名词解释：1 灰度直方图：灰度直方图是灰度级的函数，它表示图象中具有每种灰度级的象素的个数，反映图象中每种灰度出现的频率。它是多种空间域处理技术的根底。2 线性移不变系统：一个系统，如果满足线性叠加原理，那么称为线性系统，3 图像分割：为后续工作有效进展而将图像划分为假设干个有意义的区域的技术称为图像分割4 数字图像处理：数字图像处理 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展处理的过程。5 像素的邻域：邻域是指一个像元x，y的邻近周围形成的像元集合。即p、q为任意整数。像素的四邻域 像素p()的4-邻域是:(1),(1) ,(1), (1)。6. 数字图像：是将一幅画面在空间上分割成离散的点或像元，各点或像元的灰度值经量化用离散的整数来表示，形成计算机能处理的形式。7. 图像锐化：是增强图象的边缘或轮廓。8. 灰度共生矩阵：从图象灰度为i的像元出发，沿某一方向、距离为d的像元灰度为j同时出现的概率P(,)，这样构成的矩阵称灰度共生矩阵。9. 细化：是提取线宽为一个像元大小的中心线的操作。10. 无失真编码：是指压缩图象经解压可以恢复原图象，没有任何信息损失的编码技术。11. 数字影像：数字图像指用计算机存储与处理的图像，是一种空间坐标与灰度均不连续、以离散数学原理表达的图像。空间域图像：由图像像元组成的空间 频率域图像：以空间频率即波数为自变量描述图像的特征 图像采样：将空间上连续的图像变换成离散点的操作称为采样灰度量化：将像素灰度值转换为整数灰度级的过程 像素：数字图像最根本的单位是像素，像素是转换中的取样点，是计算机图像处理的最小单元，每个像素具有特定的空间位置与属性特征 线性拉伸：采用线性或分段线性的函数改善图像比照度辐射误差：传感器所得到的目标测量值及目标的光谱反射率或光谱亮度等物理量之间的差值称为辐射误差 辐射校正：消除图像数据中依附在辐亮度中的各种失真的过程称为辐射校正灰度直方图：是指反映一幅图像各灰度级像元出现的频率平滑：为了抑制噪声、改善图像质量所做的处理称为图像平滑锐化：是增强图像的边缘或轮廓的处理 滤波：是把某种信号处理成为另一种信号的过程。高通滤波：保存图像高频局部削弱低频局部的处理 起锐化作用低通滤波：保存图像低频局部抑制高频局部的处理 起平滑作用植被指数：根据地物光谱反射率的差异作比值运算可以突出图像中植被的特征、提取植被类别或估算绿色生物量，能够提取植被的算法称为植被指数中值滤波：对一个滑动窗口内的诸像素灰度值排序，用中值代替窗口中心像监视分类：事先已经知道类别的局部信息即类别的先验知识，对未知类别的样本进展分类的方法非监视分类：在没有先验类别训练场地作为样本的条件下，即事先不知道类别特征，主要根据像元间相似度的大小进展归类合并将相似度大的像元归为一类的方法特征空间：假设图像有k个波段，那么i，j位置的像素在每个波段上的灰度值可以构成表示为x1，x2，x3。T包含的k维空间称为特征空间填空题：1、列举数字图像处理的三个应用领域 医学 、天文学 、 军事 2、存储一幅大小为，256个灰度级的图像，需要 8M 。3、亮度鉴别实验说明，韦伯比越大，那么亮度鉴别能力越 差 。4、直方图均衡化适用于增强直方图呈 尖峰 分布的图像。5、依据图像的保真度，图像压缩可分为 无损压缩 与 有损压缩 6、图像压缩是建立在图像存在 编码冗余 、 像素间冗余 、 心理视觉冗余 三种冗余根底上。7、对于彩色图像，通常用以区别颜色的特性是 色调 、 饱与度 亮度 。8、对于拉普拉斯算子运算过程中图像出现负值的情况，写出一种标定方法：1.图像锐化除了在空间域进展外，也可在 频率域 进展。 4-邻域 与 8-邻域 。 直方图均衡 与 直方图规定化 两种方法。 最近邻元法 、 双线性内插法 与 双三次内插法 。5.多年来建立了许多纹理分析法，这些方法大体可分为 统计分析法 与构造分析法 高频成分 受到抑制而让 低频成分 顺利通过，从而实现图像平滑。 与 。-1-2-1 -101000 -202121 -1018.一般来说，采样间距越大，图象数据量 少 ，质量 差 ；反之亦然。1、光学图像是一个 二维的连续的光密度 函数。2、数字图像是一个 二维的离散的光密度 函数。3、光学图像转换成数字影像的过程包括 采样与量化 等步骤。 4、一般来说，采样间距越大，图像数据量越少，质量越差；反之亦然。5、遥感分类中按遥感平台可分为航天遥感、航空遥感与地面遥感。按传感器的探测波段可分为：可见光遥感、红外遥感与微波遥感。按工作方式可分为：主动遥感与被动遥感。6、遥感机理是通过利用传感器主动或被动地承受地面目标太阳辐射的反射或自身反射的电磁波，通过非接触传感器所传递的信息来识别目标，从而到达遥测目标地物的几何及物理特性的目的。7、黑体的性质是吸收率为1，反射率为0。8、水体的反射主要集中在蓝绿波段，其它波段吸收都很强，近红外吸收更强。9、常见的遥感平台有地面平台、航天平台、航空平台、宇航平台等。10、通常把电磁波通过大气层时较少被反射、吸收或散射的，通过率较高的波段称为大气窗口11、的全称是 增强型专题制图仪。