遙感數(shù)字圖像處理習題

考試時間：6月21日晚上19:00-21:00 地點：待定 題型：選擇、填空、判斷、簡答、計算 1．考核方式：閉卷考試 + 平時成績。 2．總成績評定：閉卷卷面成績（滿分100分）占考核成績的70％，平時成績（滿分100分）占30％。 3．平時成績評定 （1）實驗完成情況（80分）：。根據(jù)學生實驗報告提交次數(shù)及完成質(zhì)量進行評定。 （2）作業(yè)完成情況（10 分）：根據(jù)學生平時作業(yè)提交次數(shù)及完成質(zhì)量進行評定。 （3）課堂考勤（10分）：曠課一次扣3分，請假一次扣1分，扣完為止。 2018遙感數(shù)字圖像處理習題 第1章 概論 1． 理解遙感數(shù)字圖像的概念 Image：通過鏡頭等科技手段被再現(xiàn)于二維畫面上的視覺信息。通俗地說，就是指那些用技術(shù)手段把目標原封不動的一模一樣的再現(xiàn)的景物 圖像處理：對圖像進行一系列操作，以達到預期目的的技術(shù)稱為圖像處理 2．理解遙感數(shù)字圖像處理的內(nèi)容 ①圖像的數(shù)字化：如何由一幅模擬圖像獲取一幅滿足需求的數(shù)字圖像，使圖像便于計算機處理、分析。 ②圖像變換：圖像變換目的在于：處理問題簡化、有利于特征提取、加強對圖像信息的理解。圖像變換算法很多，重點學習傅立葉變換的算法、性質(zhì)和應用。 ③圖像增強：介紹各種增強方法及其應用。增強圖像的有用信息，消弱噪聲的干擾。 ④圖像的恢復與重建：把退化、模糊了的圖像復原.包括圖像輻射校正和幾何校正等內(nèi)容。由斷層掃描重建二、三維圖像。 ⑤圖像編碼：簡化圖像的表示，壓縮圖像的數(shù)據(jù)，便于存儲和傳輸。 ⑥圖像分割：圖像分割是指將一幅圖像劃分為互不重疊的區(qū)域的處理。重點介紹圖像分割的方法及其應用。 ⑦二值圖像處理與形狀分析：介紹二值圖像的幾何概念、二值圖像連接成分的各種變形算法和二值圖像特征提取與分析的各種方法。 ⑧紋理分析：主要介紹影像紋理的概念、特征提取與分析的一些方法與應用 ⑨圖像識別：對圖像中的不同對象進行分類、描述和解譯。 3．了解遙感數(shù)字圖像處理與分析的目標和指導思想 4．了解遙感數(shù)字圖像處理的發(fā)展及與其他學科的關(guān)系 第2章 遙感數(shù)字圖像的獲取和存儲 1. 理解攝影成像和掃描成像傳感器的成像方式 2. 熟練掌握攝影成像和掃描成像影像的幾何投影方式和影像特性 3. 掌握遙感常用的電磁波波段 4. 熟練掌握傳感器的分辨率 5. 掌握數(shù)字化過程中的采樣和量化 第3章 遙感數(shù)字圖像的表示和度量 1. 理解遙感圖像的數(shù)字表示 2. 熟練掌握灰度直方圖 第4章 圖像顯示和拉伸 1. 熟練掌握圖像的彩色合成 2. 熟練掌握灰度圖像的線性拉伸 } 如果圖像灰度局限在一個很小的范圍內(nèi)，顯示出來的將是一個模糊不清、似乎沒有灰度層次的圖像 } 通過對左圖采用線性變換對圖像每一個像素灰度作線性變換，有效地改善圖像視覺效果 } 線性變換是按比例擴大原始灰度等級的范圍，通常為了充滿顯示設(shè)備的動態(tài)范圍，使輸出圖像直方圖的兩端達到飽和。其結(jié)果就是在輸出圖像中加強圖像中地物特征的對比度 } 缺點：由于同樣的拉伸函數(shù)應用于所有的亮度值，其輸入和輸出亮度值之間的線性關(guān)系受輸入圖像中最大和最小值的影響。