遥感数字图像处理技术详解

"遥感数字图像处理.pdf" 遥感数字图像处理是一门涉及地球表面信息获取、分析和应用的技术，它通过将遥感图像转化为数字形式进行存储和处理，从而扩展了人类视觉的能力，涵盖了空间、光谱和灰度等多个维度。遥感图像的处理主要包括图像理解、分析、变换、增强、复原和融合等多个环节，这些过程在科学研究、环境监测、灾害预警和城市规划等领域有着广泛的应用。 遥感图像的基础知识中，获取途径涉及到遥感平台、轨道选择、成像原理和传感器类型。分辨率是评价遥感图像质量的重要指标，包括空间分辨率（决定目标在图像上的尺寸）、时间分辨率（记录地表变化的频率）、光谱分辨率（区分不同光谱波段的能力）和辐射分辨率（测量电磁辐射的精度）。遥感图像的显示则关注如何有效地展现多波段数据，如通过直方图和统计特征来理解和解析图像内容。 图像特征包括可视特征，如亮度、颜色、纹理、形态和大小，以及参数特征，即通过统计计算得出的描述图像特性的参数。例如，直方图可以展示图像像素的分布，方差反映了图像的灰度离散程度，反差则衡量了图像的对比度。在多波段图像中，协方差和相关系数分别用于衡量不同波段之间的协变关系和信息重叠程度。 遥感图像处理中的增强技术有多种，如空域增强通过灰度拉伸和空间滤波改善图像的视觉效果。其中，线性和非线性拉伸用于调整图像的灰度范围，空间滤波则包括平滑滤波（如均值滤波和高斯滤波）和锐化滤波（如梯度算子和拉普拉斯算子）。基于直方图的增强方法如直方图均衡化和直方图规定化，旨在优化图像的亮度分布。 频域增强主要涉及彩色彩增强，包括伪彩色和假彩色增强，用于将单波段图像转化为人眼更易识别的彩色图像。图像复原是恢复原始图像的过程，面对的退化问题有噪声和模糊。噪声退化包括椒盐噪声、均匀噪声和瑞利噪声，模糊退化则涉及离焦模糊、大气模糊和运动模糊。针对这些退化，图像复原技术包括线性滤波（如双边滤波和非局部均值滤波）、非线性滤波（如中值滤波和加权中值滤波）以及利用点扩散函数（PSF）、调制传递函数（MTF）和边缘扩散函数（ESF）等进行的复原算法。 遥感数字图像处理是一门综合了图像处理、信号处理、计算机视觉和地球科学的交叉学科，其目标是通过复杂的技术手段提高遥感数据的可用性和解释性。