图像处理 第六章 几何运算

第六章几何运算

目录

1.引言

2.灰度级插值

3.空间变换

3.1 仿射变换

3.2 透视变换

4.几何校正

5.图象卷绕（Image Warping）

6.图象变形（Image Morphing）

作业

1.引言

几何运算与点运算不同，它可改变图象中物体（象素）之间的空间关系。这种运算可以看成将各象素在图象内移动的过程。其定义为：

g(x,y)=f(x',y')=f[a(x,y),b(x,y)] 其中，f(x,y)表示输入图象，g(x,y)表示输出图象，a(x,y)和b(x,y)表示空间变换，若它们是连续的，则将保持图象中的连通关系。

几何运算中灰度级插值是必不可少的组成部分，因为图象一般用整数位置处的象素来定义，而几何变换中，g(x,y)的灰度值一般由处在非整数坐标上的f(x,y)的值来确定，即g中的一个象素一般对应于f中的几个象素之间的位置。反过来看也是一样，即f中的一个象素往往被映射到g中的几个象素之间的位置。

实现几何运算有两种方法，其一为前向映射法，即：将输入象素的灰度一个个地转移到输出图象中，如果一个输入象素被映射到四个输出象素之间的位置，则其灰度值就按插值法在四个输出象素之间进行分配；其二为后向映射法（象素填充法），这时将输出象素逐个地映射回输入图象中，若输出象素被映射到四个输入象素之间的位置，则其灰度由它们的插值来确定。在实际中，通常采用后向映射法。

几何变换常用于摄象机的几何校正过程，这对于利用图象进行几何测量的工作是十分重要的。

仿射变换（Affine Transformation ）和图象卷绕（Image Warping ）是两类常见的几何运算。前者属于射影几何变换，多用于图象配准（Image Registration ）作为比较或匹配的预处理过程；后者用控制点及插值过程来定义，将一幅图象逐渐变化到另一幅图象的图象变形（Morphing ）过程是其典型的应用，多见于影视特技及广告的制作。

2.灰度级插值

最简单的插值方法是最近邻插值，即选择离它所映射到的位置最近的输入象素的灰度值为插值结果。复杂一点的方法是双线性插值，如下图所示：

假设输出图象的宽度为W ，高度为H ，输入图象的宽度为w 高度为h ，要将输入图象的尺度拉伸或压缩变换至输出图象的尺度。按照线形插值的方法，将输入图象的宽度方向分为W 等份，高度方向分为H 等份，那么输出图象中任意一点（x ，y ）的灰度值就应该由输入图象中四点（a ，b ）、（a+1，b ）、（a ，b+1）和（a+1，b+1）的灰度值来确定（如图1.）。其中a 和b 的值分别为：

（x ，y ）点的灰度值f(x, y)应为：

H

y W x <≤<≤0,0??????

?

=W w x a ??

????

?

=H h y b

其中

此外，还有多种其它插值方法，如三次样条等。图象处理软件一般都提供若干种插值方法供用户自己选择。

3.空间变换

空间变换包括可用数学函数表达的简单变换（如：平移、拉伸等仿射变换）和依赖实际图象而不易用函数形式描述的复杂变换（如对存在几何畸变的摄象机所拍摄的图象进行校正，需要实际拍摄栅格图象，根据栅格的实际扭曲数据建立空间变换；再如通过指定图象中一些控制点的位移及插值方法来描述的空间变换）。

3.1 仿射变换（affine transformation ）

其中 A 是变形矩阵，b 是平移矢量。在2维空间，A 可以按如下的四个步骤分解：尺度、伸缩、扭曲、旋转 （1）尺度

（2）伸缩

（3）扭曲

（4）旋转

)

1,()(),()1(),(+-+-+=b x f b y b x f y b y x f )

,()1(),1()(),()1,()1()1,1()()1,(b a f x a b a f a x b x f b a f x a b a f a x b x f -+++-=+-++++-=+b

Ax x f +=)(0

,0

0≥???

? ?

?=s s s A s ???

? ?

?=???

? ?

?=st s

A A t A s t t 0

0,0

01

,0

,10

1

???

?

?

?=???

? ?

?=st stu s

A A A u A s t u u

即：

π

θθθθ

θθθ

20cos sin sin sin cos cos ≤≤??

?

?

??--=???? ??''st stu s st stu s y x

图2 人脸图象和掩膜图象

3.2 透视变换(Perspective Transformation)

透视变换是中心投影的射影变换，在用非齐次射影坐标表达时是平面的分式线性

变换，具有如下的形式：

（参见：丘维生，解析几何，北京大学出版社，1996。）

透视变换常用于图象的校正，例如在移动机器人视觉导航研究中，由于摄象机与地面之间有一倾斜角，而不是直接垂直朝下（正投影），有时希望将图象校正成正投影的形式，就需要利用透视变换。

重投影变换的应用实例（透视变形的校正）

??

?

?

??+-=≤≤????

??-=θθθ

θθθ

πθθθ

θθθθcos sin sin sin cos cos ;20,cos sin sin cos st stu s st stu s A A A A A s t u 0''33

323123222113

121133

3231232221333231131211≠++++=

++++=

a a a a a a a a a a y a x a a y a x a y a y a x a a y a x a x 且

（根据孙健同学的硕士论文摘录改编，祥见：孙健，面向室外移动机器人THMR-III 导航的路标识别算法的研究，硕士学位论文，清华大学计算机系，1997.5）

如果将摄取到的图象映射到平行于地面的平面上，其效果相当于摄影机把姿态改变为垂直于地面向下看，就会在这个新的平面上得到物体真实形状。由于这种映射相当于将原图象重新投影到另一个成象面上，故称之为重投影变换，并将映射后得到的图象称为重投影图象。

图3. 重投影示意图

在两个坐标平面之间的投影变换的数学形式如下：

设（x, y ）是坐标平面XOY 中的一点，(x’,y’)是(x,y)在坐标平面X’OY’中对应的象点，则有

[]?

?

?

???+??

????+????????????=??

????''y x v u f e y x d c

b a y x 1 其中a,b,c,d,e,f,u,v 都是常量。

确定两个平面之间的投影变换只需要在两个平面上找到四对“物点和象点”，有这四对点的对应关系就可以确定a,b,c,d,e,f,u,v 。具体而言，用一个规范化坐标系（平面）作为重投影平面，首先建立从规范化坐标（Normal Coordinate ）到原始图象坐标（Oringinal Coordinate ）的变换，其形式为

[]?

?

?

???+??

????+????????????=??

????n n n n y x v u f e y x d c

b a y x 100

在地面上取定一个矩形（不一定是正方形），要求它的边平行或垂直于车体轴线，这样的矩形在原始图象中显示为一个等腰梯形，如图4.所示。

图4. 规范化坐标系和原始图象坐标系

设A 点的坐标为（x 1,y 1），C 点坐标为(x 2,y 2)，则B 、D 的坐标分别是（φ-x 1,y 1）和(φ-x 2,y 2)。经过投影，ABCD 四个点依此与规范化坐标系中的

(0,0),(1,0),(0,1),(1,1)四个点相对应。把此对应关系代入上式，得

[]??????+??????+????????????=??