如果圖像中最大值或者最小值偏離太遠，這種線性變換方法的效果就不會很好 } 為了突出感興趣目標所在的灰度區(qū)間，相對抑制那些不感興趣的灰度區(qū)間，可采用分段線性變換 3. 熟練掌握直方圖均衡化，理解直方圖規(guī)定化 } 直方圖均衡是根據(jù)圖像亮度值的出現(xiàn)頻率來分配它們的亮度顯示范圍，使一定灰度范圍內(nèi)的像元的數(shù)量大致相等，得到一幅灰度直方圖為均勻分布的新圖像 } 其實質(zhì)是對圖像進行非線性變換，重新分配圖像像元值，使一定灰度范圍內(nèi)的像元的數(shù)量大致相等 } 直方圖均衡化使得原圖像直方圖上亮度值分布密集的部分被拉伸，較稀疏的部分被壓縮，從而使圖像的對比度得到增強 直方圖均衡化特點： } 各灰度級所占圖像的面積近似相等 } 原圖像上頻率小的灰度級被合并 } 增強圖像上大面積地物與周圍地物的反差 } 具體增強效果不易控制，只能全局均衡 直方圖匹配（直方圖規(guī)定化）： } 直方圖匹配是指將一副圖像的直方圖變成指定形狀的直方圖，從而使原始圖像進行增強處理的一種方法，亦屬于非線性變換 } 直方圖的匹配對在不同時間獲取的同一地區(qū)或鄰接地區(qū)的圖像，或者由于太陽高度角或大氣影響引起差異的圖像匹配很有用,特別是對圖像鑲嵌或變化檢測有用 } 直方圖匹配的過程 } 對原始圖像和參考圖像的直方圖都做均衡化 } 以均勻直方圖作媒介，再以參考圖像的均衡化變換函數(shù)對原始圖像做均衡化的逆運算 } 從而使原始圖像的直方圖和參考圖像的直方圖類似 第5章圖像校正 1．理解輻射誤差產(chǎn)生的原因及輻射校正的類型 產(chǎn)生原因：①傳感器本身的性能引起的輻射誤差、②大氣的散射和吸收引起的輻射誤差 ③地形影響和光照條件的變化引起的輻射誤差 類型：①傳感器校正、②大氣校正（基于輻射傳輸方程的大氣校正、基于地面場地數(shù)據(jù)或輔助數(shù)據(jù)進行輻射校正、利用特殊波段進行大氣校正）、③太陽高度角和日地距離校正 2． 理解遙感數(shù)字圖像大氣校正的主要方法 a) 基于輻射傳輸方程的大氣校正 b) 基于地面場地數(shù)據(jù)或輔助數(shù)據(jù)進行輻射校正 c) 基于圖像信息的大氣校正 i. 直方圖最小值法 ii. 回歸分析法 3． 理解幾何畸變的類型與影響因素 ①傳感器成像方式引起的圖像變形 ②傳感器外方位元素變化的影響 ③地形起伏引起的像點位移 ④地球曲率引起的圖像變形 ⑤大氣折射引起的圖像變形 ⑥地球自轉(zhuǎn)的影響 4． 熟練掌握多項式幾何校正的原理與方法 基本思想：回避成像的空間幾何過程，直接對圖像變形的本身進行數(shù)學模擬。把遙感圖像的總體變形看作是平移、縮放、旋轉(zhuǎn)、偏扭、彎曲以及更高次的基本變形的綜合作用結(jié)果 步驟： 1).確定校正的多項式模型 2).選擇若干個控制點，利用有限個地面控制點的已知坐標，解求多項式的系數(shù) 3).將各像元的坐標代入多項式進行計算，便可求得校正后的坐標 像素坐標的變換(即將圖像坐標轉(zhuǎn)變?yōu)榈貓D或地面坐標):直接法、間接法 對坐標變換后的像素亮度值進行重采樣：最近鄰法、雙線性插值法、三次卷積插值法 4).位置進行變換，變換的同時進行灰度重采樣 5).對結(jié)果進行精度評定 第6章 圖像變換 1．理解傅立葉變換的原理 2．