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遥感数字图像处理习题 LT 第2 章 遥感数字图像的获取和存储 1. 理解摄影成像和扫描成像传感器的成像方 式 2. 熟练掌握摄影成像和扫描成像影像的几何 投影方式和影像特性 3. 掌握遥感常用的电磁波波段 4. 熟练掌握传感器的分辨率 5. 掌握数字化过程中的采样和量化 第3 章 遥感数字图像的表示和度量 1. 理解遥感图像的数字表示 2. 熟练掌握灰度直方图 第4 章 图像显示和拉伸 1. 熟练掌握图像的彩色合成 2. 熟练掌握灰度图像的线性拉伸  如果图像灰度局限在一个很小的范围内，显 示出来的将是一个模糊不清、似乎没有灰度 层次的图像  通过对左图采用线性变换对图像每一个像 素灰度作线性变换，有效地改善图像视觉效 果  线性变换是按比例扩大原始灰度等级的范 围，通常为了充满显示设备的动态范围，使 输出图像直方图的两端达到饱和。其结果就 是在输出图像中加强图像中地物特征 的对 比度  缺点：由于同样的拉伸 函数应用于所有的亮 度值 ，其输入和输出亮度值之间 的线性关系 受输入 图像中最大和最小值 的影响。如果图 像中最大值或者最小值偏离太远，这种线性 变换方法的效果就不会很好  为了突出感兴趣目标所在的灰度区间，相对 抑制那些不感兴趣的灰度区间，可采用分段 线性变换 3. 熟练掌握直方图均衡化，理解直方图规定 化  直方图均衡是根据图像亮度值的出现频率 来分配它们的亮度显示范围，使一定灰度范 围内的像元的数量大致相等，得到一幅灰度 直方图为均匀分布的新图像  其实质是对图像进行非线性变换，重新分配 图像像元值，使一定灰度范围内的像元的数 量大致相等  直方图均衡化使得原图像直方图上亮度值 分布密集的部分被拉伸，较稀疏的部分被压 缩，从而使图像的对比度得到增强 直方图均衡化特点：  各灰度级所占图像的面积近似相等  原图像上频率小的灰度级被合并  增强图像上大面积地物与周围地物的反差  具体增强效果不易控制，只能全局均衡 直方图匹配 （直方图规定化）：  直方图 匹配是指将 一副 图像的直方图变成 指定形状的直方图，从而使原始图像进行增 强处理的一种方法，亦属于非线性变换  直方图的 匹配对在不 同时间获取 的同一地 区或邻接地区的图像，或者由于太阳高度角 或大气影响引起差异 的图像匹配很有用,特 别是对图像镶嵌或变化检测有用  直方图匹配的过程  对原始图像和参考图像的直方图都做均 衡化  以均匀直方图作媒介 ，再以参考图像的 均衡化变换函数对原始图像做均衡化的 逆运算  从而使原始图像的直方图和参考图像的 直方图类似 第5 章图像校正 1 ．理解辐射误差产生的原因及辐射校正的类 型 产生原因：①传感器本身的性能引起的辐射误 差、②大气的散射和吸收引起的辐射误差 ③地形影响和光照条件的变化引起的辐射误 差 类型：①传感器校正、②大气校正（基于辐射 传输方程的大气校正、基于地面场地数据或辅助 数据进行辐射校正、利用特殊波段进行大气校 正）、③太阳高度角和日地距离校正 1 ． 理解遥感数字图像大气校正的主要方法 a) 基于辐射传输方程的大气校正 b)基于地面场地数据或辅助数据进行辐射 校正 c) 基于图像信息的大气校正 i. 直方图最小值法 ii. 回归分析法 2 ． 理解几何畸变的类型与影响因素 ①传感器成像方式引起