?

???0010011v u f e d c

b a y x []?

?????+??

????+????????????=?

?

????-Φ0110111v u f e d c b a y x []??????+??????+????????????=??

????1011022v u f e d c

b a y x []?

?

????+?

?

????+????????????=??

????-Φ1111122v u f e d c b a y x 可以求得如下的各待定常数：

?????????????==-+=-+=--Φ=-Φ===1

11221222

1

1220y f x e y y v y d x x v x b x a v x a u c

以上变换的逆变换OrgToNormal 的形式是

[]?

?

?

???+??

????+????????????=??

????00001y x v u f e y x d c

b a y x n n 把四对点的对应关系代入上式，得到待定系数的计算方法为：

??????

???????==-=-+=

--=--=?-=?

-=0

1/)(2/)(11221

12

1121221u c d y f y y v y d by ax e a y y x x b x x v y y a 其中)2()2(1221x y x y -Φ--Φ=? 公式中只需确定（x 1,y 1）和(x 2,y 2)，确定这几个参数的方法如图5.所示：

图5. 几何关系参数示意图

（注：“重投影变换”源于：朱志刚，林学闫，“重投影变换在智能移动机器人视觉系统的应用”，模式识别与人工智能，1990,Vol.5, No.2）

4.几何校正

几何校正通过由已知的控制点（栅格）建立起来的几何变换

（.\download_IPCVPR\GeometricsTransformation\Geometric Transformations.htm）进行。

左图：走廊的原图象；中图：透视变换将图象中的地砖校正成正方形；右图：透视变换将门的四角（原图最右侧的门，有把手的门）校正成矩形。(图片来源：Andrew Zisserman,Robotics Research Group, University of Oxford,

https://www.sodocs.net/doc/d712839046.html,/CVonline/LOCAL_COPIES/EPSRC_SSAZ/node10.html) 5.图象卷绕（Image Warping）

图象卷绕是通过指定一系列控制点的位移来定义空间变换的图象变形处理。非控制点的位移根据控制点进行插值来确定。有时利用多项式函数来拟合控制点之间的对应关系，这时称为多项式卷绕（Polynomial Warping）。一般情况下，由控制点将图象分成许多多变形区域，对每个变形区域使用双线性插值函数来填充非控制点。

=>

6.图象变形（Image Morphing）

变形是使图象中的一个物体逐渐变形为另外一个物体的过程。从一起始图象出发，利用渐隐(dissolve)技术，使起始图象逐渐“淡出(fade out)”，而目标图象则逐渐“淡入(fade in)”，同时以对应物体为转换控制对象，通过选择控制点及控制线来建立插值过程，让物体上的点从它们的起始位置逐渐移向对应的终止位置。

演示播放（..\Demos\chapter06\morph\ahzmorph.avi）

作业

1.使用UleadMorph应用，选择控制点或控制线及网格，观察图象变形，说明原因。

2.编制实现透视及仿射变换的程序，通过交互输入参数观察效果。

3.有两幅人像摄影照片（例如，一幅是明星的剧照，另一幅是你自己的照片），试设计

一个程序，通过少量的交互选择若干重要的控制点，通过图象卷绕将其中一幅照片中的人脸部分用另一个人的脸部替换

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清华大学计算机系艾海舟

最近修改时间：2001年7月18日

数字图像处理实验四图像几何变换

课程名称数字图像处理与分析 实验序号实验4 实验项目图像几何变换 实验地点 实验学时实验类型 指导教师实验员 专业班级 学号姓名 2017年9月25日

成绩： 教 师 评 语

三、实验软硬件环境 装有MATLAB软件的电脑 四、实验过程（实验步骤、记录、数据、分析） 1、图片比例缩放 代码： I=imread('11.jpg'); J=imresize(I,1.25); J2=imresize(I,1.25,'bicubic'); imshow(I); figure,imshow(J); figure,imshow(J2); Y=imresize(I,[100150],'bilinear');%Y=imresize(I,[mrows ncols],method)---返回一个指定行列的图像。若行列比与原图不一致，输出图像将发生变形。 figure,imshow(Y) %nearest,bilinear,bicubic为最近邻插值、双线性插值、双三次插值方法。默认为nearest。 运行结果： 分析：由实验结果可知，实现了图片放大和缩小的效果。 2、图像旋转 代码：

J=imrotate(I,32,'bilinear');%J=imrotate(I,angle,method,’crop’)------crop用于剪切旋转后增大的图像部分，返回和原图大小一样的图象。 imshow(I); figure,imshow(J) 运行结果： 分析：由实验结果可知，实现了图片旋转的效果 3、图像剪切 代码：

J=imcrop(I); figure(1),imshow(I);title('yuantu'); figure(2),imshow(J);title('croptu') J1=imcrop(I,[604010090]);%对指定区域进行剪切操作figure(3),imshow(J1);title('croptu2'); 运行结果： 运行代码后，出现如下界面，选中要裁剪的区域，双击被选中的区域 出现以下界面：

智慧树知到数字图像处理章节测试答案

智慧树知到《数字图像处理》章节测试答案第一章 1、表示一幅灰度图像，一般用（）？ 一个常数 二维矩阵 三维矩阵 一个变量 答案: 二维矩阵 2、彩色图像中，每个像素点用（）表示色彩值？ 一个值 二个值 三个值 四个值 答案: 三个值 3、不可见光是可以形成图像的 对 错 答案: 对 4、数字图像的质量与量化等级有关 对 错 答案: 对

5、一幅模拟图像转化为数字图像，要经过（）？ 重拍 重拍 采样 量化 变换 答案: 采样,量化 6、某个像素的邻域，一般有（）？ 4-邻域 8-邻域 10-邻域 对角邻域 答案: 4-邻域,8-邻域,对角邻域 第二章 1、傅里叶变换得到的频谱中，低频系数对应于（）？物体边缘 噪音 变化平缓部分 变化剧烈部分 答案: 变化平缓部分 2、一幅二值图像的傅里叶变换频谱是（）？ 一幅二值图像

一幅灰度图像 一幅复数图像 一幅彩色图像 答案: 一幅灰度图像 3、傅里叶变换有下列哪些特点（）？ 有频域的概念 均方意义下最优 有关于复数的运算 从变换结果可以完全恢复原始数据 答案: 有频域的概念,有关于复数的运算,从变换结果可以完全恢复原始数据4、图像的几何变换改变图像的大小或形状，例如（）？ 平移 旋转 缩放 退化 答案: 平移,旋转,缩放 5、傅里叶变换得到的频谱中，高频系数对应于图像的边缘部分。 对 错 答案: 对 6、图像平移后，其傅里叶变换的幅度和相位均保持不变。 对

错 答案: 错 第三章 1、图像与其灰度直方图间的对应关系是（）？ 一一对应 多对一 一对多 都不对 答案: 2、下列算法中属于点处理的是（）？ 梯度锐化 直方图均衡化 傅里叶变换 中值滤波 答案: 3、为了去除图像中某一频率分量，除了用带阻滤波器还可以用（）？ 低通滤波器 高通滤波器 带通滤波器 低通滤波器加高通滤波器 答案: 4、要对受孤立噪声点影响的图像进行平滑滤波，不能达到效果的滤波器是（）？

