遥感图像处理：密度分割法与光学/数字处理详解

第四章《密度分割法 - 遥感图像处理》深入探讨了遥感图像处理中的一个重要概念和技术。密度分割法是将灰度图像按照一定的灰度区间进行分段，并赋予每个区间特定的色彩，从而将黑白图像转化为彩色图像，增强了图像的表达能力。这种方法在遥感领域中广泛应用，特别是在图像预处理阶段，如辐射畸变和几何畸变的识别与校正，以及多幅遥感数据的拼接处理，这些都是确保数据准确性和可用性的关键步骤。 章节开始介绍了遥感数据获取过程中的常见问题，如辐射畸变和几何畸变，它们可能由于大气散射、传感器特性等因素导致，校正是为了消除这些误差，提高数据的准确性和一致性。校正方法包括辐射校正，通过纠正图像中的辐射误差来恢复真实辐射强度；几何校正，通过纠正由于地球曲率、卫星姿态等因素引起的图像几何变形，使得图像与地面坐标系统对齐。 遥感图像处理涉及多个环节，包括光学影像的处理，如光学原理和光学增强处理，这些方法虽然在精度上优于数字图像处理，但后者凭借其速度快、操作简便和效率高的优势逐渐被广泛应用。数字图像处理涵盖的内容广泛，如数字图像增强，通过对图像的对比度、亮度和颜色进行调整，提升图像质量；多源信息复合，整合不同来源的数据以提供更全面的信息；以及图像分类，利用计算机算法对图像内容进行自动分类。 图像的校正是遥感图像处理的基础，它包括预处理、变换、增强和分类等步骤。光学图像处理强调自然色彩的真实性和视觉效果，而数字图像处理则更多依赖于计算机算法，如通过加权平均、滤波器等手段进行图像增强。 此外，章节还讨论了颜色性质的描述，包括光源的影响、物体颜色的反射和吸收特性，以及色彩的三个基本属性：明度、色调和饱和度。理解这些原理有助于正确解读和处理遥感图像中的色彩信息。 加色法和减色法也是光学处理中的核心概念，介绍了三原色理论，即红、绿、蓝（RGB）这三种基本颜色如何通过不同的组合创造出各种色彩。在遥感图像中，正确理解和应用这些原理对于彩色图像的生成和后续分析至关重要。 第四章深入剖析了遥感图像处理中的密度分割法，以及辐射、几何校正、光学与数字处理技术，为理解和应用遥感数据提供了坚实的技术基础。