理解波段運算 3．理解K-L變換 4．理解纓帽變換 5．理解彩色變換 6．了解數(shù)字圖像融合 第7章 圖像濾波 1．理解圖像噪聲與卷積、濾波的原理 任何一幅原始圖像，在其獲取和傳輸?shù)冗^程中，會受到各種噪聲的干擾，使圖像惡化，質(zhì)量下降，圖像模糊，特征淹沒，對圖像分析不利 遙感圖像中常見的噪聲 Ø 高斯噪聲 Ø 脈沖噪聲（椒鹽噪聲） Ø 周期噪聲 卷積算子(operators)或內(nèi)核(kernels)：含有由系數(shù)矩陣或權(quán)重因子矩陣構(gòu)成的移動窗口。針對原始圖像中的每一個像元值，內(nèi)核在原始圖像上移動，輸出圖像的內(nèi)核中心灰度值，用原始圖像中相對應的像元灰度值乘以內(nèi)核內(nèi)的對應系數(shù)，然后再將所有結(jié)果相加而得到 濾波：圖像在獲取和傳輸過程中，由于傳感器的噪聲及大氣的影響，會在圖像上產(chǎn)生一些不該有的亮點（“噪聲”點），或者圖像中出現(xiàn)某些亮度值過大的區(qū)域。為了抑制噪聲改善圖像質(zhì)量或減少變化幅度，采用平滑方法可以減小變化，使亮度平緩或去掉不必要的亮點（均值濾波、中值濾波） 2．掌握圖像平滑 } 相鄰像素間存在很高的空間相關(guān)性，而噪聲則是統(tǒng)計獨立的。因此，可用鄰域內(nèi)各像素的灰度平均值代替該像素原來的灰度值，實現(xiàn)圖像的平滑 } 均值平滑：將每個像元在以其為中心的區(qū)域內(nèi)，取平均值來代替該像元值，以達到去掉尖銳“噪聲”和平滑圖像的目的 } 中值濾波：將每個像元在以其為中心的鄰域內(nèi)，取中間亮度值來代替該像元值，以達到去掉尖銳“噪聲”和平滑圖像的目的。中值濾波是對一個滑動窗口內(nèi)的諸像素灰度值排序，用中值代替窗口中心像素的原來灰度值 3．掌握圖像銳化 } 突出邊緣和輪廓、線性目標或某些亮度變化率大的部分，可以采用銳化的方法。銳化使圖像上邊緣與線性目標的反差提高，因此也稱為邊緣增強 Ø 平滑——使圖像邊緣模糊 Ø 銳化——使圖像邊緣突出、清晰 5． 掌握頻率域濾波 第8章 圖像分割 1．了解圖像分割的概念、方法和流程； 2．了解灰度閾值法； 3．了解梯度和區(qū)域方法。 第9章 遙感圖像分類 1．了解遙感圖像的計算機分類的一般原理； } 在特征空間中，依據(jù)像元相似度的大小，歸類相似的像元，分離不相似的像元，并給每一個像元賦類別值的過程 } 分類的總目標是將圖像中所有的像元自動進行土地覆蓋類型或土地覆蓋專題的分類 2．熟練掌握非監(jiān)督分類和監(jiān)督分類方法； 非監(jiān)督分類：利用事先定義的參數(shù)確定特征空間中類別的位置，然后確定單個像元是否屬于某個類別（K均值法、ISODATA法） 優(yōu)點：不需要預先對待分類區(qū)域有廣泛的了解、需要較少的人工參與，人為誤差的機會減少、小的類別能夠被區(qū)分出來 缺點：盲目的聚類、難以對產(chǎn)生的類別進行控制，得到的類別不一定是想要的類別、計算速度慢 監(jiān)督分類：方法：距離判別函數(shù)和距離判別規(guī)則（最小距離分類法、平行六面體分類法），概率判別函數(shù)和貝葉斯判別規(guī)則（最大似然分類法） 優(yōu)點：根據(jù)應用目的和區(qū)域，有選擇的決定分類類別，避免出現(xiàn)一些不必要的類別、可以控制訓練樣本的選擇、可以通過檢查訓練樣本來決定訓練樣本是否被精確分類，從而避免分類中的嚴重錯誤，分類精度高、避免了非監(jiān)督分類中對光譜集群的重新歸類、分類速度快 缺點：主觀性、由于圖像中間類別的光譜差異，使得訓練樣本沒有很好的代表性、訓練樣本的獲取和評估花費較多人力時間、只能識別訓練中定義的類別 3．