第四章__遥感图像处理

第四章遥感图像处理 授课科目：遥感原理与方法 授课内容：遥感图像处理 授课对象：地信专业 授课时数：2学时 授课地点：成信航空港校区 授课时间： 教案作者：仙巍 目的与要求：熟悉光学遥感图像处理的原理；掌握数字图像处理的工作原理、工作流程；掌握几何校正、辐射校正的原理 重点及难点：遥感图像的几何纠正、辐射校正。 教学法：讲授法、演示法 教学过程： 第一节遥感数字图像的校正 一、数字图像及其直方图 1 数字图像 数字图像：遥感数据有光学图像和数字图像之分。数字图像是能被计算机存储、处理和使用的用数字表示的图像。 数字化：将连续的图像变化，作等间距的抽样和量化。通常是以像元的亮度值表示。数字量和模拟量的本质区别：连续变量，离散变量。 数字图像的表示：矩阵函数 2 数字图像直方图 数字图像直方图：以每个像元为单位，表示图像中各亮度值或亮度值区间像元出现的频率的分布图。 直方图的作用：直观地了解图像的亮度值分布范围、峰值的位置、均值以及亮度值分布的离散程度。直方图的曲线可以反映图像的质量差异。 正态分布：反差适中，亮度分布均匀，层次丰富，图像质量高。 偏态分布：图像偏亮或偏暗，层次少，质量较差。 二、辐射校正 1、遥感图像的辐射误差主要有三个因素 传感器的光电变换 大气的影响 光照条件 2、大气散射校正 2.1大气影响的定量分析 2.2大气影响的粗略校正 通过简单的方法去掉程辐射度（散射光直接进入传感器的那部分），从而改善

图像质量。 直方图最小值去除法 回归分析法 三几何校正 1、遥感图像的几何变形有两层含义 卫星在运行过程中，由于姿态、地球曲率、地形起伏、地球旋转、大气折射、以及传感器自身性能所引起的几何位置偏差。 图像上像元的坐标与地图坐标系统中相应坐标之间的差异。 2、卫星姿态引起的图像变形 3、地形起伏的影响 4、地球曲率 5、大气折射 6、地球自转的影响 7、遥感图像几何校正方法 几何粗校正：这种校正是针对引起几何畸变的原因进行的，地面接收站在提供给用户资料前，已按常规处理方案与图像同时接收到的有关运行姿态、传感器性能指标、大气状态、太阳高度角对该幅图像几何畸变进行了校正。 几何精校正：利用地面控制点进行的几何校正称为几何精校正。 2.1、基本思路：把存在几何畸变的图像，纠正成符合某种地图投影的图像，且要找到新图像中每一像元的亮度值。 2.2、具体步骤 步骤一：选取控制点 (1)地面控制点在图像上有明显的、清晰的定位识别标志，如道路交叉点、河流叉口、建筑 边界等。 (2)地面控制点上的地物不随时间而变化地面控制点应当均匀地分布在整幅图像内，且要有一定的数量保证。地面控制点的数量、分布和精度直接影响几何纠正的效果。 步骤二：数据的空间变换 （1）二元多项式近似的基本原理 设两幅图像坐标系统间几何畸变关系可描述为： x’=h1(x,y) y’=h2(x,y) 在未知情况下， h1(x,y)和h2(x,y)可用二元多项式来近似 （2）空间坐标的计算问题 向前映射法（直接法） 向后映射法（间接法） 两种映射方法的对比 对于向前映射：每个输出象素的灰度要经过多次运算； 对于向后映射：每个输出象素的灰度只要经过一次运算。 步骤三：像元灰度插值 插值方法 （1）最近邻插值 在待求像素的四个邻近像素中，输出象素的灰度等于离它所映射位置最近的输入象素的灰度值。

数字图像处理复习题

第一章绪论 一.选择题 1. 一幅数字图像是：( ) A、一个观测系统 B、一个有许多像素排列而成的实体 C、一个2-D数组中的元素 D、一个3-D空间的场景。 提示：考虑图像和数字图像的定义 2. 半调输出技术可以：( ) A、改善图像的空间分辨率 B、改善图像的幅度分辨率 C、利用抖动技术实现 D、消除虚假轮廓现象。 提示：半调输出技术牺牲空间分辨率以提高幅度分辨率 3. 一幅256*256的图像，若灰度级数为16，则存储它所需的比特数是：( ) A、256K B、512K C、1M C、2M 提示：表达图像所需的比特数是图像的长乘宽再乘灰度级数对应的比特数。 4. 图像中虚假轮廓的出现就其本质而言是由于：( ) A、图像的灰度级数不够多造成的 B、图像的空间分辨率不够高造成 C、图像的灰度级数过多造成的 D、图像的空间分辨率过高造成。 提示：平滑区域内灰度应缓慢变化，但当图像的灰度级数不够多时会产生阶跃，图像中的虚假轮廓最易在平滑区域内产生。 5. 数字图像木刻画效果的出现是由于下列原因所产生的：（） A、图像的幅度分辨率过小 B、图像的幅度分辨率过大 C、图像的空间分辨率过小 D、图像的空间分辨率过大 提示：图像中的木刻效果指图像中的灰度级数很少 6. 以下图像技术中属于图像处理技术的是：（）（图像合成输入是数据，图像分类输出 是类别数据） A、图像编码 B、图像合成 C、图像增强 D、图像分类。 提示：对比较狭义的图像处理技术，输入输出都是图像。 解答：1.B 2.B 3.A 4.A 5.A 6.AC 二.简答题 1. 数字图像处理的主要研究内容包含很多方面，请列出并简述其中的4种。 2. 什么是图像识别与理解？ 3. 简述数字图像处理的至少3种主要研究内容。 4. 简述数字图像处理的至少4种应用。 5. 简述图像几何变换与图像变换的区别。 解答: 1. ①图像数字化：将一幅图像以数字的形式表示。主要包括采样和量化两个过程。②图像增强：将一幅图像中的有用信息进行增强，同时对其无用信息进行抑制，提高图像的可观察性。③图像的几何变换：改变图像的大小或形状。④图像变换：通过数学映射的方法，将空域的图像信息转换到频域、时频域等空间上进行分析。⑤图像识别与理解：通过对图像中各种不同的物体特征进行定量化描述后，将其所期望获得的目标物进行提取，并且对所提取的目标物进行一定的定量分析。 2. 图像识别与理解是指通过对图像中各种不同的物体特征进行定量化描述后，将其所期望获得的目标物进行提取，并且对所提取的目标物进行一定的定量分析。比如要从一幅照片上确定是否包含某个犯罪分子的人脸信息，就需要先将照片上的人脸检测出来，进而将

