像处理的最常用的颜色模型。

彩色合成包括伪彩色合成、真彩色合成、假彩色合成和模拟真彩色合成4种方法伪彩色合成是把单波段灰度图像中的不同灰度级按特定的函数关系变换成彩色，然后进行彩色图像显示的方法，主要通过密度分割方法来实现。

密度分割方法是对单波段遥感图像按灰度分级，对每级赋予不同的色彩，使之变为一幅彩色图像。

步骤：（1）求图像的极大值d max和极小值d min；（2）求图像的密度区间（3）求分割层的密度差Δd =ΔD／n，其中n 为需分割的层数(有时不是等分)；（4）求各层的密度区间；（5）定出各密度层灰度值或颜色。

如果彩色合成中选择的波段的波长与红绿蓝的波长相同或近似，那么得到的图像的颜色与真彩色近似，这种合成方式称为真彩色合成。

假彩色合成与伪彩色合成的不同之处在于，假彩色合成使用的数据是多波段图像为什么模拟真彩色合成由于蓝光容易受大气中气溶胶的影响，有些传感器舍弃了蓝波段，因此通过彩色合成无法得到真彩色图像。

这时，可通过某种形式的运算得到模拟的红、绿、蓝3个通道，然后通过彩色合成近似地产生真彩色图像拉伸是最基本的图像处理方法，主要用来改善图像显示的对比度。

如果对比度比较低，那么就无法清楚地表现图像中地物之间的差异，因此，往往需要在显示的时候进行拉伸处理。

拉伸以波段为处理对象，它通过处理波段中单个像素值来实现增强的效果。

在此过程中，图像直方图是选择拉伸具体方法的基本依据。

灰度拉伸分为线性拉伸和非线性拉伸两种方法线性拉伸：全域线性拉伸，分段线性拉伸非线性拉伸：指数变换、对数变换、平方根变换、高斯函数等直方图均衡化的基本思想是对原始图像的像素灰度做某种映射变换，使变换后图像灰度的概率密度呈均匀分布，即变换后图像的灰度级均匀分布。

直方图均衡化第四章（2）19篇直方图均衡化的特点是：（1）各灰度级中像素出现的频率近似相等。

2）原图像上像素出现频率小的灰度级被合并，实现压缩；像素出现频率高的灰度级被拉伸，突出了细节信息。

直方图规定化是为了使单波段图像的直方图变成规定形状的直方图而对图像进行转换的增强方法。

例子：第四章（2）26篇第五章为什么进行辐射校正？利用传感器观测目标的反射或辐射能量时，传感器的测量值与目标的光谱反射率或光谱辐亮度等物理量是不一致的，这是因为测量值中包含了太阳位置和角度条件、薄雾等大气条件、或因为传感器的性能不完备等条件引起了失真传感器所得到的目标测量值与目标的光谱反射率或光谱辐亮度等物理量之间的差值称为辐射误差辐射误差产生的原因有两种：（1）传感器的响应特性。

（2）外界（自然）环境：大气(雾和云)和太阳辐射等。

消除图像数据中依附在辐射亮度中的各种辐射误差的过程称为辐射量校正（radiometric calibration），简称辐射校正遥感图像的几何误差可分为静态误差和动态误差两大类几何精纠正又称为几何配准（registration）,是把不同传感器具有几何精度的图像、地图或数据集中的相同地物元素精确地彼此匹配、叠加在一起的过程图像几何纠正的内容包括：系统几何纠正，投影变形纠正，几何精纠正几何纠正基本原理：回避成像的空间几何过程，直接利用地面控制点数据对遥感图像的几何畸变本身进行数学模拟，并且认为遥感图像的总体畸变可以看做是挤压、扭曲、缩放、偏移以及更高次的基本变形的综合作用的结果。

因此，校正前后图像相应点的坐标关系可以用一个适当的数学模型来表示。

控制点（同名点），即图像上的一些已知点，这些点在原始图像和标准图像上的坐标已知。

地面控制点(GCP)是几何纠正中用来建立纠正方程的基础，是最关键的数据。

控制点数目的最小值按未知系数多少来确定。

K阶多项式控制点的最少数目为(k+1)(k+2)/2控制点因注意：控制点在工作范围内应均匀分布。

如果图像扭曲变形明显，那么，更要强调这种分布的均匀性。

直接，间接成图法中常用间接成图法重采样过程包括两步：像素位置变换，像素值变换图像重采样方法：最近邻重采样，双线性内插重采样，三次卷积内插，双像素重采样法最近邻法计算量最小，但处理后的图像的亮度具有不连续性，线性地物易产生锯齿状。

双线性内插法的精度和计算量适中，并带有低通滤波的效果，细节信息丢失，边缘受到一定的平滑作用三次卷积法内插精度高且带有边缘增强的效果，缺点是运算量大像素位置变换是按选定的纠正方程把原始图像中的各个像素变换到输出图像相应的位置上去，变换方法分直接成图法和间接成图法（或称正解法与反解法）。