数字图像处理遥感逢考必过没有不给力的.docx
《数字图像处理遥感逢考必过没有不给力的.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《数字图像处理遥感逢考必过没有不给力的.docx（21页珍藏版）》请在冰豆网上搜索。
数字图像处理遥感逢考必过没有不给力的
第一章概论
一、名词解释
数字图像：
用计算机存储和处理的图像，是一种空间坐标和灰度均不连续、以离散数学原理表达的图像
遥感数字图像：
数字形式表示的遥感图像。
不同的地物能够反射或辐射不同波长的电磁波，利用这种特性，遥感系统可以产生不同的遥感数字图像。
像素：
数字图像最基本的单位（pixel），是计算机图像处理的最小单元。
每个像素具有特定的空间位置和属性特征
遥感数字图像处理：
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
二、填空
1、遥感数字图像处理的主要内容包括（图像增强）、（图像校正）、（信息提取）。
2、图像校正也称图像恢复、图像复原，校正的方法除了图像增强中的一些方法外，主要包括（辐射校正）和（几何校正）。
3、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，其中硬件系统主要由计算机、（数字化设备）、（大容量存储设备）、（显示器）和（输出设备）、操作台。
4、常用的遥感图像处理系统有（ERDASIMAGINE）、（ENVI）、（PCIGeomatica）、（ERMapper）。
三、简答
1、遥感数字图像与照片的区别
遥感数字图像与照片的区别有：
（1）照片来自于模拟方式，是通过摄影系统产生的；而遥感数字图像来自于数字方式，通过扫描和数码相机产生；
（2）照片没有像素，没有行列结构，没有扫描行；遥感数字图像中的基本构成单位就是像素，具有行和列，可能会观察到扫描行；
（3）照片中0表示没有数据；遥感数字图像中0是数值，不表示没有数据；
（4）照片中任何点都没有编号；遥感数字图像中每个点都有确定的数字编号；
（5）照片的摄影受到电磁波谱的成像范围限制；遥感数字图像可以使电磁波谱的任意范围
（6）一旦获取了照片，它的颜色就是确定的；遥感数字图像中颜色没有特定的规划，在处理过程中可以根据需要通过合成产生；
（7）照片只具有红、绿、蓝三个通道；遥感数字图像有多个波段。
2、怎样理解图像处理的两个观点
当前，对于数字图像处理存在两种观点：
离散方法的观点和连续方法的观点。
（1）离散方法的观点认为，一幅图像的存储和表示均为数字形式，数字是离散的，因此，使用离散方法进行图像处理才是合理的。
与该方法相关的一个概念是空间域。
空间域图像处理以图像平面本身为参考，直接对图像中的像素进行处理。
（2）连续方法的观点认为，我们感兴趣的图像通常源自物理世界，它们服从可用连续数学描述的规律，因此具有连续性，应该使用连续数学方法进行图像处理。
与该方法相关的一个主要概念是频率域。
频率域基于傅里叶变换，频率域的图像处理是对傅里叶变换后产生的反映频率信息的图像进行处理。
完成频率域图像处理后，往往要变换回到空间域进行图像的显示和对比。
3、遥感数字图像处理需要掌握哪些基本知识
遥感数字图像处理需要掌握以下几方面的基本知识：
（1）物理学中电磁辐射、光学和电子光学等方面的基本知识；
（2）地理学知识是有效利用遥感图像处理技术，认识地球客观世界的基本条件；
（3）遥感数字图像处理是信息处理的主要组成部分，只有掌握了信息论的基础和方法，才能保证遥感数字图像处理工作在正确的理论指导下进行；
（4）计算机技术和地理信息系统的理论和知识。
第二章遥感数字图像的获取和存储
一、名词解释
电磁波谱：
各种电磁波按其波长大小排列构成的图谱
空间分辨率：
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物之间最小的距离
光谱分辨率：
传感器记录的电磁波谱中特定的波长范围和数量
辐射分辨率：
传感器区分反射或发射的电磁波辐射强度差异能力
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
二、简答
1、传感器分辨率的主要指标有哪些，各有什么意义？
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、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。
高的辐射分辨率可以区分信号强度中的微小差异。
光谱分辨率是传感器记录的电磁波谱中特定的波长范围和数量。
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。
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物之间最小的距离。