数字图像处理第三版 (Rafael C.Gonzalez著)第六章答案

第六章 6.1 给出用于产生图6.5中标为“日光”的点的红光、绿光、蓝光的百分比。 从图中可知，x=0.31，y=0.32，由x+y+z=1可得z=0.37，这是三色值系数。我们感兴趣的是三色值XYZ。由他们的变换公式：x = X/(X+Y+Z)，y=Y/(X/Y/Z)，z=Z/(X/Y/Z)，可知他们的比例是相同的，故可得：X=0.31，Y=0.32，Y=0.37 6.2 用c 表示给定的颜色，并且给出它的坐标，用（x0,y0）表示，c 和c1之间的距离以及c1和c2的距离分别为： c1占c的百分比表示为: c2的百分比用p2表示：p2=100-p1,由上面的等式我们知道，作为例子，当c=c1时，那么d(c,c1)=0,并且p1=100%,p2=0%,同样当d(c,c1)=d(c1,c2)时，p1=0%,p2=100%,从它们简单的关系中可以容易地得出它们的值。 6.5

在中心点有R/2+ B/2+G= R+G+B /2 + G /2=midgray+G/2，由于增加了灰色分量和强度使人们看起来像纯绿色。 6.7 在每幅12比特图像中有4096212=种可能值。对于灰度色彩，所有的RGB 分量必须相等，所以有4096种不同的灰度。 6.8 （a ）R 图像中的所有像素值都是255。在G 图像中，第一列全是0，第二列全是1，最后一列全由255组成。在B 图像中，第一行全为255，第二行全为254，直到最后一行全为0。 （b ）（令坐标轴编号同书中图6.7（RGB 彩色立方体示意图）相同。）则：（0,0,0）=白色，（1,1,1）=黑色，（1,0,0）=青色，（1,1,0）=蓝色，（1,0,1）=绿色，（0,1,1）=红色，（0,0,1）=黄色，（0,1,0）=深红色。 (c)不包括黑点和白点是饱和的。在包含黑点或者白点时，饱和度会下降。 6.10 从式（6.5-5）的RGB 亮度映射函数推导出式（6.5-6）的CMY 亮度映射函数。 i i ks s = （i=1,2,3） (6.5-5) )1(k ks s i i -+= (i=1,2,3) (6.5-6) 由公式???? ??????-=????????? ?B G R Y M C 1可知，CMY 图像中的每个分量都是响应RGB 图像单一分量的函数。C 是R 的函数，M 是G 的函数，Y 是B 的函数。为清楚起见，我们使用素数标示CMY 分量。有公式 （i=1,2,3）得，)3,2,1(==i ks s i i （对应RGB 分量），并且有公

遥感图像处理复习

第一章 图像(image)是对客观对象的一种相似性的描述或写真，它包含了被描述或写真对象的信息，是人们最主要的信息源 按图像的明暗程度和空间坐标的连续性划分： 图像可：数字图像，模拟图像 根据波段的多少，图像可分为：单波段图像，多波段图像，超波断图像 遥感数字图像（digital image）是指以数字形式表述的遥感影像。最基本的单位是像素，每个像素具有其空间位置特征和属性特征。 遥感数字图像处理是利用计算机图像处理系统对遥感图像中的像素进行系列操作的过程。 数字图像处理极大地提高了图像处理的精度和信息提取的效率。 遥感数字图像处理的主要内容： 图像增强：着重强调特定的图像特征，在特征提取、图像分析和视觉信息的显示中很有用。增强过程本身不会增加数据中原有的信息内容，仅仅是突出了特定的图像特征，使得图像更易于可视化的解释和理解。 图像校正：也称图像复原、图像恢复。主要是对传感器或环境造成的退化图像进行模糊消除、噪声滤除、几何失真或非线性校正。 信息提取：根据地物光谱特征和几何特征，确定不同地物信息的提取规则，利用该规则从校正后的遥感数据中提取各种有用的地物信息。 遥感数字图像处理系统包括：硬件系统，软件系统， 第二章 遥感是遥感信息的获取、传输、处理以及分析判读和应用的过程。遥感的实施依赖于遥感系统。 遥感系统是一个从地面到空中乃至整个空间，从信息收集、存储、传输、处理到分析、判读、应用的技术体系，主要包括遥感试验、信息获取(传感器、遥感平台)、信息传输、信息处理、信息应用等5个部分。 传感器的分辨率指传感器区分自然特征相似或光谱特征相似的相邻地物的能力。 传感器分辨率指标主要有：辐射分辨率，光谱分辨率，空间分辨率，时间分辨率 辐射分辨率是传感器区分反射或发射的电磁波辐射强度差异的能力。 光谱分辨率是传感器记录的电磁光谱中特定波长的范围和数量。波长范围越窄，光谱分辨率越高；波段数越多，光谱分辨率越高。 时间分辨率：对同一目标进行重复探测时，相邻两次探测的时间间隔称为时间分辨率。 数字化包括两个过程：采样和量化。 采样：将空间上连续的图像变换成离散点(即像素)的操作称为采样。采样间隔的大小，影响着图像表示地物的真实性。量化是将像素灰度值转换成整数灰度级的过程。 根据传感器选用的波长范围不同，遥感图像可以划分为下面两种类型：不相干图像，相干图像 元数据是关于图像数据特征的表述，是关于数据的数据。 普通遥感图像数据格式：BSQ格式，BIL格式，BIP格式 特殊遥感图像数据格式：陆地资源卫星L5的数据格式，HDF数据格式，TIFF图像格式，GeoTIFF图像格式 图像文件的大小=图像行数*图像列数*每个像素的字节数*波段数*辅助参数（辅助参数一般为1） 第三章 图像类别表示方法说明

数字图像处理课程设计报告

本科综合课程设计报告 题 目 ____________________________ 指导教师__________________________ 辅导教师__________________________ 学生姓名__________________________ 学生学号__________________________ _______________________________ 院（部）____________________________专业________________班 ___2008___年 _12__月 _30__日 数字图像处理演示系统 信息科学与技术学院 通信工程 052

1 主要内容 1.1数字图像处理背景及应用 数字图像处理的目的是改善图像的质量，它以人为对象，以改善人的视觉效果为目的。目前，图像处理演示系统应用领域广泛医学、军事、科研、商业等领域。因为数字图像处理技术易于实现非线性处理，处理程序和处理参数可变，故是一项通用性强，精度高，处理方法灵活，信息保存、传送可靠的图像处理技术。本图像处理演示系统以数字图像处理理论为基础，对某些常用功能进行界面化设计，便于初级用户的操作。 1.2 图像处理演示系统设计要求 能加载和显示原始图像，显示和输出处理后的图像； 系统要便于维护和具备可扩展性； 界面友好便于操作； 1.3 图像处理演示系统设计任务 数字图像处理演示系统应该具备图像的几何变换（平移、缩放、旋转、翻转）、图像增强（空间域的平滑滤波与锐化滤波）的简单处理功能。 1.3.1几何变换 几何变换又称为几何运算，它是图像处理和图像分析的重要内容之一。通过几何运算，可以根据应用的需要使原图像产生大小、形状、和位置等各方面的变化。简单的说，几何变换可以改变像素点所在的几何位置，以及图像中各物体之间的空间位置关系，这种运算可以被看成是将各物体在图像内移动，特别是图像具有一定的规律性时，一个图像可以由另外一个图像通过几何变换来产生。实际上，一个不受约束的几何变换，可将输入图像的一个点变换到输出图像中的任意位置。几何变换不仅提供了产生某些特殊图像的可能，甚至还可以使图像处理程序设计简单化。从变换性质来分可以分为图像的位置变换、形状变换等 1.3.2图像增强 图像增强是数字图像处理的基本内容之一，其目的是根据应用需要突出图像中的某些“有用”的信息，削弱或去除不需要的信息，以达到扩大图像中不同物体特征之间的差别，使处理后的图像对于特定应用而言，比原始图像更合适，或者为图像的信息提取以及其他图像分析技术奠定了基础。一般情况下，经过增强处理后，图像的视觉效果会发生改变，这种变化意味着图像的视觉效果得到了改善，某些特定信息得到了增强。