熟練掌握分類精度評估方法； Ø 混淆矩陣 混淆矩陣是由n行n列組成的矩陣，用來表示分類結(jié)果的精度 混淆矩陣是通過將每個像元的位置和地面參考驗證信息與計算機分類結(jié)果中的相應位置和類別來比較計算的 混淆矩陣的每一列代表了地表實測值（參考驗證信息），每一列中的數(shù)值等于地表真實像元在分類圖像中對應于相應類別的數(shù)量 混淆矩陣的每一行代表了計算機的分類信息，每一行中的數(shù)值等于計算機分類像元在地表真實像元相應類別中的數(shù)量 Ø Kappa系數(shù) 4．了解計算機分類新方法。 （面向?qū)ο蟮姆诸惙椒ǎ┠：诸? 神經(jīng)網(wǎng)絡分類 小波分析 專家系統(tǒng) 部分習題 幾何校正 一、填空題： 1、控制點數(shù)目的最小值按未知系數(shù)的多少來確定。k階多項式控制點的最少數(shù)目為＿（k＋1）（k＋2）/2＿＿。 2、多項式擬合法糾正中控制點的數(shù)量要求，一次項最少需要＿3＿個控制點，二次項最少項需要＿6＿個控制點，三次項最少需要＿10＿＿個控制點。 二、不定項選擇題：(單項或多項選擇) 1、通過多項式進行幾何校正時，需要在待校正圖像與參考圖像之間選擇同名控制點，其選取原則包括__1234______。 ①易于識別并且不隨時間變化的點，如道路交叉點、河流拐彎處、水域的邊界、機場等 ②特征變化大的地區(qū)應多選些 ③圖像邊緣部分要選取控制點，以避免外推 ④同名控制點要在圖像上均勻分布 2、控制點獲取方法主要有___124_____。 ①從地形圖中提取GCP坐標 ②從經(jīng)過幾何校正的影像中提取GCP坐標 ③從沒有經(jīng)過幾何校正的影像中提取GCP坐標 ④通過GPS外業(yè)測量獲取GCP坐標 3、多項式糾正用一次項時必須至少有＿3＿＿。 ①1個控制點 ②2個控制點 ③3個控制點 ④4個控制點 4、多項式糾正用二次項時必須至少有＿4＿＿。 ①3個控制點 ②4個控制點 ③5個控制點 ④6個控制點 5、多項式糾正用一次項可以改正圖像的＿1＿＿。 ①線性變形誤差 ②非線性變形誤差 ③前兩者 三、名詞解釋 1、幾何校正 ：一般是指通過一系列的數(shù)學模型來改正和消除遙感影像成像時因攝影材料變形、物鏡畸變、大氣折光、地球曲率、地球自轉(zhuǎn)、地形起伏等因素導致的原始圖像上各地物的幾何位置、形狀、尺寸、方位等特征與在參照系統(tǒng)中的表達要求不一致時產(chǎn)生的變形。 2、幾何粗校正 ：地面站接收圖像后，根據(jù)不同平臺、傳感器的參數(shù)，對地球曲率、地球自轉(zhuǎn)、大氣折射造成的變形進行處理 3、幾何精校正 ：在粗校正處理的基礎(chǔ)上，進一步提高影像的幾何精度。利用地面控制點也就是在遙感圖像的像元與地面實際位置之間建立數(shù)學關(guān)系，將畸變圖像空間中的全部像元轉(zhuǎn)換到校正圖像空間去。 4、地面控制點：圖像幾何校正、投影變換和圖像配準等幾何變換中,在圖像上選取的用于建立幾何變換函數(shù)的參考點。