它是表征图像分辨地面目标细节能力的指标。
环境变化的空间尺度不同，需要采用空间分辨率不同的遥感图像。
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。
不同时间的遥感图像能提供地物动态变化的信息，可用来对地物变化进行监测，也可以为某些专题要素的精确分类提供附加信息。
2、什么是图像的采样和量化？
量化级别有什么意义？
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。
量化：
将像素灰度值转换成整数灰度级的过程。
意义：
采样影响着图像细节的再现程度，间隔越大，细节损失越多，图像的棋盘化效果越明显。
量化影响着图像细节的可分辨程度，量化位数越高，细节的可分辨程度越高；保持图像大小不变，降低量化位数减少了灰度级会导致假的轮廓。
3、遥感图像的主要类型有哪些？
各有什么特点？
根据传感器选用的波长范围不同，遥感图像可以划分为不相干图像和相干图像。
前者为光学遥感所产生的图像，通过自然光源或者通过非相干辐射源得到，包括多光谱图像、高光谱图像和高空间分辨率图像，在该类图像中，像素记录的是各个相关物体发射的辐射能量之和；后者则是指微波遥感所产生的图像，图像中像素的值是一些相关物体辐射的复振幅总和。
根据传感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、低空间分辨率图像。
高空间分辨率图像：
空间分辨率小于10米。
常用的传感器有SPOT，快鸟和IKNOS等。
这些传感器往往具有较高的重访周期（数天），能够反映明确的地物几何信息，适用于对特定地区进行定点监测，当前主要应用于数字城市和工程制图。
中空间分辨率图像：
空间分辨率10－100米。
例如ASTER,TM等。
重访周期为数周。
具有较多的光谱信息，便于进行土地利用和土地覆盖、资源、地表景观等方面的研究。
低空间分辨率图像：
空间分辨率大于100米。
例如NOAA，MODIS等。
这些传感器往往具有较高的重访周期（数小时），适用于进行大范围的环境遥感监测，例如洪水、火灾、云和沙尘暴等。
4、遥感数字图像产品有哪些数据级别？
根据中国科学院遥感卫星地面站的资料，遥感图像数据级别划分如下：
（1）0级产品：
未经过任何校正的原始图像数据；
（2）1级产品：
经过了初步辐射校正的图像数据；
（3）2级产品：
经过了系统级的几何校正，即利用卫星的轨道和姿态等参数、以及地面系统中的有关参数对原始数据进行几何校正。
产品的几何精度由这些参数和处理模型决定；
（4）3级产品：
经过了几何精校正，即利用地面控制点对图像进行了校正，使之具有了更精确的地理坐标信息。
产品的几何精度要求在亚像素量级上。
5、什么是遥感图像的元数据，包括哪些主要的参数？
元数据是关于图像数据特征的表述，是关于数据的数据。
包括图像获取的日期和时间、投影参数、几何校正精度、图像分辨率、辐射校正参数等。
6、通用的遥感数据存储格式有哪三种？
BSQ、BIL、BIP
7、怎么计算图像文件的大小？
图像文件大小=图像行数×图像列数×每个像素的字节数×波段数×辅助参数
第三章遥感数字图像的表示和统计描述
一、名词解释
遥感图像模型：
对地物电磁波辐射的波段、辐射能量、成像方式以及成像系统等进行归纳得到的一个具有普遍意义的模型
直方图：
是灰度级别的函数，描述的是图像中各个灰度级中的像素个数。
对于数字图像来说，直方图实际就是图像灰度值的概率密度函数的离散化图形。
窗口：
对于图像中的任一像素（x，y），以此为中心，按上下左右对称所设定的像素范围
滤波：
广义：
从含有干扰的接收信号中提取有用信号
狭义：
改变信号中各个平率分量的相对大小、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：
图像的某种局部性质，或是对局部区域中像素之间关系的一种度量
二、简答
1、图像的统计特征有什么作用？
对于单波段图像而言，统计特征反映像素值平均信息，反映像素值变化信息。
遥感图像处理往往是多波段数据的处理，处理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关联，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、图像直方图有怎样的性质？
如何根据图像直方图判断图像质量？
直方图反映了图像中的灰度分布规律；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；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；由于遥感图像数据的随机性，一般情况下，遥感图像数据与自然界的其它现象一样，服从或接近于正态分布。