第四章遥感图像数字处理的基础知识

第四章遥感图像数字处理的基础知识 C方向 20 卢昕 一、名词解释 1.光学影像：一种以胶片或其他的光学成像载体的形式记录的图像。它是一个二维的连续的光密度函数。 2.数字影像：以数字形式进行存储的图像，它是一个二维的离散的光密度函数。 3.空间域图像：用空间坐标x，y的函数表示的形式。有光学影像和数字影像。 4.频率域图像：以频率域的形式表示的影像，频率坐标Vx，Vy的函数。 5.图像采样：图像空间坐标（x,y）的数字化称为图像采样。 6.灰度量化：图像灰度的数字化称为图像量化。 7 .ERDAS：是美国 ERDAS 公司开发的遥感图像处理系统。它以模块化的方式提供给用户，可使用户根据自己的应用要求、资金情况合理的选择不同功能模块及不同组合，对系统进行剪裁，充分利用软硬件资源，并最大限度地满足用户的专业应用要求。 ERDAS Imagine面向不同需求的用户，对于系统的扩展功能采用开放的体系结构以Imagine Essentials、Imagine Advantage、Imagine Professional的形式为用户提供低、中、高三档产品架构，并有丰富的功能扩展模块供用户选择，产品模块的组合比较灵活。 8.BSQ：遥感数字图像的一种存储格式，即按波段记载数据文件。 9.BIL：也是遥感数字图像的一种存储格式，是一种按照波段顺序交叉排列的遥感数据格式。 二、简答题 1、叙述光学影像与数字影像的关系和不同点。 答：光学图像可以看成一个二维的连续的光密度函数，像片上的密度随空间坐标的变化而变化。而数字图像是一个二维的离散的光密度函数。光学图像可以通过采样和量化得到数字图像，数字图像可以通过显示终端设备或照相或打印的方式得到光学图像。与光学图像相比数字图像的处理简捷快速，并可以完成一些光学处理方法所无法完成的各种特殊处理等。 2、怎样才能将光学影像变成数字影像？ 答：将光学影像变成数字影像要经过采样和量化两步。采样是将图像空间的坐标（X，Y）进行数字化，此时实现了空间的离散化。然后再进行图像灰度的数字化，实现连续灰度的离散化。 3、叙述空间域图像与频率域图像的关系和不同点。 答：空间域图像是以空间坐标进行表示的，而频率域图像是以频率坐标来表示图像的。通过傅立叶变换可以将空间域图像变换为频率域图像，利用傅立叶逆变换可以将频率域图像变换为空间域图像。 4、如何实现空间域图像与频率域图像间的相互转换？ 答：通过傅立叶变换可以将空间域图像变换为频率域图像，利用傅立叶逆变换可以将频率域图像变换为空间域图像。 5、你所知道的遥感图像的存贮格式有哪些？ 答：1）BSQ格式。是按波段记载数据文件，每一个文件记载的是某一个波段的

数字图像处理图像变换实验报告

实验报告 实验名称：图像处理 姓名：刘强 班级：电信1102 学号：1404110128

实验一图像变换实验——图像点运算、几何变换及正交变换一、实验条件 PC机数字图像处理实验教学软件大量样图 二、实验目的 1、学习使用“数字图像处理实验教学软件系统”，能够进行图像处理方面的 简单操作； 2、熟悉图像点运算、几何变换及正交变换的基本原理，了解编程实现的具体 步骤； 3、观察图像的灰度直方图，明确直方图的作用和意义； 4、观察图像点运算和几何变换的结果，比较不同参数条件下的变换效果； 5、观察图像正交变换的结果，明确图像的空间频率分布情况。 三、实验原理 1、图像灰度直方图、点运算和几何变换的基本原理及编程实现步骤 图像灰度直方图是数字图像处理中一个最简单、最有用的工具，它描述了一幅图像的灰度分布情况，为图像的相关处理操作提供了基本信息。 图像点运算是一种简单而重要的处理技术，它能让用户改变图像数据占据的灰度范围。点运算可以看作是“从象素到象素”的复制操作，而这种复制操作是通过灰度变换函数实现的。如果输入图像为A(x,y)，输出图像为B(x,y)，则点运算可以表示为： B(x,y)＝f[A(x,y)] 其中f(x)被称为灰度变换（Gray Scale Transformation，GST）函数，它描述了输入灰度值和输出灰度值之间的转换关系。一旦灰度变换函数确定，该点运算就完全确定下来了。另外，点运算处理将改变图像的灰度直方图分布。点运算又被称为对比度增强、对比度拉伸或灰度变换。点运算一般包括灰度的线性变换、阈值变换、窗口变换、灰度拉伸和均衡等。 图像几何变换是图像的一种基本变换，通常包括图像镜像变换、图像转置、图像平移、图像缩放和图像旋转等，其理论基础主要是一些矩阵运算，详细原理可以参考有关书籍。 实验系统提供了图像灰度直方图、点运算和几何变换相关内容的文字说明，用户在操作过程中可以参考。下面以图像点运算中的阈值变换为例给出编程实现的程序流程图，如下：

第六章 图像色彩处理

第六章 图像色彩处理 本章介绍Photoshop 中的图像色彩处理的知识和方法。由于在第一章中我们已经学习了图像和色彩的基础知识，所以本章不再赘述。这里主要通过介绍图像色彩调整命令的知识以及实例来完成这一部分知识的学习。 通过本章学习，你可以： ◆了解图像色彩处理的知识 ◆理解图像色彩调整命令，掌握技巧并学会运用它来处理图像 ◆体验成功进行图像色彩处理的乐趣 6.1 Ph otoshop 图像色彩调整命令 同学们对艺术照都不陌生吧?在艺术照里的人物个个看起来都是那么的漂亮,与真实的人物大不一样。比如实际上皮肤比较黑的人在照片上看上去很白，实际上皮肤比较粗糙的人在照片上看上去皮肤很细腻等。那同学们想不想知道这些都是如何制作出来的呢？今天起我们就来对这些神奇的艺术照进行探密吧。灵活运用Photoshop 的图像调整功能，是我们学习图像编辑处理的关键一环。有效地对图像的色彩和色调进行控制，我们才能制作出高品质的图像作品。Photoshop 为我们提供了十分完善和强大的色彩调节功能，这些功能能够帮助我们创造出绚丽多彩的图像世界！ 图像色调调整主要是指调整图像的明暗程度。相关的命令有色阶、曲线、色彩平衡、亮度/对比度等，它们都位于Photoshop 的【图像】/【调整】子菜单中。 6.1.1 色阶 利用“色阶”命令可以通过调整图像的暗调、中间调和高光的强度级别来校正图像。如图6.1.1所示。 6.1.2 曲线 “曲线”命令可以精确调整图像，赋予那些原本应当报废的图片新的生命力。该命令是用来改善图像质量的首选工具，它不但可调整图像整体或单独通道的亮度、对比度和色彩，还可调节图像任意局部的亮度。如图6.1.2所示。 6.1.3 色彩平衡 图6.1.1 图6.1.2

