遥感数字图像处理教程期末复习题.docx

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遥感数字图像处理教程期末复习题

遥感数字图像处理教程

第一章概论

1.1图像和遥感数字图像

1.1.1图像和数字图像

本书定义图像为通过镜头等设备得到的视觉形象

根据人眼的视觉可视性可将图像分为可视图像和不可视图像。

可视图像有图片、照片、素描和油画等,以及用透镜、光栅和全息技术产生的各种可见光图像。

不可见图像包括不可见光成像和不可测量值

按图像的明暗程度和空间坐标的连续性,可将图像分为数字图像和模拟图像。

数字图像是指用计算机存储和处理的图像,是一种空间坐标和灰度不连续、以离散数字原理表达的图像。

在计算机,数字图像表现为二维阵列,属于不可见图像。

模拟图像指空间坐标和明暗程度连续变化的、计算机无法直接处理的图像,属于可见图像。

利用计算机技术,可以实现模拟图像和数字图像之间相互转换。

把模拟图像转化为数字图像成为模/数转换,记作A/D转换;

数字图像最基本的单位是像素。

像素是A/D转换中国的取样点,是计算机图像处理的最小单位;每个像素具有特定的空间位置和属性特征。

1.1.2遥感数字图像

遥感数字图像时数字形式的遥感图像。

不同的地物能够反射或辐射不同长波的电磁波,利用这种特性,遥感系统可以产生不同的遥感数字图像。

遥感数字图像中的像素成为亮度值。

亮度值的高低由遥感传感器所探测到的地物电磁波的辐射强度决定。

由于地物反射或辐射电磁波的性质不同受大气的影响不同,相同地点不同图像的亮度值可能不同。

图像的每个像素对应三维世界中的一个实体、实体的一部分或多个实体。

在太阳照射下,一些电磁波被这个实体反射,一些被吸收。

反射部分电磁波到达传感器被记录下来,成为特定像素点的值。

1.2压感数字图像处理

1.2.1遥感数字图像处理概述

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。

遥感数字图像处理主要包括三个方面

1.图像增强,使用多种方法,如:

灰度拉伸、平滑、瑞华、彩色合成、主成分变换K-T变换、代数运算、图像融合等压抑、去除噪声、增强整体图像或突出图像中的特定地物的信息,是图像更容易理解、解释和判读、

图像增强着重强调特定图像特征,在特征提取、图像分析和视觉信息的显示很有用。

2.图像校正:

图像校正也成图像回复、图像复原,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。

1.2.2遥感数字图像处理系统

数字图像处理需要借助数字图像处理系统来完成。

一个完整的遥感数字图像处理系统包括硬件系统和软件系统两大部分。

1.硬件系统

包括计算机、数字化设备、大容量存储、显示器和输出设备以及操作台

1)计算机

是图像处理核心,大的存和高的CPU速度有助于加快处理的进度。

2)数字化设备

为了采集数字图像,需要两种设备:

一种是传感器,能够将所接收的电磁辐射能量转变成与能量成正比的电信号;另一种是数字化设备,能够将上述电信号或模拟信号转换成数字的形式。

这两种设备安装在遥感系统的遥感平台上,用户得到的是数字图像。

3)大容量存储设备

4)显示器和输出设备

显示器是最基本的图像显示设备。

5)操作台

操作台是安置数字化设别、输出设备和图像处理设备的辅助平台。

良好的图像处理环境有助于保证图像处理质量

2.软件系统

1)ERDASIMAGING图像处理系统

2ENVI

3)PCI

4)ERMAPPER

第二章遥感数字图像的获取和存储

2.1遥感图像的获取和数字化

2.1.1遥感系统

遥感是遥感信息的获取传输处理以及分析判读的应用的过程,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,从信息的收集、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、信息传输、信息处理、信息应用等5各部分

2.1.2传感器

传感器又称遥感器,是收集和记录电磁辐射能量信息的装置,是信息获取的的核心部分。

2.1.3电磁波语传感器

按电磁波在真空中波长或频率的变化顺序可划分为若干波段,每个波段为一个波长围

紫外遥感:

探测波在0、05~0.38um之间

可见光遥感0.38-0.76um

红外遥感:

0.76-1000um

微波遥感1mm-10m

多波段:

质探测波在可见光和红外在围,再分为若干窄波段来探测目标

在很多情况下,人们会对热红外波段的数据感兴趣,因为热红外能够用来测量表面温度,而且能在夜间获取数据。

微波数据与某些水文变量有关

2.1.4传感器的分辨率

传感器的分辨率是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。

高分辨意味着区分能力强,能够区分小的相邻地物。

低分辨率意味着能够获取大围的平均福照度,对地物较难辨别。

传感器分辨率指标主要有四个:

辐射分辨率、光谱分辨率、空间分辨率和时间分辨率。

1.辐射分辨率

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。

高辐射分辨率意味着可以区分信号强度微小差异。

2.光谱分辨率

是传感器记录电磁光谱中特定波长的围和数量。

波长围窄,光谱分辨率高

3.空间分辨率

是指遥感图像上能够详细区分的最小单元的尺寸或大小,即传感器能把两个目标物作为清晰的实体记录下来的两个目标最小的距离。

它是表征图像分辨地面目标细节能力的指标

空间分辨率通常用像素大小、解像力或视场角来表示

像素是将地面信息离散化而形成的网格单元,在遥感图像中,单位为米,像素微微正方形

解像力又称解像率,用单位距离能分辨的线宽或间隔相等的平行线的条数来表示

瞬间视场角是传感器的瞬时视场,又称传感器的角分辨率根据长安器的空间分辨率不同,遥感图像分为高空间分辨率图像、中空间分辨率图像、地空间分辨率图像

高空间分辨率图像,空间分辨率小雨10米

中空间分辨率为10-100米

地空间分辨率大于100米

4.时间分辨率

对同一目标进行重复探测,相邻两次探测的时间间隔成为时间分辨率

2.1.5采样和量化

1.采样

将空间上连续的图像变换成离散点的操作成为采样。

采样时,联系的图像空间被划分为王哥庄,并对每个网格的辐射值进行测量。

通过采样,才能将连续的图像转换为离散的图像,供计算机进行数字图像处理。

采样间隔和采样孔径是两个很重要参数,

采样间隔影响第五的真实性,间隔越小,图像越接近真实,但采样成本高,存储空间大

2.量化

采样后图像被分割成空间上离散的像素,但其灰度值没有变化。

量化是将像素的灰度值换成证书灰度级的过程。

一般数字如想灰度级为2的整数幂

2.3遥感图像类型

2.3.1不相干图像

不相干图像为光学遥感所产生的遥感图像,通过自然光源或者通过非相干辐射源得到。

2.3.2相干图像

相干图像为微波遥感所产生的图像

2.4遥感数字图像的级别和数据格式

2.4.1数据级别

0级:

未经过任何校正的原始图像数据

1级产品:

经过初步辐射校正的图像处理

2级:

经过系统及的几何校正

3级:

经过集合精校正,即利用地面控制点对图像进行校正,使之具有了更精确的地理坐标信息。

2.4.2元数据

是关于图像数据特征的表述,是关于数据的数据。

元数据描述了图像获取有关参数和获取后所进行的处理

元数据最重要的是信息源,没有元数据,图像就没有使用价值

2.4.3通用烟感图像数据格式

数字图像数据主要是二进制格式的文件,保存在光盘、磁盘和磁带中,遥感图像包括很多波段,但主要有但中方

1.BSQ是像素按波段顺序一次就排列的数据格式。

2.BIL

像素先以行为单位分块,在每个块,按照波段顺序排列像素,同一行不同波段数据保存在一个数据块中。

像素的空间位置在列的方向上市连续的。

3.BIP格式

BIP格式中,以像素为核心,像素的哥哥波段数据保存在于其,打破了像素空间位置的联系性。

保持行顺序不变,在列的方向上按列分块,每个块位当前像素不同波段的像素值。

2.4.4特殊遥感图像数据格式

1.陆地资源卫星L5的数据格式

2.HDF数据合适

HDP层次数据格式,优势在于

独立于操作平台的可移植性

超文本

自我描述

可扩展性

3.TIFF图像格式

图像格式复杂,存储信息量大

TIFF是一种通用的位映射图像格式,可以支持从单色到24位真彩色的任何图像,其特点是扩展性好,移植方便,可改性强。

它可以在不影响原有应用程序读取图像文件的同时让图像支持新的信息域,也可以在不违反原有格式的前提下至此新的图像类型。

4.GEOTIFF图像格式

支持3种坐标空间:

