1、地物自身輻射（發射）或對外來輻射的反射和透射特點和規律即該地物的波譜特征，可用輻射、反射波譜曲線來直觀地表示。2、每種地物都有自己的波譜曲線，其形狀與地物自身性質有關。從波譜曲線可看出，不同地物在有些波段上輻射或反射值相同或相近，但在另外一些波段上可以區分開，選擇特征差別較大波段的數據進行地物識別，可更好地區分不同地物。3、對照已知地物波譜特征可判定地物。可用光譜儀進行實地測量得到地物波譜特征；若沒有實地測量的光譜數據，也可通過對影像的分析（已知地物類型的區域）得到較粗略的光譜特征，進而推知未知區域。4、光譜特征差別較大的地物，圖像上也有較大差別。利用遙感圖像判讀地物，回答是什么、在哪里的問題（目標物特征、性質、變化）。實際工作中經常面臨兩個很實際的問題：目標物分辨不清（信息差別小、噪音干擾大）目標物位置不準第4章遙感圖像處理4.1光學處理4.2數字圖像的校正4.3數字圖像增強4.4多源信息復合4.1光學處理亮度對比：C=ΔL/L目標顏色對比：在視場中，相鄰區域的不同顏色的相互影響，例如白色在黃色背景中會呈藍色顏色性質：色調(色相，hue)

明度(lightness)

飽和度(色覺濃度，saturation)顏色視覺明度指人眼對光源或物體明亮程度的感覺。顏色立體理想的顏色立體孟賽爾顏色立體孟賽爾顏色立體加色法和減色法顏色相加原理互補色：兩種顏色混合產生白色或灰色，則二者互稱互補色。黃與藍，紅與青，綠與品三原色：三種顏色，其中任何一種不能由其它二種混合產生，這三種顏色按一定比例混合可以形成各種色調的顏色，則稱之為三原色。紅，綠，藍是最優的三原色。顏色加法

是以紅、綠、藍三原色的兩種或三種色光按一定比例混合，產生其他色彩的方法加色法有幾個規律：兩種基色光等量混合疊加，產生一種補色光。比如：紅+綠=黃紅+藍=品紅藍+綠=青紅、綠、藍三種基色光等量相加為白光。紅+綠+藍=白當兩種色光相加成為白色或灰色，稱為互補色。黃與藍，品與綠，青與紅RGB按不同比例混合產生不同顏色色度圖基本原理每一種波長的光可由紅綠藍三原色相加產生；任何顏色的光用等能光譜匹配時都能推算出紅綠藍三原色的數值；白光由等比的紅綠藍三原色組成，且紅=綠=藍=1/3白紅+綠+藍=1顏色視覺的基本規律馬蹄形范圍內各點都可由真實光線產生顏色、任何顏色在色度圖中都有確定位置粗略推算兩種顏色混合后的中間色推算邊緣點顏色的互補色紅綠飽和度該點波長顏色（光譜色）就是M點色調M和N混合色m的互補色顏色相減原理利用加色法或減色法實現彩色合成

加色法彩色合成合成儀法分層曝光法減色法彩色合成染印法印刷法重氮法光學增強處理：相關掩膜處理方法改變對比度顯示動態變化邊緣突出光學信息處理：圖像的相加和相減遙感黑白影像的彩色編碼光學增強4.2灰度圖像與彩色圖像灰度圖像彩色圖像單波段圖像的灰度顯示單波段圖像的彩色分割多波段圖像的彩色合成多波段圖像的彩色合成及應用取同一景影像三個波段的圖像分別用RGB三原色顯示，利用加色法合成彩色圖像因地物性質（光譜特征）造成同一像元在不同波段有不同值，形成了該像元RGB三原色的混合比例RGB三色在不同地物像元上有不同比例，造成不同地物像元不同顏色利用不同顏色區分地物4.3模擬圖像與數字圖像模擬圖像：用光學方法處理形成的圖像是模擬圖像，也叫模擬量。數字圖像：能夠用計算機存儲、處理和使用的圖像是數字圖像，也叫數字量。模數轉換：把模擬圖像轉換為數字圖像。數模轉換：把數字圖像轉換為模擬圖像。模擬量和數字量的本質區別：模擬量是連續的，數字量是離散的。模擬量與數字量的表現形式模擬量是以金屬銀在介質上涂布的密集情況表現圖像特征的。數字圖像是以矩陣形式表現圖像特征的，行列中的每個格網對應著一個像元，像元值就是影像的灰度值（亮度值）。像元：是數字圖像中的最小單位，每個像元對應著一個亮度值。分辨率：一個像元對應的實物大小。數字量的矩陣表示：數字圖像的實例與表示：模數轉換示意圖—空間分割形成像元模數轉換示意圖—每個像元計算灰度值圖像運算和圖像重采樣圖像運算：以一幅或幾幅圖像的像元值為基礎通過線性或非線性計算得到新的像元值（差值運算、比值運算等）。圖像重采樣：改變像元大小，進而改變圖像特征。按新的像元大小形成新的矩陣計算每個新像元的亮度值（平均值法、最大值法、最小值法、中值法、及其它線性非線性方程算法）146711651344544626783667357765564574557657667754310131547121248111111991201040101001100024204228554230521242435282024圖像（1）圖像（2）圖像（3）（1）+（2）（2）-（3）（3）*(1)圖像重采樣像元變小像元變大4.4數字圖像的校正輻射校正輻射畸變：傳感器接收到的輻射能量中引起地物輻射值失真的部分。遙感儀器引起的輻射畸變大氣作用引起的輻射畸變輻射校正：校正或改善輻射畸變引起圖像灰度值失真的技術稱為輻射校正。