数字图像处理与分析习题及答案

第一章绪论 课后4. 1. 数字图像处理的主要研究内容包含很多方面，请列出并简述其中的4种。 ①图像数字化：将一幅图像以数字的形式表示。主要包括采样和量化两个过程。 ②图像增强：将一幅图像中的有用信息进行增强，同时对其无用信息进行抑制，提高图 像的可观察性。 ③图像的几何变换：改变图像的大小或形状。 ④图像变换：通过数学映射的方法，将空域的图像信息转换到频域、时频域等空间上进 行分析。 ⑤图像识别与理解：通过对图像中各种不同的物体特征进行定量化描述后，将其所期望 获得的目标物进行提取，并且对所提取的目标物进行一定的定量分析。 2. 什么是图像识别与理解 图像识别与理解是指通过对图像中各种不同的物体特征进行定量化描述后，将其所期望获得的目标物进行提取，并且对所提取的目标物进行一定的定量分析。比如要从一幅照片上确定是否包含某个犯罪分子的人脸信息，就需要先将照片上的人脸检测出来，进而将检测出来的人脸区域进行分析，确定其是否是该犯罪分子。 3. 简述图像几何变换与图像变换的区别。 ①图像的几何变换：改变图像的大小或形状。比如图像的平移、旋转、放大、缩小等，

这些方法在图像配准中使用较多。 ②图像变换：通过数学映射的方法，将空域的图像信息转换到频域、时频域等空间上进 行分析。比如傅里叶变换、小波变换等。 4.一个数字图像处理系统由哪几个模块组成 答：一个基本的数字图像处理系统由图像输入、图像存储、图像输出、图像通信、图像处理和分析5个模块组成 5.连续图像和数字图像如何相互转换 答：数字图像将图像看成是许多大小相同、形状一致的像素组成。这样，数字图像可以用二维矩阵表示。将自然界的图像通过光学系统成像并由电子器件或系统转化为模拟图像（连续图像）信号，再由模拟/数字转化器（ADC）得到原始的数字图像信号。图像的数字化包括离散和量化两个主要步骤。在空间将连续坐标过程称为离散化，而进一步将图像的幅度值（可能是灰度或色彩）整数化的过程称为量化。 6.采用数字图像处理有何优点 答：数字图像处理与光学等模拟方式相比具有以下鲜明的特点： 1．具有数字信号处理技术共有的特点。（1）处理精度高。（2）重现性能好。（3）灵活性高。2．数字图像处理后的图像是供人观察和评价的，也可能作为机器视觉的预处理结果。 3．数字图像处理技术适用面宽。 4．数字图像处理技术综合性强。 7.数字图像处理主要包括哪些研究内容 答：图像处理的任务是将客观世界的景象进行获取并转化为数字图像、进行增强、变换、编码、恢复、重建、编码和压缩、分割等处理，它将一幅图像转化为另一幅具有新的意义的图像。 8.常见的数字图像处理开发工具有哪些各有什么特点 答．目前图像处理系统开发的主流工具为 Visual C++（面向对象可视化集成工具）和MATLAB 的图像处理工具箱（Image Processing Tool box）。两种开发工具各有所长且有相互间的软件接口。 Microsoft 公司的VC++是一种具有高度综合性能的面向对象可视化集成工具，用它开发出来的Win 32 程序有着运行速度快、可移植能力强等优点。VC++所提供的Microsoft 基础

第四章遥感图像处理

第四章遥感图像处理 目的与要求：熟悉光学遥感图像处理的原理；掌握数字图像处理的工作原理、工作流程；掌握几何校正、辐射校正的原理 重点及难点：遥感图像的几何纠正、辐射校正。 教学法：讲授法、演示法 教学过程： 第一节遥感数字图像的校正 一、数字图像及其直方图 1 数字图像 数字图像：遥感数据有光学图像和数字图像之分。数字图像是能被计算机存储、处理和使用的用数字表示的图像。 数字化：将连续的图像变化，作等间距的抽样和量化。通常是以像元的亮度值表示。数字量和模拟量的本质区别：连续变量，离散变量。 数字图像的表示：矩阵函数 2 数字图像直方图 数字图像直方图：以每个像元为单位，表示图像中各亮度值或亮度值区间像元出现的频率的分布图。 直方图的作用：直观地了解图像的亮度值分布范围、峰值的位置、均值以及亮度值分布的离散程度。直方图的曲线可以反映图像的质量差异。 正态分布：反差适中，亮度分布均匀，层次丰富，图像质量高。 偏态分布：图像偏亮或偏暗，层次少，质量较差。 二、辐射校正 1、遥感图像的辐射误差主要有三个因素 传感器的光电变换 大气的影响 光照条件 2、大气散射校正 2.1大气影响的定量分析 2.2大气影响的粗略校正 通过简单的方法去掉程辐射度（散射光直接进入传感器的那部分），从而改善图像质量。 直方图最小值去除法 回归分析法 三几何校正 1、遥感图像的几何变形有两层含义 卫星在运行过程中，由于姿态、地球曲率、地形起伏、地球旋转、大气折射、以及传感器自身性能所引起的几何位置偏差。 图像上像元的坐标与地图坐标系统中相应坐标之间的差异。 2、卫星姿态引起的图像变形