栅格空间、设备空间和模型空间2.4.6图像文件的小大

图像文件的大小

是图像行数*图像列数*每个像素的字节数*波段书*辅助参数2.5数字图像分辨率

2.5数字图像分辨率

单位长度所表达或获取的像素数量称为图像分辨率。

图像分辨率指图像上的点被映射或指定到给定的空间里德数量,是图像中的足校分辨距离。

图像有很多像素组成,么日咯像素局势图像的一个采样点。

像素多少是衡量图像信息量的标准。

单位距离图像的采样点越多,图像中包含的信息量就越大;图像的尺寸越大,像素就越多

第三章遥感数字图像表示和统计描述

3.1遥感图像模型

遥感图像时传感器通过探测地物电磁波辐射能量所得到的图像,反应连续变化的物理场。

虽然波段不同,记录的辐射能量、成像方式以及成像系统等也有差异,但还是可以从理论角度归纳到一个具有普遍意义的模型,遥感图像模型

多源图像:

在同一个地区,岁时间、波段和极化方向不同而获取的多个图像的组合

3.2遥感图像的数字表示

在图像处理中,为了便于问题的分析,需要用数学方式来比表示图像。

表示图像的基本方法有两类,确定的于统计的

3.2.1图像的确定性表示

一幅图记录的是地物辐射能量的空间分布

1图像的矩阵表示

离散化后的数字图像时一个整数阵列,在数字上把它藐视成一个矩阵F。

数字图像中的每一个像素就是矩阵中的相应元素。

把数字图像用矩阵来表示,有点是便于应用矩阵理论对图像进行处理分析。

2.图像的向量表示

3.2.2图像的统计性表示

由于测量上的误差以及各种干扰因素的存在,图像的像素值变化时具有随机性的特点。

多数人认为,遥感图像中某一个灰度级像素出现的频率是服从高斯分布,即密度函数是正态的。

一般说来,图像的概率分布难以用某一分析式来比搜狐i,但通过分析直方图,灰度级的像素频率书总可以找出来。

从统计学角度,图像的数字特征可作为区分或识别图像中地物的一句。

因此,图像处理中,普遍将图像的灰度级看成是随机变量。

3.3单波段图像的统计特征

3.3.1基本统计特征

1反映像素值平均信息的统计参数

均值:

像素值的算术平均值,反应的是图像中地物的平均反射强度,大小由图像中主题地物的光谱信息决定。

中值:

值图像中所有灰度级中处于中间的值,当灰度级数为偶数时,则取中间两级灰度值的平均值。

由于一般遥感图像的灰度级都是连续变化的,因而大多数情况下,中值可通过最大灰度值和最小灰度值来获得

中数:

图像中出现次数最多的灰度值,反应了图像中分布较广的地物反射能量

2.反射像素值变化信息的统计参数

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

方差是衡量图像信息量大小的重要度量

变差:

像素最大值与最小值的差

变差表示图像灰度值的变化程度,简介地反映了图像的信息量

反差:

反应图像的显示效果和可分辨性,又是又称对比度。

可用像素值的最大值/最小值、最大值-最小值、方差来等来表示。

反差小,地物之间的可分辨性小。

因此,图像处理的一个基本目的是提高图像的反差。

3.3.2直方图

1定义

直方图是灰度级的函数,描述的是图像中哥哥灰度级像素的个数。

对于数字图像来说,直方图实际就是灰度值概率密度函数的离散化图形。

根据图像像素的灰度值围,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,做出统计图,即为统计直方图。

2.直方图的性质

1)直方图反映了灰度的分布规律。

它描述的每个灰度级具有像素个数,但不包括这些像素在像素中的位置信息。

在遥感数字图像处理中,可通过修改图像直方图来改变图像的反差;

