数字图像处理期末复习试题及其答案.pdf

遥感遥感与与数字图像处理基础知识数字图像处理基础知识 一 名词解释 数字影像 数字图像指用计算机存储和处理的图像 是一种空间坐标和灰度均不连续 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 数字图像最基本的单位是像素 像素是 A D 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和属性特征 二 填空题 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 采样和量化 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 和 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 和 微波 遥感 按工作方式可分为 主动遥感 和 被动遥感 6 遥感机理是通过利用 传感器 主动或被动地接受地面目标 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 从而达到 遥测目标地物的几何与物理特性 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 和 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 ETM 的全称是 Enhanced Thematic Mapper 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 三 不定项选择题 单项或多项选择 1 数字图像的 空间坐标是离散的 灰度是连续的 灰度是离散的 空间坐标是连续的 两者都是连续的 两者都是离散的 2 采样是对图像 取地类的样本 空间坐标离散化 灰度离散化 3 量化是对图像 空间坐标离散化 灰度离散化 以上两者 4 图像数字化时最佳采样间隔的大小 任意确定 取决于图像频谱的截止频率 依据成图比例尺而定 5 图像灰度量化用 6 比特编码时 量化等级为 32 个 64 个 128 个 256 个 6 BSQ 是数字图像的 连续记录格式 行 波段交叉记录格式 像元 波段交叉记录格式 7 数字图像的优点包括 便于计算机处理与分析 不会因为保存 运输而造成图像信息的损失 空间坐标和灰度是连续的 8 绝对黑体的 反射率等于 1 反射率等于 0 吸收率等于 1 吸收率等于 0 9 大气窗口是指 没有云的天空区域 电磁波能穿过大气层的局部天空区域 电磁波能穿过大气的电磁波谱段 没有障碍物阻挡的天空区域 10 TM 专题制图仪有 4 个波段 6 个波段 7 个波段 9 个波段 四 问答题 1 怎样才能将光学影像变成数字影像 具体来说 就是把一幅将模拟图像经过采样和量化 以二维的数字阵列记录其能量分布 即 为数字图像 2 模数变换的两个过程 采样和量化 分别是什么含义 3 什么是空间分辨率 光谱分辨率 时间分辨率 空间分辨率 是遥感图像上能详细区分的最小单元的尺寸或大小 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 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 辐射校正辐射校正 一 名词解释 1 辐射误差 传感器所得到的目标测量值与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 2 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 二 问答题 1 辐射误差产生的主要原因是什么 传感器本身的性能引起的辐射误差 大气的散射和吸收引起的辐射误差 地形影响和光照条件的变化引起的辐射误差 2 因大气辐射引起的辐射误差 其相应的校正方法有哪些 基于辐射传输方程的大气校正 基于地面场地数据或辅助数据进行辐射校正 利用特殊波段进行大气校正 3 太阳高度和地形校正的目的是什么 太阳高度校正 将不同太阳高度角照射下的图像数据的像元亮度值 标准化到假设太阳 在天顶时的像元亮度值 日地距离校正 用于标准化地球和太阳间的距离的季节变化 几何几何校正校正 一 填空题 1 多项式拟合法纠正中 项数 N 与其阶数 n 的关系 6n 2 多项式拟合法纠正中控制点的数量要求 一次项最少需要 3 个控制点 二次项最少项 需要 6 个控制点 三次项最少需要 10 个控制点 二 不定项选择题 单项或多项选择 1 通过多项式进行几何校正时 需要在待校正图像与参考图像之间选择同名控制点 其选 取原则包括 易于识别并且不随时间变化的点 如道路交叉点 河流拐弯处 水域的边界 机场等 特征变化大的地区应多选些 图像边缘部分要选取控制点 以避免外推 同名控制点要在图像上均匀分布 2 多项式纠正用一次项时必须有 1 个控制点 2 个控制点 3 个控制点 4 个控制点 3 多项式纠正用二次项时必须有 3 个控制点 4 个控制点 5 个控制点 6 个控制点 4 多项式纠正用一次项可以改正图像的 线性变形误差 非线性变形误差 前两者 四 问答题 1 说明遥感图像几何变形误差的主要来源 传感器成像方式引起的图像变形 传感器外方位元素变化的影响 地形起伏引起的像点位移 地球曲率引起的图像变形 大气折射引起的图像变形 地球自转的影响 2 试述多项式纠正法纠正卫星图像的原理和步骤 原理 a 回避成像的空间几何过程 直接对图像变形的本身进行数学模拟 b 把遥感图像的总体变形看作是平移 缩放 旋转 偏扭 弯曲以及更高次的基本变形 