3、地形起伏的影响 4、地球曲率 5、大气折射 6、地球自转的影响 7、遥感图像几何校正方法 几何粗校正：这种校正是针对引起几何畸变的原因进行的，地面接收站在提供给用户资料前，已按常规处理方案与图像同时接收到的有关运行姿态、传感器性能指标、大气状态、太阳高度角对该幅图像几何畸变进行了校正。 几何精校正：利用地面控制点进行的几何校正称为几何精校正。 2.1、基本思路：把存在几何畸变的图像，纠正成符合某种地图投影的图像，且要找到新图像中每一像元的亮度值。 2.2、具体步骤 步骤一：选取控制点 (1)地面控制点在图像上有明显的、清晰的定位识别标志，如道路交叉点、河流叉口、建筑 边界等。 (2)地面控制点上的地物不随时间而变化地面控制点应当均匀地分布在整幅图像内，且要有一定的数量保证。地面控制点的数量、分布和精度直接影响几何纠正的效果。 步骤二：数据的空间变换 （1）二元多项式近似的基本原理 设两幅图像坐标系统间几何畸变关系可描述为： x’=h1(x,y) y’=h2(x,y) 在未知情况下， h1(x,y)和h2(x,y)可用二元多项式来近似 （2）空间坐标的计算问题 向前映射法（直接法） 向后映射法（间接法） 两种映射方法的对比 对于向前映射：每个输出象素的灰度要经过多次运算； 对于向后映射：每个输出象素的灰度只要经过一次运算。 步骤三：像元灰度插值 插值方法 （1）最近邻插值 在待求像素的四个邻近像素中，输出象素的灰度等于离它所映射位置最近的输入象素的灰度值。 （2）双线性插值 利用待求像素四个邻近像素的灰度在两个方向作线性内插； 问题描述：单位正方形顶点已知，求正方形内任一点的f(x,y)值。 假设f(0,0)=2,f(1,0)=3,f(0,1)=1,f(1,1)=4 则 f(x,y)=x-y+2xy+2 对(i,j+v)，f(i,j)到f(i,j+1)的灰度变化为线性关系，有f(i,j+v)=[f(i,j+1)-f(i,j)]v+f(i,j) 同理，对(i+1,j+v)有 f(i+1,j+v)=[f(i+1,j+1)-f(i+1,j)]v+f(i+1,j)

数字图像处理之几何变换

结课设计（论文） 2008 级通信工程专业0813072 班级 课程数字图像处理 姓名李瑞芳学号081307214 指导教师陈宇职称讲师 二О一一年十月三十

基于VB的数字图像的几何变换 1 数字图像的发展 数字图像处理（Digital Image Processing）又称为计算机图像处理，它是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。数字图像处理最早出现于20世纪50年代，当时的电子计算机已经发展到一定水平，人们开始利用计算机来处理图形和图像信息。数字图像处理作为一门学科大约形成于20世纪60年代初期。早期的图像处理的目的是改善图像的质量，它以人为对象，以改善人的视觉效果为目的。图像处理中，输入的是质量低的图像，输出的是改善质量后的图像，常用的图像处理方法有图像增强、复原、编码、压缩等。 首次获得实际成功应用的是美国喷气推进实验室（JPL）。他们对航天探测器徘徊者7号在1964年发回的几千张月球照片使用了图像处理技术，如几何校正、灰度变换、去除噪声等方法进行处理，并考虑了太阳位置和月球环境的影响，由计算机成功地绘制出月球表面地图，获得了巨大的成功。随着图像处理技术的深入发展，从70年代中期开始，随着计算机技术和人工智能、思维科学研究的迅速发展，数字图像处理向更高、更深层次发展。人们已开始研究如何用计算机系统解释图像，实现类似人类视觉系统理解外部世界，这被称为图像理解或计算机视觉。很多国家，特别是发达国家投入更多的人力、物力到这项研究，取得了不少重要的研究成果。其中代表性的成果是70年代末MIT的Marr提出的视觉计算理论，这个理论成为计算机视觉领域其后十多年的主导思想。图像理解虽然在理论方法研究上已取得不小的进展，但它本身是一个比较难的研究领域，存在不少困难，因人类本身对自己的视觉过程还了解甚少，因此计算机视觉是一个有待人们进一步探索的新领域。 2 系统总体分析 本设计的主要工具是Microsoft Visual Basic 6.0 中文版。主要用于实现彩色（或黑白）图像的放大，缩小，任意旋转，镜像和图像移动等几何变换。 2.1图像的任意旋转 一般图像的旋转是以图像的中心为原点，旋转一定的角度，也就是将图像上的所有像素都旋转一个相同的角度。旋转后图像的的大小一般会改变，即可以把转出显示区域的图像截去，或者扩大图像范围来显示所有的图像。图像的旋转分为正变换和逆变换。它们有所不同，逆变换是对旋转后的图像所对应的大小范围逐次点循环，通过逆变换的公式求出对应于源图像中的像素点和像素值，这样旋转后的图像就不会出现空洞点，也就避免了旋转后的插值运算，从一定程度上提高了运算速度。本次设计我们采用正变换，并用插值处理补充空洞点。集体步骤如下： （1）打开Vb新建一个工程如图所示： （2）选中“打开”会出现如图所示：

数字图像处理各章节考核要求

数字图像处理各章节考核要求 第0章Matlab 1. 掌握常用的matlab函数，如图像的读写与显示、不同类型图像之间的转换、不同数据类型图像的转换、傅里叶变换、图像的滤波、总面积等。限于实验过程出现过的函数。 2.会编写简单的图像处理代码。 3.掌握常见编码错误的调试方法。 第1章概述 一、识记与理解 1. 数字图像处理、数字图像处理的目的、特点和优点 2. 数字图像处理应用、研究内容和发展动向。 二、简单应用（无） 第2章数字图像处理的基础 一、识记与理解 1. 数字的函数表达，采样、量化 2. 不同采样间隔或量化等级数对图像质量和数据量的影响 3. 4-邻接、8-邻接、m-邻接和连接性 5. 像素之间的距离计算：欧式距离、城市街区距离和棋盘距离 6. 图像的分类 7.掌握不同分辨率、不同量化等级的图像占用的存储空间大小 二、简单应用 1、图像数字化的过程 2、图像量化等级对图像有什么影响？如果量化等级过小会出现什么现象？为什么？ 第3章图像基本运算 一、识记与理解 1. 图像基本运算的分类 2. 图像代数运算的种类及各自的意义 3. 多幅图像平均降噪方法的原理 二、简单应用 1. 会根据图像的灰度分布和图像变换目标选择合适的点变换函数。要求掌握两个重要的非线变换函数—对数变换和幂变换的特性，结合第5章基于灰度变换的图像增强分析不同变换函数适合的图像情况。 第4章图像变换 一、识记与理解 1. 二维离散傅里叶变换 2. 傅立叶变换的性质 3. 图像变换的目的 4. FFT的基本思想 5. MATLAB中，傅立叶变换的频谱分布特点 二、简单应用

1、掌握傅里叶变换在图像处理中应用的原理。（含高通和低通） 第5章图像增强 一、识记与理解 1．直方图、直方图均衡化、图像增强的概念、分类及主要研究内容 2. 点处理和模板处理概念 3. 低通滤波对图像处理的作用或者说丢失图像高频成分对图像视觉效果的影响。 二、简单应用 1. 基于灰度变换的图像增强：线性变换、分段线性变、反转变换、对数变换，会根据变换函数预测图像变换的效果。 2. 基于直方图的图像增强：直方图均衡化（参照习题5.4） 3. 空间滤波增强：给定图像矩阵和滤波器，要求计算滤波结果 4. 频域滤波增强：掌握不同滤波器的滤波效果（振铃程度、图像模糊程度、噪声平滑效果） 5.了解同态滤波 第6章图像复原 一、识记与理解 1.图像复原与图像增强的异同点 2.频域滤波复原的通用技术及各自适合复原的图像情况 4.均值滤波、中值滤波、最大值/最小值滤波器 6.逆滤波和维纳滤波 三、简单应用 1．线性位移不变系统逆滤波恢复图像原理 2．给定图像退化函数，设计图像复原方法。 3、中值滤波对椒盐噪声的滤波效果如何？试分析其中的原因。 4、均值滤波对高斯噪声的滤波效果如何？试分析其中的原因。 第7章图像压缩编码 略 第8章图像分割 一、识记与理解 1. 边缘 2. 阈值分割、根据直方图选择阈值 3.了解区域增长法、区域分裂算法步骤 4. 形态学图像处理方法：腐蚀、膨胀、开运算、闭运算 5. 掌握图像分割的概念、作用及策略。 二、简单应用 1.掌握Roberts 算子、Prewitt 算子、Sobel 算子对于噪声条件下边界检测的性能。 2.根据图像的实际情况，设计合适的图像分割方法。 3.能够应用数学形态学的方法完成简单的图像应用处理，如提取区域边缘、计算周长等。 第9章彩色图像处理