當以地面實際坐標(經(jīng)緯度、地圖投影坐標等)為參照進行幾何變換時,這時的控制點又稱為地面控制點(ground contml point,GCP)。每個控制點應包含兩組坐標數(shù)據(jù),即在輸入圖像上的坐標和在輸出圖像上的坐標,因此又稱為控制點對。 四、問答題： 1、說明遙感圖像幾何變形誤差的主要來源。 ①傳感器成像方式引起的圖像變形 ②傳感器外方位元素變化的影響 ③地形起伏引起的像點位移 ④地球曲率引起的圖像變形 ⑤大氣折射引起的圖像變形 ⑥地球自轉(zhuǎn)的影響 2、試述多項式糾正法糾正衛(wèi)星圖像的原理和步驟。 原理： a回避成像的空間幾何過程,直接對圖像變形的本身進行數(shù)學模擬   b把遙感圖像的的總體變形看作是平移、縮放、旋轉(zhuǎn)、偏扭、彎曲以及更高次的基本變形的綜合作用結(jié)果 c把原始圖像變形看成是某種曲面,輸出圖像作為規(guī)則平面。從理論上講,任何曲面都能以適當高次的多項式來擬合。用一個適當?shù)亩囗検絹砻枋黾m正前后圖像相應點之間的坐標關(guān)系。 步驟：①確定校正的多項式模型 ②選擇若干個控制點，利用有限個地面控制點的已知坐標，解求多項式的系數(shù) ③將各像元的坐標代入多項式進行計算，便可求得校正后的坐標 ④位置進行變換，變換的同時進行灰度重采樣 ⑤對結(jié)果進行精度評定 3、幾何校正中常用的灰度重采樣方法有哪三種？各有什么優(yōu)點和缺點? 最近鄰法：用與像元點最近的像元灰度值作為該像元的值 優(yōu)點：簡單易用，計算量小 缺點：最大可產(chǎn)生半個像元的位置偏移，處理后的圖像的亮度具有不連續(xù)性，從而影響精確度 雙線性插值法：用像元點最近的四個像元值作插值 優(yōu)點：精度明顯提高，對亮度不連續(xù)現(xiàn)象或線狀特征的塊狀現(xiàn)象有明顯改善 缺點：計算量增加，同時對圖像起到平滑作用，從而使對比明顯的分界線變模糊。 三次卷積插值法：基于計算點周圍相鄰的16個點進行插值 優(yōu)點：校正后圖像質(zhì)量更好，細節(jié)表現(xiàn)更清楚 缺點：計算量大 4、幾何校正主要有哪些步驟？ 輻射校正 一、填空題： 1、通常把電磁波通過大氣層時較少被反射、吸收或散射的，通過率較高的波段稱為＿大氣窗口＿＿。 2、輻射校正包括三部分的內(nèi)容：＿傳感器端的輻射校正＿、＿大氣校正＿和＿地表輻射校正＿＿。 3、在可見光波段，大氣的影響主要表現(xiàn)為＿氣溶膠引起的散射＿；在近紅外，大氣的影響主要表現(xiàn)為＿水蒸氣的吸收＿＿。 4、大氣的散射與輻射光波長有密切的關(guān)系，對短波長的散射比長波長的散射要＿強＿得多。 5、在使用透鏡的光學系統(tǒng)中，由于鏡頭光學特性的非均勻性，在其成像平面上存在著邊緣部分比中間部分暗的現(xiàn)象，稱為＿邊緣減光效應＿。 二、問答題： 1、輻射誤差產(chǎn)生的主要原因有哪些? ①傳感器本身的性能引起的輻射誤差 ②大氣的散射和吸收引起的輻射誤差  ③地形影響和光照條件的變化引起的輻射誤差 2、因大氣輻射引起的輻射誤差，其相應的校正方法有哪些? ①基于輻射傳輸方程的大氣校正 ②基于地面場地數(shù)據(jù)或輔助數(shù)據(jù)進行輻射校正 ③利用特殊波段進行大氣校正  3、太陽高度角和日地距離校正的目的是什么？ 