如果直方图形态接近正太分布，则这样的图像反差适中；
如果直方图峰值位置偏向灰度值大的一边，图像偏亮；
如果直方图峰值位置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。
3、窗口和邻域有什么区别？
对于图像中的任一像素（x,y），以此为中心，按上下左右对称所设定的像素范围，称为窗口。
窗口多为矩形，行列数为奇数，并按照行数x列数的方式来命名。
例如，3x3窗口，5x5窗口等。
3x3表示由3行和3列像素构成的矩形范围。
中心像素周围的行列称为该像素的邻域。
邻域按照与中心像素相邻的行列总数来命名。
例如，对于3x3窗口而言，如果考虑中心像素周围的所有像素，那么相邻的总的行列数为8，称为8－邻域。
如果认为上下左右的像素是相邻像素，那么总的行列数为4，则称为4－邻域。
4、什么是卷积运算？
什么是滤波？
卷积运算：
是空间域上针对特定窗口进行的运算，是图像平滑、锐化中使用的基本的运算方法。
滤波：
广义：
从含有干扰的接收信号中提取有用信号
狭义：
改变信号中各个平率分量的相对大小、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
5、什么是纹理？
包括哪些基本类型？
纹理：
图像的某种局部性质，或是对局部区域中像素之间关系的一种度量
人工纹理：
由自然背景上的符号（点、线条、字母或数字等）排列组成。
自然纹理：
具有重复排列现象的自然景物（森林、草地等）
第四章图像显示和拉伸
一、名词解释
灰色梯尺：
用一条灰度级色带表示，一端是纯黑色，另一端是纯白色
伪彩色合成：
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
真彩色合成：
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，得到的图像的颜色与真彩色近似
密度分割法：
是对单波段遥感图像灰度分级，对没级赋予不同的色彩，使之变为一幅彩色图像
直方图均衡化：
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
直方图规定化：
对两个直方图都作均衡化，变成归一化的均匀直方图。
二、简答
1、图像增强的意义？
用来改善图像的对比度，突出感兴趣的地物信息，提高图像的目视解释效果。
从一般意义上看，图像增强是使得图像看起来更好的图像处理方法。
2、常用的颜色模型有哪些，各有什么特点？
1）RGB模型，这种模型用在彩色监视器和彩色摄像机等领域，当彩色图像中的部分地物隐藏在阴影中时不适用；
2）CMY模型，用在彩色打印机上；
3）YIQ模型，用于彩色电视广播。
其中，Y相当于亮度，而I和Q是被称为正交的两个颜色分量。
主要优点是去掉了亮度（Y）和颜色信息（I和Q）间的紧密联系。
4）HIS模型，用于图像的显示和处理，其中I是强度。
强度成份（Ｉ）在图像中与颜色信息无关；色调和饱和度成份与人们获得颜色的方式密切相关。
这些特征使HIS模型成为一个理想的研究图像处理运算法则的工具，是面向彩色图像处理的最常用的颜色模型。
3、为什么要进行彩色合成？
有哪些主要的合成方法？
人眼对黑白密度的分辨能力有限，大致只有10个灰度级，而对彩色图像的分辨能力则要高得多。
如果以平均分辨率的计算，人眼可察觉出数百种颜色差别。
这还仅仅是色调一个要素，如果加上颜色的其他两个要素：
饱和度和亮度，人眼能够辨别彩色差异的级数要远远大于黑白差异的级数。
为了充分利用色彩在遥感图像判读中的优势，常常首先对多波段图像进行彩色合成得到彩色图像，然后再进行其他的处理。
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四种方法。
4、假彩色合成与伪彩色合成的相同点和不同点分别是什么？
假彩色合成：
定义：
选择多波段图像中的任意三个波段，分别赋予红、绿、蓝三种原色，在屏幕上合成彩色图像的方法
色彩与地物真实颜色无关
标准假彩色合成：
选择多波段图像中的近红外、红、绿三个波段分别赋予红、绿、蓝三原色，在屏幕上合成彩色图像的方法
标准假彩色合成图像可以突出显示植被（红色）、水体（黑色或蓝色）、城镇（深色）等信息
伪彩色合成：
定义：
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
原理：
对单波段图像按灰度分级，对每一级赋予不同的色彩，使之变成一幅彩色图像。
彩色是人为赋予的，与地物真实颜色无关
方法：
密度分割法
5、图像拉伸有哪些方法，有什么作用？
包括灰度拉伸、图像均衡化、直方图规定化。
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。