12、数字图像处理的主要内容有图像增强、图像校正、信息提取等。13、电磁波在真空中传播的波长或频率，递增或递减排列，便构成了电磁波谱，电磁波谱以频率从高到低排列，可以划分为 射线、X射线、紫外线、可见光、红外线、微波、无线电波。1、低通滤波是使高频分量受到抑制而让低频分量顺利通过，从而实现图像平滑。2、高通滤波是使低频分量受到抑制而让高频分量顺利通过，从而实现边缘增强。3、空间滤波是以重点突出图像上的某些特征为目地的采用空间域中的邻域处理方法，主要包括平滑与锐化。采用的计算方法是卷积运算。3、平滑的作用是，图像中某些亮度变化过大的区域，或出现不该有的亮点“噪声，采用平滑的方法减小变化，使亮度平缓或去掉不必要的“噪声点。具体方法有空间域图像平滑与频率域图像平滑。7、在色彩空间中，颜色的性质由色度、明度、饱与度来描述。8、遥感图像的增强处理包括空间域、频率域、彩色增强、图像的代数运算等。9、遥感图像的大气校正中，常用的方法有黑暗象元法、不变目标法、直方图匹配法10、中的H指色度，I指明度，S指饱与度。11、根据人参及程度不同，遥感图像的计算机分类方法包括监视分类与非监视分类。1. 数字图像是用一个数字阵列来表示的图像。数字阵列中的每个数字，表示数字图像的一个最小单位，称为像素。2. 数字图像处理可以理解为两个方面的操作：一是从图像到图像的处理，如图像增强等；二是从图像到非图像的一种表示，如图像测量等。4. 图像可以分为物理图像与虚拟图像两种。其中，采用数学的方法，将由概念形成的物体进展表示的图像是虚拟图像。5. 数字图像处理包含很多方面的研究内容。其中，图像重建的目的是根据二维平面图像数据构造出三维物体的图像。1. 量化可以分为均匀量化与 非均匀量化 两大类。2. 采样频率 是指一秒钟内的采样次数。4. 图像因其表现方式的不同，可以分为连续图像 与离散图像两大类。5. 对应于不同的场景内容，一般数字图像可以分为二值图像、灰度图像与彩色图像三类。8. 采样频率是指一秒钟内的采样 次数。9. 量化可以分为均匀量化 与非均匀量化两大类。10. 采样所获得的图像总像素的多少，通常称为图像分辨率。1. 所谓动态范围调整，就是利用动态范围对人类视觉的影响的特性，将动态范围进展，将所关心局部的灰度级的变化范围扩大，由此到达改善画面效果的目的。2. 动态范围调整是利用动态范围对人类视觉的影响的特性，将动态范围进展压缩，将所关心局部的灰度级的变化范围，由此到达改善画面效果的目的。3. 动态范围调整分为线性动态范围调整与两种。4. 动态范围调整分为与非线性动态范围调整与两种。5. 直方图均衡化的根本思想是：对图像中像素个数多的灰度值进展，而对像素个数少的灰度值进展归并，从而到达清晰图像的目的。6. 直方图均衡化的根本思想是：对图像中像素个数多的灰度值进展展宽，而对像素个数少的灰度值进展，从而到达清晰图像的目的。7. 直方图均衡化的根本思想是：对图像中像素个数多的灰度值进展展宽，而对像素个数少的灰度值进展归并，从而到达的目的。8. 数字图像处理包含很多方面的研究内容。其中，的目的是将一幅图像中有用的信息进展增强，同时将无用的信息进展抑制，提高图像的可观察性。9. 我们将照相机拍摄到的某个瞬间场景中的亮度变化范围，即一幅图像中所描述的从最暗到最亮的变化范围称为。10. 灰级窗，是只将灰度值落在一定范围内的目标进展，就好似开窗观察只落在视野内的目标内容一样。1. 压缩 2. 扩大 3. 非线性动态范围调整 4. 线性动态范围调整5. 展宽6. 归并 7. 清晰图像 8. 图像增强 9. 动态范围 10. 比照度增强1. 图像的根本位置变换包括了图像的、镜像及旋转。2. 图像的根本位置变换包括了图像的平移、及旋转。3. 图像的根本位置变换包括了图像的平移、镜像及。4. 最根本的图像形状变换包括了图像的放大、缩小与。5. 最根本的图像形状变换包括了图像的、缩小与错切。6. 最根本的图像形状变换包括了图像的放大、与错切。7. 图像经过平移处理后，图像的内容变化。填“发生或“不发生8. 图像放大是从小数据量到大数据量的处理过程，对许多未知的数据的估计。填“需要或“不需要9. 图像缩小是从大数据量到小数据量的处理过程，对许多未知的数据的估计。填“需要或“不需要10. 我们将平面景物在投影平面上的非垂直投影称为图像的，该处理会是的图像中的图形产生扭变。1. 平移 2. 镜像 3. 旋转 4. 错切 5. 放大 6. 缩小 7. 不发生 8. 需要 9. 不需要10. 错切1. 依照分割时所依据的图像特性不同，图像分割方法大致可以分为、边界分割方法与区域提取方法三大类。2. 依照分割时所依据的图像特性不同，图像分割方法大致可以分为阈值方法、与区域提取方法三大类。3. 依照分割时所依据的图像特性不同，图像分割方法大致可以分为阈值方法、边界分割方法与三大类。4. 基于图像灰度分布的阈值方法包含很多种算法，其中，参数法是针对预先图像中_的情况下，所采用的一种简单有效的方法。5. 是信息论中对不确定性的度量，是对数据中所包含信息量大小的度量。6. 所谓聚类方法，是采用模式识别中的聚类思想，以保持最大相似性以及类间保持最大距离为目