遥感图像处理：光学原理与数字纠正

"第四章 遥感图像处理——同丽嘎，资源与环境学院" 在遥感图像处理中，数字图像纠正是一项至关重要的步骤，它涉及到对原始数字图像的几何畸变和辐射畸变进行校正，以提高图像的质量和分析准确性。这一过程通常分为几个关键阶段。 首先，准备工作包括获取原始的数字图像，这些图像可能由于传感器的特性、地球曲率、大气条件等因素导致不同程度的畸变。然后，需要建立纠正变换函数，这个函数用于描述图像的几何变形，以便后续的校正。 影像范围的确定是校正过程中的基础，它定义了图像的空间参考系统，包括图像的坐标系和投影方式。接下来，是逐个像素的几何位置变换，这一阶段通过应用纠正变换函数，将每个像素的坐标重新定位到正确的位置上，以消除几何失真。 在几何位置变换后，像素亮度值重采样是另一个关键环节。这是因为像素位置的变化可能导致像素覆盖面积的改变，需要根据新的位置重新计算像素的亮度值，以保持图像的辐射一致性。 最后，输出纠正后的图像，这个新图像在几何和辐射特性上都更接近真实情况，适合进一步的分析和应用。遥感图像处理还包括辐射校正，旨在消除因传感器响应不一致、大气影响等因素造成的辐射差异，使得不同时间或不同传感器获取的图像可以进行比较。 遥感图像处理还包括多幅图像的拼接处理，这在大范围的遥感数据分析中非常常见。通过拼接，可以形成连续的、无缝的图像覆盖，有助于全面了解地理区域的信息。 光学影像处理和数字图像处理是遥感图像处理的两种主要手段。光学增强处理精度高，但操作复杂，而数字图像处理则速度更快，操作简便，随着技术的发展，数字图像处理逐渐成为主流。 在光学处理中，亮度对比和颜色对比是提升图像视觉效果的关键因素。亮度对比强调对象与背景之间的亮度差异，而颜色对比则涉及相邻区域颜色的影响。颜色性质的描述包括明度、色调和饱和度，这些属性决定了我们对颜色的感知。 加色法和减色法是理解颜色混合的基本原理，加色法用于显示设备（如屏幕），减色法则应用于打印和印刷，它们都基于三原色理论，即通过不同比例的红、绿、蓝（RGB）或青、洋红、黄（CMY）的组合来产生各种颜色。 遥感图像处理是一个综合性的过程，涵盖了从原始图像获取到最终信息提取的多个环节，涉及到光学、数字处理、颜色科学等多个领域的知识，其目的是确保遥感数据的准确性和可比性，为地球科学、环境监测、灾害评估等领域提供可靠的数据支持。