2)任何一幅特定的图像都有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想练的区域,并且每个区域的直方图一直,则整幅图像的直方图就是这两个区域的脂肪图纸和

4)由于遥感图像数据的随机性,在图像像素数足够富哦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,服从接近正态分布、

3.直方图应用

根据直方图的形态可以大致推断图像反差,然后可通过有目的的改变直方图的形态来改善图像的对比度。

一般说来,如果图像的直方图接近正态分布,则这样的图像反差适中;如果直方图峰值位置片次昂灰度值大的一边,图像片两;如果峰值偏向灰度值小的一边,图像偏暗;峰值变化过陡、过窄,则说明图像的灰度值过于集中,反差小。

4累计直方图

以横轴表示灰度级,纵轴表示每一个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,累计直方图可以看成是累计离散概率分布。

5.基于直方图的统计参数

3.4多波段图像的统计特征

遥感数字图像吃力往往是多波段数据的处理,处理过程中不仅要考虑单个波段图像的统计特征,也要考虑波段间存在的相关性,多波段图像见的统计特征不仅是图像分析的中国要参数,而且还是图像合成方案的主要依据之一

如果各个波段或多幅图像的空间位置可以相互比较,那么可以计算它们之间的统计特征,协方差和相关系数是两个基本的统计量,其值越高,表明协变性越强。

在使用摇杆图像中,高光谱数据各个波段之间的相关性尤其突出。

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,图像还原

1.协方差

协方差矩阵

2.相关系数

相关系数描述波段图像之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

3.直方匹配

3.5窗口、邻域和卷积

3.5.1窗口和邻域

对于图像中的任一像素(x,y),一次为中心,按照上下左右对称所设定的像素围,成为窗口。

窗口多为矩形,行列数为基数,并按照行*列的方式来命名

中心像素周围行列成为该像素的邻域。

邻域按照与中心像素相邻的行列总数来命名。

3.5.2卷积运算

卷积是空间域上针对特定窗口进行运算,是图像平滑、瑞华中使用的基本计算方法。

窗口模块式=是相邻像素对中心像素影响程度的表述,根据工作目的来选择,也可以根据问题要求来创建。

模块像素值可以使固定的,也可以随着窗口变化

3.5.3滤波

从含有干扰的接收信号中提取有用信号的一种技术

狭义的说,滤波是指改变信号中各个频率分量的过程。

3.6纹理

纹理是由纹理基元按照某种确定性规律或只是按照某种统计规律重复排列组成的,

纹理可分为人工纹理和自然纹理

一般来说,纹理在局部区域呈现不规则性,而在宏观又表现出某种规律,这是一种与图像空间区域有关的特征,只有在图像的某个区域上才能反映和测量出来

常用的纹理有粗细度、方向性、对比度

对纹理特征的描述方法有统计方法和结构方法

3.6.1空间自相关函数方法

粗糙度是纹理的一个重要特征。

共生矩阵方法

第四章图像显示与拉伸

图像增强用来改善图像的对比度,突出感兴趣的第五信息,提高图像的目视解释效果。

本章通过增加可视化信息的彩色合成方法和改善图像对比度的图像拉伸方法。

增强后的图像在保留了整体效果的同时,增加了可视化的程度,并突出感兴趣的地物特征。

4.1数字图像的显示

狮子图像是以数字形式存储的,具有不可视性。

图像容只有通过可视化的方式加以显示,才能为人们所感知,并进行处理和分析。

图像的显示过程是将数字图像从一组离散数据还原为一幅可见图像的过程。

图像的处理和分析过程都是基于十足图像数据运算,并以数字或决策的形式给出处理和分析过程,其中间过程不可视。

通过图像显示,用户可以监视图像处理分析过程,与处理分析软件交互控制处理分析过程,对比不同的处理方案,并对结果进行检验。

4.1.4颜色特征

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:

彩色和非彩色。

彩色是指出了黑白系列以外的各种颜色。

彩色有三个基本属性:

色调、明度和色度。

色调是色彩最重要最基本特征。

明度是颜色的亮度在人们视觉上的反映,是从人的感觉上来说明颜色的性质。

色度是水中溶解性的物质或胶状物质呈现出米黄色乃至黄褐色的成素,包含有色调信息,但没有亮度信息。

4.1.2颜色空间

RGB和CMYK

4.1.2颜色模型

颜色模型化的目的是按照某种标准里通用基色来表示颜色。

实质上,一种颜色模型是用一个三维坐标系统及这个怪系统的一个子空间来表示的,在这个系统中每种颜色都由一个单点表示。

1.RGB颜色模型

RGB彩色模型中的图像是由三个独立的图像屁股面构成的,每个平面代表一种颜色。

当输入RGB的监视器时,这3个图像在屏幕上组合产生了合成彩色图像。

应用:

彩色摄像机,航天和卫星多光谱图像数据的处理。

2.CMY

3.YIQ

彩色电视广播

4.HIS面向彩色图像处理最常用的颜色模型

4.1.4图像显示

彩色显示

数字图像处理戒指彩色显像管来显示彩色图像,它用想家混合法产生各种颜色。

想家混合的基本规律是:

红色+绿色=黄色

红色+黄色=紫色

蓝色+绿色=青色

红色+蓝色+绿色=白色

黄色=白色-蓝色

紫色=白色-绿色

青色=白色-红色

黄色+紫色=白色-蓝色-绿色=红色

黄色+青色=白色-蓝色-红色=绿色

紫色+青色=白色-绿色-红色=蓝色

黄色+Ise+青色=白色-蓝色-绿色-红色=黑色

4.1.5显示设备的选择和校正

1.设备选择

2.显示器的校正

4.3图像的彩色合成

彩色合成包括伪彩色合成、真彩色合成、假彩色合成和模拟彩色合成,其中伪彩色合成是将但波段灰度图像转变为彩色图像的方法,真彩色和假彩色合成是彩色合成法,模拟真彩色合成通过模拟产生近似真彩色的彩色合成方法。

这些彩色合成方法往往又被称为彩色增强

4.2.1伪彩色合成

伪彩色合成是吧但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方法,主要通过密度分割方法来实现。

密度分割法师队但波段遥感图像按灰度级分级,队每一级赋予不同色彩,使之变为一幅彩色图像。

密度分割中的彩色是认为赋予的,与地物的真实颜色毫无关系,因此被称为伪彩色。

经过密度分割后,图像的分辨力得到明显提高,如果分级与地物光谱特性的差异对应较好,可以较准确区分出地物类别

4.2.2真彩色合成

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,那么得到的图像颜色与真彩色近似,这种合成称为真彩色合成。

使用真彩色合成的优点在于合成后的颜色更接近自然色,与人们对地物的视觉感觉相适应,更容易对地物进行识别

4.2.3假彩色

假彩色是最常用的一种方法,它与伪彩色不同在于,假彩色合成使用的数据时多波段图像

4.2.4模拟真彩色合成

由于蓝光容易受到大气中的气溶胶的影响,有些传感器舍弃蓝色波段,因此通过彩色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产生真彩色图像

4.3图像拉伸

拉伸是最近本的图像处理方法,主要用来改善图像显示的对比度。

如果图像对比度比较低,那么就无法清楚的表现出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,它通过处理波段中锋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。

