遥感数字图像处理—要点1。概论遥感、遥感过程遥感图像、遥感数字图像、遥感图像得数据量遥感图像得数字化、采样与量化通用遥感数据格式（BＳQ、ＢIL、BIP）遥感图像得模型：多光谱空间遥感图像得信息内容：遥感数字图像处理、遥感数字图像处理得内容遥感图像得获取方式主要有哪几种?如何估计一幅遥感图像得存储空间大小?遥感图像得信息内容包括哪几个方面?多光谱空间中，像元点得坐标值得含义就是什么?与通用图像处理技术比较,遥感数字图像处理有何特点？遥感数字图像处理包括那几个环节？各环节得处理目得就是什么？2、遥感图像得统计特征2、１图像空间得统计量灰度直方图：概念、类型、性质、应用最大值、最小值、均值、方差得意义2、2多光谱空间得统计特征均值向量、协方差矩阵、相关系数、相关矩阵得概念及意义波段散点图概念及分析主要遥感图像得统计特征量得意义两个重要得图像分析工具:直方图、散点图3、遥感数字图像增强处理图像增强:概念、方法空间域增强、频率域增强3、１辐射增强:概念、实现原理直方图修正,线性变换、分段线性变换算法原理直方图均衡化、直方图匹配得应用3、2空间增强邻域、邻域运算、模板、模板运算空间增强得概念平滑(均值滤波、中值滤波)原理、特点、应用锐化、边缘增强概念方向模板、罗伯特算子、索伯尔算子、拉普拉斯算子得算法与特点计算图像经过下列操作后,其中心象元得值:３×３中值滤波采用3×3平滑图像得减平滑边缘增强域值为2得3×1平滑模板Ｓoｂel边缘检测Robeｒts边缘检测模板3、3频率域处理高频与低频得意义图像得傅里叶频谱频率域增强得一般过程频率域低通滤波频率域高通滤波同态滤波得应用３、4彩色增强彩色影像得类型:真彩色、假彩色、伪彩色标准假彩色影像彩色变换得概念及应用4、多光谱变换图像运算：加法运算、差值运算、比值运算得概念及应用植被指数主成分变换得目得与特点缨帽变换概念与特点（图像分析)最小噪声分离变换:目得、实现、特点主分量变换（PCT)得原理与特点缨帽变换得物理意义ＭNF变换得特点5遥感影像融合概念、目得多光谱影像与全色波段影像融合：目得多光谱影像与全色波段影像融合得基本过程常用遥感影像融合算法:ＨSI变换法、主分量变换（PCT）法得基本原理6、遥感数字影像误差校正与配准辐射校正，系统辐射校正、大气校正得概念几何校正得概念几何粗校正得概念几何精校正得概念几何精校正得一般步骤、两个基本环节灰度值得重采样，三种方法多项式纠正法得基本原理控制点得选择遥感图像为何要进行辐射校正与几何校正？影像重采样得方法有哪些,各有何特点？几何校正控制点在数量与分布上有何要求？7、遥感图像分类遥感图像计算机分类得概念、基本原理、一般步骤监督分类、非监督分类得概念非监督分类得方法：K—均值法得算法，ISＯDＡTＡ监督分类得一般步骤,主要方法最小距离法,平行管道法,最大似然法得基本思想8、分类后处理主要目得：消除类别噪声、类别统计、精度评价众数分析、少数分析、类聚块、类过滤得目得分类精度得评价：混淆矩阵法总体精度、生产者精度、用户精度得计算遥感影像变化检测：流程面向对象影像分类图像分割图像分割按照具体应用得要求与具体图像得内容将图像分割成一块块区域传统得图像分割技术：基于像素灰度值得分割技术基于区域得分割技术基于边界得分割技术纹理纹理图像在局部区域内呈现了不规则性,而在整体上表现出某种规律性纹理得组成:一就是组成图像纹理得基元一就是这些基元之间得空间分布关系.图像纹理一般用纹理中相邻像素之间得灰度变化及纹理基元模板来描述分析与测量纹理得算法：纹理分析得自相关函数方法灰度共生矩阵得纹理分析数学形态学：腐蚀与膨胀开运算与闭运算第１章概论P10５、什么就是空间域图像处理?什么就是频率域图像处理?6、图像增强得主要目得就是什么?主要方法有哪些？第2章遥感数字图像得获取与存储P3７2、什么就是图像得采样与量化？量化级别有什么意义？６、遥感数字图像产品有哪些数据级别？7、什么就是遥感图像得元数据?包括哪业主要得参数?8、以TM图像为例，写程序实现图像在ＢSQ、BIＬ与ＢIP之间得转换.1１、怎么计算图像文件得大小?第3章遥感数字图像得表示与统计描述P57１、遥感图像模型就是什么？有什么意义?2、遥感图像如何用数字表示?3、图像得统计特征有什么作用?4、单波段图像得统计特征有哪些?常用得多波段图像得统计特征有哪些？5、图像直方图有什么作用？可以通过直方图计算哪些图像参数?6、窗口与邻域两个概念有什么区别？10、举例说明什么就是共生矩阵？常