拉伸按照波段进行，它通过处理波段中单个像素值来实现增强的效果。
6、直方图均衡化和规定化的基本原理和具体步骤分别是什么？
直方图均衡化：
基本原理：
对原始图像的像素灰度做某种映射变换，使变换后图像直方图的概率密度呈均匀分布，即变换后图像的灰度级均匀分布。
步骤：
直方图规定化：
基本原理：
对两个直方图都做均衡化，变成归一化的均匀直方图，以此均匀直方图为中介，对参考图像做均衡化的逆运算。
步骤：
三、填空
11、在LANDSAT的TM图像中，波段（2为绿波段（0.52~0.6µm）），波段（3为红波段（0.63~0.69µm）），波段（4为近红波段（0.76~0.9µm）），对4、3、2波段分别赋予红、绿、蓝色合成的假彩色图像称为标准假彩色图像
12、图像拉伸处理主要包括（灰度拉伸）、（图像均衡化）和（直方图规定化）。
13、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）。
14、灰度拉伸分为（线性拉伸）、（非线性拉伸）和（多波段拉伸）三种方法。
15、（灰度窗口切片）是为了将某一区间的灰度级和其他部分（背景）分开。
16、灰度窗口切片有两种，一种是（清除背景），一种是（保留背景）。
17、如果拉伸函数是非线性的，即为非线性拉伸。
常用的非线性函数有（指数函数）、（对数函数）、（平分根）、（高斯函数）等。
18、直方图均衡化的基本思想是对原始图像中的像素灰度做某种（映射变换），使变换后图像灰度的概率密度是（呈均匀分布），即变换后图像是一幅灰度级均匀分布的图像。
19、直方图规定化的原理是对两个直方图都作（均衡化），变成（归一的均匀）直方图。
20、直方图规定化又称为直方图匹配，这种方法经常作为（图像镶嵌）或（应用遥感图像进行动态变化研究）的预处理工作。
第五章图像校正
一、名词解释
辐亮度：
沿辐射方向上、单位面积、单位立体角上的辐射通量，单位为W/（m2·sr）
大气窗口：
电磁波通过大气层较少被反射、吸收和散射的那些透射率高的波段成为大气窗口。
通常把太阳光透过大气层时透过率较高的光谱段称为大气窗口。
辐射误差：
传感器对观测目标的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异。
程辐射：
传感器接受到的大气散射部分的电磁波。
几何精纠正：
又称几何配准，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。
二、简答
1、辐射校正的目的是什么？
尽可能消除因传感器自身条件、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引起的传感器的测量值与目标的光谱反射率或光谱幅亮等物理之间的差异；尽可能恢复图像的本来面目，为遥感图像的分割、分类、解译等后续工作做好准备。
2、辐射校正的主要内容是什么？
①传感器的辐射校正；②大气校正；③地表辐射校正。
3、辐射误差产生的主要原因有哪些？
辐射误差产生的原因有两种：
传感器响应特性和外界（自然）环境，后者包括大气（雾和云）和太阳照射等。
传感器响应特性可分为：
光学摄影机引起的和光电扫描仪引起的辐射误差。
前者主要是由光学镜头中心和边缘的透射强度不一致造成的，后者包括光电转换误差和探测器增益变化引起的误差。
4、地面辐射校正的主要内容是什么？
①太阳辐射校正：
主要校正由太阳高度角导致的辐射误差，即将太阳光线倾斜照射时获取的图像校正为太阳光线垂直照射时获取的图像。
②地形辐射校正：
如果地形不平坦，受坡度和坡向的影响，传感器获得的能量也会发生变化。
5、简单大气校正的方法有哪些？
基本的假设是什么？
①统计学方法:
将野外实地光谱测试获得的无大气影响的辐射值与卫星传感器同步观测结果进行回归分析计算，确定校正量
②辐射传输方程计算方法：
测量大气参数，按理论公式求得大气干扰辐射量
③波段对比方法：
在特殊条件下，利用某些不受大气影响或影响很小的波段校正其他波段
统计学方法:
需要与卫星同步在野外进行光谱测量，成本高
辐射传输方程计算方法：
需要测定具体天气条件下的大气参数，成本高
波段对比方法：
满足特定条件（工作地区的图像上具有在所有波段全黑的区域图像），实
际中常用
6、遥感图像几何精纠正的目的和原理是什么？
目的：
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
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。
7、什么是图像的重采样？
常用的重采样方法有哪些？
各有什么特点？
图像的重采样：
对采样后形成的由离散数据组成的数字图像按所需的像元位置或像元问距重新采样,以构成几何变换后的新图像。
①最邻近点法：
采样算法简单，最大的优点就是保持像素值不变。
但是，纠正后的