太陽高度校正：將不同太陽高度角照射下的圖像數(shù)據(jù)的像元亮度值，標準化到假設(shè)太陽在天頂時的像元亮度值。  日地距離校正：用于標準化地球和太陽間的距離的季節(jié)變化 4、地形輻射校正的目的是什么？ 遙感圖像在獲取時，由于地形起伏以及太陽斜射地面等因素的影響，造成在不同的地形部分，如陽坡和陰坡的輻射量有很大不同。太陽高度角和地形影響引起的輻射誤差,在多光譜圖像上可以通過兩個波段的比值基本消除其影響 三、計算題 1、給出一組大氣校正時地面實測值與遙感圖像上的灰度值，能夠利用回歸分析的方法計算得到大氣干擾值 2、對于多光譜圖像能夠利用給出的紅外波段，采用直方圖或者回歸分析法估算可見光波段的大氣干擾值。 圖像增強 一、填空題： 1、低通濾波是使__高頻分量_____受到抑制而讓__低頻分量__順利通過，從而實現(xiàn)圖像平滑。 2、高通濾波是使__低頻分量_受到抑制而讓_高頻分量__順利通過，從而實現(xiàn)邊緣增強。 3、空間濾波是以重點突出圖像上的某些特征為目地的采用空間域中的鄰域處理方法，主要包括__平滑___和__銳化_。采用的計算方法是_卷積_運算。 4、平滑的作用是，圖像中某些亮度變化過大的區(qū)域，或出現(xiàn)不該有的亮點（“噪聲”），采用平滑的方法減小變化，使亮度平緩或去掉不必要的“噪聲”點。具體方法有__空間域圖像平滑_和_頻率域圖像平滑_。 5、對比度增強處理主要包括__灰度拉伸__、___圖像均衡化__和__直方圖規(guī)定化__ 6、如果變換函數(shù)是非線性的，即為非線性變換。常用的非線性函數(shù)有_指數(shù)函數(shù)__、__對數(shù)函數(shù)_、__平方根__、__高斯函數(shù)_等。 7、下圖a為一幅原始圖像，圖b為該圖像的離散傅立葉頻譜。在圖b中可以看到圖像的＿＿低頻＿能量都集中在中心部分，而＿高頻＿能量集中在四周，這樣就便于以后對頻譜進行各種處理（如濾波、降噪等）。 　 　　　　　（a） 原始圖像 　 ?。╞）離散傅立葉頻譜 8、在空間域圖像中，線性的地物為＿高頻＿成份，大塊面狀的地物為＿低頻＿成分。 9、頻率域濾波的基本流程：＿正向FTT＿－＿定義濾波器＿－＿逆向FTT＿。 10、常用的濾波器有＿低通＿＿、＿高通＿＿、＿帶通＿＿、＿帶阻、用戶定義＿＿。 11、纓帽變換旋轉(zhuǎn)坐標空間，但旋轉(zhuǎn)后的坐標軸不是指到主成分的方向，而是指到另外的方向，這些方向與地物有密切的關(guān)系，特別是與＿植物生長過程＿＿和＿土壤＿有關(guān)。 12、在對TM遙感數(shù)據(jù)進行研究時，采用K-T變換后提取的前三個分量是：＿亮度分量＿＿、＿綠色物質(zhì)分量＿＿和＿黃色物質(zhì)分量＿＿。 13、圖像融合的層次包括＿像素級融合＿、＿特征級融合＿、＿決策級融合＿。 14、影像融合的常用算法有＿＿IHS變換融合＿、＿主成分變換（PCA）融合＿、＿高通濾波法融合、小波變換融合＿＿。 15、HIS中的H指＿色度＿，I指＿明度＿、S指＿飽和度＿。 二、不定項選擇題：(單項或多項選擇) 1、以下屬于局部處理的操作的是___4____。 ①灰度線性變換 ②二值化 ③傅里葉變換 ④中值濾波 2、圖像與灰度直方圖間的對應關(guān)系是___2____。 ①一一對應 ②多對一 ③一對多 ④都不對 3、假定像元亮度隨機分布時，直方圖應是正態(tài)分布的。以下情況均是圖像對比度較小，圖像質(zhì)量較差的反映。 