数字图像处理——实验二--图像的几何变换

数字图像处理实验二 实验二图像的几何变换一．实验目的及要求 掌握图像几何变换的基本原理，熟练掌握数字图像的缩放、旋转、平移、镜像和转置的基本原理及其MATLAB编程实现方法。 二、实验设备 1．计算机； 2．MATLAB6.5； 三、实验内容及结果 （一）研究以下程序，分析程序功能；输入执行各命令行，认真观察命令执行的结果。熟悉程序中所使用函数的调用方法，改变有关参数，观察试验结果。 1. 图像缩放 分析：imresize 函数功能：用于对图像做缩放处理 J1 = imresize(I, Scale, 'nearest') 即将图像I，采用最近邻插值算法，放大（缩小）Scale倍。 J2 = imresize(I, Scale, 'bilinear') 即将图像I，采用双线性插值算法，放大（缩小）Scale倍。 通过改变Scale的大小，可以观察到生成的图像大小随之改变，且放大倍数越大，图像变得越模糊。在放大相同倍数的情况下，可以观察到采用双线性插值算法的图像更为清晰。 2. 图像旋转 分析：imrotate 函数功能：用于对图像做旋转处理 J1 = imrotate(I, Theta, 'nearest') 即将图像I，采用最近邻插值算法，绕图像的中心点旋转Theta度，正数表示逆时针旋转，负数表示顺时针旋转，旋转后的图像超出的部分填充0（黑色）。 J2 = imrotate(I, Theta, 'bilinear','crop') 功能同上，不同的是采用了双线性插值算法，'crop'表示通过对旋转后的图像进行裁剪，保持旋转后输出图像的尺寸和输入图像的尺寸一样。 通过改变Theta的大小，可以观察到生成的图像旋转角度随之改变，同时，采用双线性插值算法的图像更为清晰。 3．图像水平镜象 分析：flipdim(X,dim)，其中X表示一个矩阵，dim指定翻转方式，dim为1，表示按 行翻转，2表示按列翻转。 I1 = flipdim(I,2) 即得到图像I的水平镜像 I2 = flipdim(I,1) 即得到图像I的垂直镜像 (二)用MATLAB编程实现以下图像几何变换 1．图像平移 原理：图像平移即将一幅图像上所有的点都按照给定的偏移量在水平方向沿x轴，在 垂直方向沿y轴移动。 设点（，）进行平移后到A（x，y），其中x方向的平移量为x，y方向的平移 量为y，那么A(x,y)的坐标为：

第四章 遥感图像处理

第四章 遥感图像处理 一、名词解释： 1、光学影像 2、数字影像 3、空间域图像 4、频率域图像 5、图像采样 6、灰度量化 7、几何变形 8、几何校正 9、辐射校正 10、精加工处理 11、多项式纠正 12、K-L变换 13、最邻近像元重采样 14、图像配准 15、数字镶嵌 16、正射影像 17、邻域法处理 18、辐射误差 19、辐射定标 20、大气校正 21、图像增强 22、图像直方图 23、假彩色合成 24、密度分割 25、真彩色合成 26、伪彩色图像 27、图像平滑 28、图像锐化 29、边缘检测 30、低通滤波 31、高通滤波 32、图像融合 33、直方图正态化 34、线性拉伸 35、直方图均衡 二、填空题： 1、光学图像是一个 函数。 2、数字图像是一个 函数。 3、光学图像转换成数字影像的过程包括 等步骤。 4、图像数字化中采样间隔取决于图像的 ，应满足 （公式）。 5、一般图像都由不同的 、 、 、 的周期性函数构成。 6、3S集成一般指 、 和 的集成。 1、分别写出中心投影，推扫式传感器（旁向，航向倾斜），扫描式传感器的共线 方程表达式 ， ， ， 。 2、遥感图像的变形误差可以分为 和 ，又可以分为 和 。 3、外部误差是指在 处于正常的工作状态下，由 所引起的误 差。包括 ， ， ， 等因素引起的变形误差。 4、传感器的六个外方位元素中 的变化对图像的综合影响使图像 产生线性变化，而 使图像产生非线性变形。 5、地球自转对于多中心投影影像产生像点位移在 方向上，位移量 bb’= 。

6、TM卫星图像的粗纠正使用的参数有 ， ， ， 纠正的变形有 ， 。 7、遥感图像几何纠正的常用方法有 ， ， 。 8、多项式拟合法纠正中，项数N与其阶数n的关系 。 9、多项式拟合法纠正中，一次项纠正 ，二次项纠正 ，三次项 纠正 。 10、项式拟合法纠正中控制点的要求是 ， ， 。 11、多项式拟合法纠正中控制点的数量要求，一次项最少需要 个控制点，二次 项最少项需要 个控制点，三次项最少需要 个控制点。 12、SPOT图像采用共线方程纠正时需要 ，有 未知参数， 最少需要 个控制点。 13、常用的灰度采样方法有 ， ， 。 14、数字图象配准的方式有 ， 。 15、数字图像镶嵌的关键 ， ， 。 16、在姿态角都为0的情况下，中心投影像片的投影差为 ，推扫 式影像（HRV）的投影差为 ，扫描仪影像（MSS）的投影差 ，侧视雷达影像（SAR）的投影差 。 17、灰度采样中，双线性内插的权矩阵采用 函数求取， 双三卷积的权 矩阵采用 函数求取。 18、辐射传输方程可以知道，辐射误差主要有 ， ， 。 19、常用的图像增强处理技术有 ， 。 20、增强的常用方法有 ， ， ， ， ， ， 等。子 21、直方图均衡效果 ， ， 。 22、3*3的拉普拉斯算子 。 23、图像平滑和锐化的关系 。 24、图像融合的层次 ， ， 。 25、HIS中的H指 ，I指 ， S指 。 图像 融合的常用算法 ， ， ， ， 等。 三、选择题：(单项或多项选择) 1、数字图像的①空间坐标是离散的，灰度是连续的②灰度是离散的，空间坐标是 连续的③两者都是连续的④两者都是离散的。 2、采样是对图像①取地类的样本②空间坐标离散化③灰度离散化。 3、量化是对图像①空间坐标离散化②灰度离散化③以上两者。 4、图像数字化时最佳采样间隔的大小①任意确定②取决于图像频谱的截止频率