4.3.1

灰度拉伸

成像系统只能获取一定亮度围的值,亮度最大值与最小值之比称为对比度。

由于成像系统的量化级优先,长出现对比度不足的弊端,是图像看起来比较模糊、暗淡。

通过灰度拉伸可加大图像的动态围,增强图像的对比度,是图像变得更加清晰。

灰度拉伸分为线性拉伸和非线性拉伸

4.3.2图像均衡化

如果图像拉伸后直方图不理想,可以通过直方图的均衡化做适当修改。

直方图均衡化的基本思想是对原始图像的灰度值做某种映射变换,是变换后的图像灰度的概率密度成均匀分布,即变换后图像的像素灰度级均匀分布。

这意味着图像灰度的动态围得到了增加,从而提高了图像的对比度。

4.3.3直方图规定花

直方图规定花是wile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啊。

规定形状的直方图可以参考图像的直方图,通过转换,使两幅图的亮度变化规律尽可能接近;规定形状的直方图也可以是特定函数形式直方图,从而使转换后图像的亮度尽可能服从这种函数分布。

第五章图像校正

利用长安器观测目标的反射或辐射能量石,传感器的测量值与目标的光谱反射率或光谱辐射亮度等物理性质是不一样的,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,或因传感器的性能不完备等条件引起的失真。

为了正确评价目标的反射或辐射特性,必须清除这些失真。

消除图像数据中依附在辐射亮度中的各种失真的过程称为辐射量校正。

简称辐射校正

辐射校正的目的是尽可能消除因传感器本身条件、薄雾等大气条件、太阳位置和角度条件及某些不可避免的噪声等引起的传感器的测量值与目标的光谱反射或光谱辐射亮度等物理量之间的差异;尽可能恢复图像的本来面怒,为遥感图像的分割、分类、解译等后续工作做好准备

辐射校正包括三个部分:

传感器端的辐射校正、大气校正和地表辐射校正

5.2辐射传输

5.1.1基本概念‘

1.立体角

点状物体辐射通常是以球面波的形式向外均匀传播能量。

立体角哟过来度量一个方向上某个面接受辐射量的大小。

一个圆锥面所围成的空间按部分称为立体角

2.辐射通量

单位时间通过某一表面的辐射能量称为辐射通量W

3,辐照度、辐亮度和辐射度

辐照度是指单位时间单位面积上接受辐射能量

辐亮度这辐照度是指,沿着辐射方向、单位面积、单位立体角上的辐射通量。

4.反射率、吸收率和透射率

反射率是反射能量与入射能量的比值,吸收率是吸收能量与入射能量的比值,透射率是透射能量与入射能量比值。

在截止部,反射率、吸收率。

和透射率为1

5、反照率

反照率不同于反射率,指界面反射的福照度与部反射的福照度之和与入射的福照度的比值

5.1.2电磁波的大气传输

太阳能随着波长的不同差异很大,在可见光围出现峰值。

获取一幅图像时,为了将图像的辐射亮度值转成反射率,入射的太阳能光谱必须是已经得、假设的或间接的来自其他测量。

1.可见光和红外传输

由于空气分子和悬浮颗粒的散射,可见光在大气层传输时会被削弱。

传感器接受到大气辐射部分电磁波称为程辐射,路径辐射

大气中分子散射对波长较短的电磁波有影响,而对红外线没有影响

5.2辐射误差

传感器所得到的目标测量值与目标的光谱反射率与光谱辐射量度等物理量之间的差值称为辐射误差。

辐射误差造成遥感图像的是真,影响人们对要干图像的判读,介意,因此必须消除。

辐射误差产生的原因主要有:

传感器的响应特性和外界环境,其中后者包括大气和太阳辐射,

5.3辐射误差矫正

1.光学镜头的非均匀性引起的边缘减光现象的改正

在使用透镜的光学系统中,由于透镜光学特性的非均匀性,在城乡平面上边缘部分比中间部分暗,及边缘减光。

2.条纹

要干图像中国的条纹主要是由检测器引起的。

条纹误差判定和消除的常用方法有:

平均值法、直方图法及在垂直扫描线上采用最近邻法

3.半点

半点误差主要由噪音或磁带误码率造成的

4.灰度一致化

5.4传感器端辐射校正

大气顶面辐射校正或大气上界辐射校正,主要包括可见光和近红外波段辐射校正、红外波段的辐射校正和灰度级和辐亮度、TM的辐射校正

5.5大气校正

消除由大气散射引起的辐射误差的处理过程为大气校正。

大气校正有三种方法:

统计学、辐射传递

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