1）峰值偏向亮度坐標軸左側(cè)，則圖像___1____。 2）峰值偏向坐標軸右側(cè)，則圖像___2____。 3）峰值提升過陡、過窄，則圖像的____3___。 ①偏暗 ②偏亮 ③亮度值過于集中 4、為了突出圖像的邊緣、線狀目標或某些亮度變化率大的部分，可采用銳化方法。銳化后的圖像已不再具有原遙感圖像的特征而成為邊緣圖像。幾種常用的銳化算子包括___1234____。 ①羅伯特梯度 ②Sobel梯度 ③Laplacian算子 ④Prewitt梯度 三、問答題： 1、圖像增強的主要目的是什么？包含的主要內(nèi)容有哪些？ 目的：提高圖像質(zhì)量和突出所需信息，有利于分析判斷或作進一步的處理 內(nèi)容：對比度變換、圖像濾波、色彩變換、圖像運算 2、圖像銳化處理有幾種方法？ 線性銳化濾波器、梯度法、羅伯特梯度、Prewitt和Sobel梯度、Laplacian算子 3、圖像平滑處理有幾種方法？ 均值濾波、中值濾波、高斯低通濾波、梯度倒數(shù)加權(quán)法 4、常用的頻率域低通和高通濾波器有哪些？ 4-鄰域 8-鄰域 5、設(shè)計一個線性變換函數(shù)，使得亮度值0～15圖像拉伸為0～30，寫出灰度變換方程。 B=2*b 6、設(shè)計一個線性變換函數(shù)，使得線性變換前圖像亮度范圍xa為a1～a2，變換后圖像亮度范圍xb為b1～b2，變換關(guān)系是直線，寫出灰度變換方程。 7、下圖為一個3*3的圖像窗口，1）試問經(jīng)過中值濾波后，該窗口中心像元的值，并寫出計算過程。2）采用均值濾波后，該窗口中心像元的值，請寫出濾波模板與計算過程。 8、下圖為數(shù)字圖像，請用梯度法計算邊緣增強后得到的新數(shù)字圖像，采用的模板為，。為了能對圖像的最后一行和最后一列也進行正常處理，可以通過復制最后一行一列的辦法，先將圖像擴展為6*6的圖像再進行梯度計算。 1 1 5 5 5 1 1 5 10 10 1 1 5 10 10 1 1 5 5 10 1 1 5 5 10 9、直方圖均衡化 設(shè)一幅圖像由10行和10列（100個像元）組成，8個灰度級。對圖像進行直方圖均衡化，請給出原始灰度級與直方圖均衡化后灰度級之間的變換關(guān)系及直方圖。 原灰度級k 頻數(shù)nk 0 10 1 20 2 0 3 0 4 5 5 25 6 40 7 0 圖像分類 一、填空題： 1、根據(jù)是否需要分類人員事先提供已知類別及其訓練樣本，遙感圖像的計算機分類方法包括____監(jiān)督___分類和__非監(jiān)督____分類。 2、最大似然分類方法是基于＿貝葉斯準則＿＿的分類錯誤概率最小的一種非線性分類，是應用比較廣泛、比較成熟的一種監(jiān)督分類方法。 二、不定項選擇題： 1、同類地物在特征空間聚在＿2＿＿。？？？ ①同一點上 ②同一個區(qū)域 ③不同區(qū)域。 三、問答題： 1、主要的監(jiān)督分類算法有哪些？ 最小距離法、最近鄰分類算法、平行六面體分類法、最大似然分類法 2、主要的非監(jiān)督分類算法有哪些？ K-Means法、ISODATA法 3、ISODATA法的中文全稱？它同K-means方法的主要區(qū)別在哪里？ 迭代式自組織數(shù)據(jù)分析算法 4、選擇訓練區(qū)有哪三個原則？ 