图像可能具有不连续性，会影响制图效果。
当相邻像素的灰度值差
异较大时，可能会产生较大的误差。
②双线性内插法：
具有一定的精度，一般能得到满意的插值效果。
缺点是次方法具有较低通滤波的性质，会损失图像中的一些边缘或线性信息，导致图像模糊。
③三次卷积法：
产生的图像比较平滑，缺点是计算量很大。
三、填空
1、辐射校正包括三部分的内容：
（传感器的辐射校正）、（大气校正）和（地表辐射校正）。
2、传感器所能接收的太阳光包括（太阳光直射到地表后地表的反辐射）、被大气散射辐射的太阳光在地表的反射辐射、（大气的上行散射辐射（程辐射或路径辐射））三部分。
3、条纹误差判定和消除的常用方法有：
平均值法、（直方图法）、及在垂直扫描线方向上采用（最邻近法）或三次卷积法等。
4、斑点误差主要由噪声或磁带的（误码率）等造成，在图像中往往是分散的和孤立的。
5、大气散射校正主要有三种方法：
（1）（统计学方法）
（2）（辐射传递方程计算法）（3）（波段对比法）。
6、在可见光和近红外，大气的影响主要来自于（气溶胶引起的散射）；在热红外，大气的影响主要来自于（水蒸汽的吸收）。
7、专业的遥感图像处理系统多提供了大气校正模型，例如，ERDAS和Geomatica系统中的（ACTOR）模型，ENVI系统中的（Flaash）模型。
8、太阳辐射校正，主要校正由（太阳高度角）导致的辐射误差，即将太阳光线倾斜照射时获取的图像校正为太阳光线垂直照射时获取的图像。
9、遥感图像的几何误差可分为（静态误差）和（动态误差）两大类。
前者可分为内部误差和外部误差两类。
内部误差主要是由于（传感器自身的）性能、技术指标偏离标称数值造成的。
外部变形误差指的是传感器本身处在正常工作的条件下，由传感器以外的各因素所造成的误差。
10、几何精纠正以基础数据集（BASE）作为参照。
如果基础数据集是图像，该过程称为（相对纠正），即以一景图像作为基础，纠正其他的图像，这是图像—图像的纠正；如果基础数据是标准的地图，则称为（绝对纠正），即以地图作为基础，纠正图像，这是图像－地图的纠正，常用于GIS的应用中。
11、图像的几何纠正内容包括：
（1）（系统稽核纠正）
（2）（投影变形纠正）（3）（几何精纠正）。
12、几何精纠正的基本技术是（同名坐标变换法）。
13、控制点数目的最小值按未知系数的多少来确定。
k阶多项式控制点的最少数目为（（k+1）（k+2）/2）。
14、重采样过程包括两步：
（像素位置变换）和（像素值变换）。
15、在直接法中，像元的（坐标位置）发生了变化，但是（像素值）不变，所得到的数据无法用规则矩阵表示。
间接法又称为灰度重采样方法，得到的数据可以用规则矩阵表示，便于进行处理，在实践中经常采用。
16、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亮度中的各种失真的过程称为（辐射量校正）。
17、（反照率）指的是界面反射的辐照度与内部反射的辐照度之和与入射的辐照度的比值。
18、大气的散射与辐射光波长有密切的关系，对短波长的散射比长波长的散射要（强）得多。
分子散射的强度与（波长的四次方）成（反比）。
气溶胶的散射强度随波长的变化与（粒子尺度）分布有关。
19、为了尽量减少（太阳高度角）和（方位角）引起的辐射误差，遥感卫星大多设计在同一个地方时间通过当地上空，但由于季节的变化和地理经纬度的变化，两者的变化是不可避免的。
20、辐射校正后的数据，可以是（辐射度），也可以是（反射率）。
前者有量纲，后者是相对的百分比。
第六章图像变换
一、名词解释 ：
傅立叶变换：
是指非周期函数的正弦和或余弦和乘以加权函数的积分表示。
主成分变换：
是基于变量之间的相关关系，尽量不丢失信息的前提下的一种线性变换方法，主要用于数据压缩和信息增强。
缨帽变换：
针对Landsat图像的多波段经验性变换方法，可以较好突出主体地物的特征
植被指数：
根据地物光谱反射率的差异作比值运算可以突出图像中植被的特征、提取植被类别或估算绿色生物量，能够提取植被的算法称为植被指数
HIS彩色变换：
将图像从RGB彩色空间变换到其他彩色空间，突出RGB彩色空间难以表现
的内容
二、简答
1、傅立叶变换的基本工作流程是什么？
正向FFT—定义滤波—逆向FFT
正向FFT：
指图像的一个波段，按照计算公式进行FFT，产生频率域图像。
定义滤波器：
以频率域图像为参照，定义滤波器。
逆向FFT：
将定义的滤波器应用到频率域图像，得到空间域的图像，进行显示。
2、主成分变换算法的性质有哪些？
工作流程是什么？
怎么确定主成分的个数，怎么解释主成分？
主成分变换的基本性质有：
（1）总方差的不变性。
变换前后总方差保持不变，变换只是把原有的方差在新的主成分上重新进行分配。
（2）正交性。
变换后得到的主成分之间不相关。
（3）从主成分向量中删除后面的（n-p）个成分只保留前p（p＜＝n
升级会员 