*要抓住引起畸變的原因進行校正儀器引起的輻射畸變的校正*大氣引起的輻射畸變的校正1、無大氣時地物光譜的真實反映：輻照度—反射率；輻射出射度2、有大氣時，電磁波受到大氣作用而發生變化，如圖示

程輻射（upwardtotalradiation）通常程輻射主要來自米氏散射，其散射強度隨波長增大而減小，到紅外波段，這種散射的影響已經很小。E0太陽輻射L0地物反射Tθ大氣散射ED漫入射Tφ大氣吸收LP程輻射傳感器記錄到的地物亮度L輻照度為50，無大氣，光全透過，最亮處處50，最暗處0，亮度對比（50-0）/50有大氣，光90%透過，最亮處45，最暗處0，各處加程輻射10，亮度對比（55-10）/55大氣影響的粗略校正直方圖最小值去除法找到反射率接近0的地物找到該地物處的實測值（最小值）各波段像元亮度減去本波段最小值直方圖最小值比較直方圖最小值去除（建模）回歸分析法取某紅外波段a和需校正的某波段b以二者相應像元的亮度值為軸的坐標系用眾多像元值形成的散點圖建立回歸方程用回歸方程計算b波段的新圖像（建模）其它需校正的波段按此處理幾何校正幾何畸變：遙感圖像在幾何位置上發生了變化，如行列不均、大小、形狀變化等幾何畸變的主要表現：平移、縮放、旋轉、偏扭、彎曲等幾何畸變的原因：遙感平臺位置和運動狀態變化的影響地形起伏的影響地球表面曲率的影響大氣折射的影響地球自轉的影響遙感平臺位置和運動狀態變化的影響航高航速俯仰翻滾偏航地形起伏的影響地球表面曲率的影響像元對應地面寬度不等像點位移大氣折射的影響地球自轉的影響幾何校正實質：按實際位置和投影狀況確定校正后影像的行列并為每個新像元賦予合適的亮度值步驟：逐點計算變換后的新坐標計算新坐標中每點的亮度值計算方法：通過解二元n次方程確定關系式參數用不同方法確定各像元亮度值最近鄰法雙線性內插法三次卷積內插法控制點選取數量：理論上最少控制點數N=(n+1)(n+2)/2

實際最少控制點數N×6控制點選取原則：位置準確：找到準確的地物點以保證精度容易分辨：地物點容易找到并準確定位變形較大：變形較大處要有控制點分布均勻：控制點在整個影像中均勻分布不要漏掉任何區域可作為控制點的地物舉例建筑物的角點水庫堤壩道路交叉點山區小河流匯合點特殊固定形狀的地物一般由衛星地面站等遙感圖像服務部門購買的衛片，已經經過幾何校正，這種校正主要根據記錄的遙感平臺姿態數據、遙感器數據和地球數據等進行，精度通常不高，所以稱為幾何粗校正。