典型性（準確性）——確保選擇的訓練樣區(qū)與實際地物的一致性（避免訓練區(qū)定位在地面覆蓋類型之間的邊界線上） 代表性——考慮到地物本身的復雜性，所以必須在一定程度上反映同類地物光譜特性的波動情況 統(tǒng)計性——選擇的訓練樣區(qū)內(nèi)必須有足夠多的像元。用來訓練的像元數(shù)越多，每個光譜類別的統(tǒng)計表現(xiàn)就越好。實際中，每個訓練樣區(qū)最少有10n-100n個像元（n為光譜波段數(shù)）。 5、圖像分類后處理包括哪些工作？ 噪聲處理：多數(shù)平滑：平滑時中心像元值取周圍占多數(shù)的類別（少數(shù)服從多數(shù)原則） 誤差分析：混淆矩陣、Kappa系數(shù) } 混淆矩陣是由n行n列組成的矩陣，用來表示分類結(jié)果的精度，混淆矩陣是通過將每個像元的位置和地面參考驗證信息與計算機分類結(jié)果中的相應位置和類別來比較計算的。混淆矩陣的每一列代表了地表實測值（參考驗證信息），每一列中的數(shù)值等于地表真實像元在分類圖像中對應于相應類別的數(shù)量；混淆矩陣的每一行代表了計算機的分類信息，每一行中的數(shù)值等于計算機分類像元在地表真實像元相應類別中的數(shù)量；矩陣主對角線上的數(shù)字就是分類正確的像元數(shù)，主對角線上的數(shù)字越大，分類精度越高；主對角線以外的數(shù)字就是錯分的像元數(shù)，這些數(shù)字越小，錯分率就越小，精度就越高（總精度、用戶精度、生產(chǎn)者精度） 6、面向?qū)ο蠓诸愔饕膬蓚€環(huán)節(jié)，它與傳統(tǒng)的逐像元分類有什么區(qū)別？ 兩個環(huán)節(jié)：1.尋找特征物體； 2.提取特征物體 區(qū)別：基于像素級別的信息提取以單個像素為單位，過于著眼于局部而忽略了附近整片圖斑的幾何結(jié)構(gòu)情況，從而嚴重制約了信息提取的精度。面向?qū)ο蟮姆诸惙椒ㄊ紫葘D像數(shù)據(jù)進行影像分割，影像的最小單元不再是單個的像素，而是一個個對象(圖斑)，后續(xù)的影像分析和處理也都基于對象進行 7、在遙感圖像分類過程中，影像圖像分類精度的因素有哪些？ ①遙感圖像的制約：地物本身的復雜性、傳感器的性能 ②分類方法的制約：目前的分類方法是基于統(tǒng)計的方法，計算機處理的對象是單個像元，屬于單點分類；地物空間結(jié)構(gòu)的信息沒有利用 ③同物異譜：同類地物具有不同的光譜特征。例如：同一類作物，生長狀態(tài)不同，光譜特征有差異 ④同譜異物：不同的地物可能具有相似的光譜特征。例如：不同的植被類型可能有相似的光譜特征 8、監(jiān)督分類和非監(jiān)督分類是最常用的遙感圖像分類方法，請通過填寫下表比較這兩種分類方法。 監(jiān)督分類 非監(jiān)督分類 是否需要訓練區(qū) 主要步驟 優(yōu)點 缺點 適用范圍 具體分類方法 9、有200個樣本數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)在計算機分類結(jié)果中被分成4類，每類50個。分類結(jié)束后得到的混淆矩陣為： 實際類別 類1 類2 類3 類4 分 類 類 別 類1 43 5 2 0 類2 2 45 2 1 類3 0 1 49 0 類4 4 1 5 40 分別計算總精度，每一類型的用戶精度和生產(chǎn)者精度