根據使用目的和要求不同，通常還要對衛片進行幾何精校正，本段落的主要目的也是要介紹這種精校正的理論和方法。

幾何精校正的方法很多，概括起來說就是根據已知控制點對圖像數據進行坐標變換。這種方法可以校正除地形起伏外，其他各種因素引起的幾何變形。校正的精度主要取決于控制點的數量和精度。幾何校正/坐標變換中最重要且最困難的任務是選擇控制點。有時需進行正射校正以糾正地形起伏引起的變形。4.5數字圖像增強對比度變換空間濾波彩色變換圖像運算多光譜變換對比度變換像元亮度值直方圖實際圖像亮度值應符合正態分布直方圖峰值偏左、偏右、過窄——輻射增強對比度變換：是通過改變圖像像元的亮度值來改變圖像像元的對比度，從而改善圖像質量的圖像處理方法。線性變換與非線性變換：用一個變換函數改變圖像像元亮度值。如果該變換函數是線性的或分段線性的，則為線性變換，其它為非線性變換。線性變換技巧：根據需要改變4個參數可分段變換非線性變換壓縮壓縮擴大擴大空間濾波以重點突出圖像上的某些特征為目的通過像元與其周圍相鄰像元的關系，采用空間域中的鄰域處理方法屬于幾何增強處理，主要包括平滑和銳化圖像卷積運算選定一卷積函數——模板，對圖像作局部檢測移動模板，對每個像元進行模板運算平滑：去除不該有的亮點（噪聲）均值平滑：每個像元值用以其為中心的模板均值代替中值濾波：模板內像元亮度中間值代替中心像元值兩種平滑方式對比：圖像亮度為階梯狀變化時，取均值效果顯著；若想盡量保留原圖像亮度值，取中值效果更好銳化：突出圖像中的邊緣、線狀目標、亮度突變區域銳化后的圖像失去原圖像的特征梯度反映了相鄰像元的亮度變化率，梯度大的地方就是目標物的邊緣羅伯特梯度：實際上是用2*2模板檢測邊緣意義是用交叉的方法檢測出像元與其鄰域在上下、左右、斜向之間的差異，產生梯度影像，達到提取邊緣信息的目的。有時可設定正閾值以去除次要邊緣索伯爾梯度：通過3*3模板改進羅伯特梯度算法拉普拉斯算法：上下左右4像元值相加再減去該像元值的4倍檢測亮度變化率的變化率定向檢測檢測水平邊界檢測對角邊界未經邊緣增強的原圖像浮雕效果的邊緣增強圖像填充后的邊緣增強圖像單波段彩色變換多波段彩色變換彩色變換單波段彩色變換—密度分割密度分割是遙感圖像應用中的一個常用操作。通過分割和將不同的亮度值賦予不同的色彩，可以將亮度清晰地分層顯示。考慮地物光譜特性，合理取分割點，可直接對地物進行分類密度分割彩色合成就是把同一遙感圖像的若干個波段分別賦予不同的基色，再混合組成一幅彩色圖像的過程。彩色合成的作用在于綜合利用各波段圖像的信息。通過彩色合成，可以制成標準假彩色圖像，模擬天然彩色圖像，以及以突出感興趣目標為目的的任意合成圖像。彩色合成的色彩模式可以有加色法和減色法兩種，無論采用哪一種模式合成，只能使用3個基色。加色法為紅、綠、藍（RGB），減色法為黃、品、青（YMC）（有時可以將分辨率較高的全色波段用黑色表達）。比如對于TM多通道圖像，必需從7個波段中選擇3個來進行合成。多波段彩色變換——彩色合成HLS變換（HueLightnessSaturation）圖像運算差值運算：兩幅同樣行列數的影像，對應像元的亮度值相減就是差值運算。差值運算的作用：有利于目標與背景反差較小的信息提取有利于同一研究區的時相變化行列各移一位后與原圖像相減突出邊緣比值運算：兩幅同樣行列數的圖像，對應像元的亮度值相除（除數不為0），就是比值運算。檢測波段的斜率信息，提高對比度突出植被特征、計算植被指數或生物量去除地形影響土壤含水量差異微地貌變化……多光譜變換n個波段—n個變量—n維坐標—n維向量K-L變換—離散（Karhunen-loeve）變換—主成份變換K-L變換幾何意義—坐標旋轉，且新坐標軸指向數據信息量較大的方向。K-L變換結果—

數據壓縮圖像增強K-T變換—Kauth-Thomas變換—纓帽變換

Y=BX實質是坐標軸旋轉，旋轉后坐標軸指向地物

Y1—亮度

Y2—綠度

Y3—濕度植被視面—Y1-Y2土壤視面—Y3-Y1過渡區視面—Y3-Y24.6多源信息復合多源遙感信息的復合

不同傳感器的數據復合