的综合作用结果 c 把原始图像变形看成是某种曲面 输出图像作为规则平面 从理论上讲 任何曲面都 能以适当高次的多项式来拟合 用一个适当的多项式来描述纠正前后图像相应点之间的坐标 关系 步骤 a 确定纠正的多项式模型 b 选择若干个控制点 利用有限个地面控制点的已知坐标 解求多项式的系数 c 将各像元的坐标代入多项式进行计算 便可求得纠正后的坐标 d 位置进行变换 变换的同时进行灰度重采样 e 对结果进行精度评定 3 几何校正中常用的灰度重采样方法有哪三种 最邻近像元采样法 双线性内插法 双三次卷积重采样法 图像增强图像增强 一 名词解释 灰度直方图 是指反映一幅图像各灰度级像元出现的频率 线性拉伸 采用线性或分段线性的函数改善图像对比度 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 保留图像高频部分削弱低频部分的处理 起锐化作用 低通滤波 保留图像低频部分抑制高频部分的处理 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素的原来灰度值 二 填空题 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 和 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 和 频率域图像平滑 7 在 IHS 色彩空间中 颜色的性质由 色度 明度 饱和度 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 HIS 中的 H 指 色度 I 指 明度 S 指 饱和度 三 不定项选择题 单项或多项选择 1 以下属于局部处理的操作的是 灰度线性变换 二值化 傅里叶变换 中值滤波 2 图像与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 3 以下不属于图像运算的有 差值运算 比值运算 植被指数 密度分割 4 假定像元亮度随机分布时 直方图应是正态分布的 以下情况均是图像对比度较小 图 像质量较差的反映 1 峰值偏向亮度坐标轴左侧 则图像 2 峰值偏向坐标轴右侧 则图像 3 峰值提升过陡 过窄 则图像的 偏暗 偏亮 亮度值过于集中 5 为了突出图像的边缘 线状目标或某些亮度变化率大的部分 可采用锐化方法 锐化后 的图像已不再具有原遥感图像的特征而成为边缘图像 几种常用的锐化算子包括 罗伯特梯度 Sobel 梯度 Laplacian 算子 Prewitt 梯度 6 计算植被指数 如 NDVI 主要使用以下哪两个波段 紫外波段和蓝光波段 紫外波段和绿光波段 红光波段和绿光波段 红光波段和近红外波段 四 问答题 1 图像增强的主要目的是什么 包含的主要内容有哪些 目的 提高图像质量和突出所需信息 有利于分析判断或作进一步的处理 内容 对比度变换 图像滤波 色彩变换 图像运算 2 图像锐化处理有几种方法 线性锐化滤波器 梯度法 罗伯特梯度 Prewitt 和 Soble 梯度 Laplacian 算子 3 图像平滑处理有几种方法 均值滤波 中值滤波 高斯低通滤波 梯度倒数加权法 4 图像处理中常用的两种邻域是 4 领域 8 领域 5 伪彩色增强与假彩色增强有何异同点 前者使用的数据是单色波段图像 后者使用的数据是多波段图像 伪彩色增强是对一幅灰度图像经过三种变换得到三幅图像 进行彩色合成得到一幅彩色图 像 假彩色增强是对一幅彩色图像进行处理得到与原图像不同的彩色图像 主要差异在于处 理对象不同 相同点是利用人眼对彩色的分辨能力高于灰度分辨能力的特点 将目标用人眼 敏感的颜色表示 6 请举出 2 种常用的植被指数 并说明如何计算 比值植被指数 RVI IR R 差值植被指数 DVI IR R 归一化植被指数 NDVI IR R IR R 7 设计一个线性变换函数 使得亮度值 0 15 图像拉伸为 0 30 写出灰度变换方程 8 设计一个线性变换函数 使得线性变换前图像亮度范围 xa 为 a1 a2 变换后图像亮度 范围 xb 为 b1 b2 变换关系是直线 写出灰度变换方程 9 下图为一个 3 3 的图像窗口 1 试问经过中值滤波后 该窗口中心像元的值 并写出计 算过程 2 采用均值滤波后 该窗口中心像元的值 请写出滤波模板与计算过程 图像分类图像分类 一 名词解释 监督分类 事先已经知道类别的部分信息 即类别的先验知识 对未知类别的样本进行分 类的方法 非监督分类 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行归类合并 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 则 i j 位置的像素在每个波段上的灰度值可以构成表 示为x x1 x2 x3 xk T包含的k维空间称为特征空间 二 填空题 1 根据人参与程度不同 遥感图像的计算机分类方法包括 监督 分类和 非监督 分类 三 不定项选择题 1 同类地物在特征空间聚在 同一点上 同一个区域 不同区域 2 标准化距离大可以说明 类间离散度大 类内离散度也大 类间离散度小 类内离散度大 类间离散度大 和 或类内离散度小 类间离散度小 类内离散度也小 3 监督分类方法是 先分类后识别的方法 边学习边分类的方法 人工干预和监督下的分类方法 四 问答题 1 主要的监督分类算法有哪些 最小距离分类法 最近邻分类算法 平行六面体分类法 最大似然分类法 2 主要的非监督分类算法有哪些 K Means法 ISODATA法 3 ISODATA法的中文全称 它同K means方法的主要区别在哪里 迭代式自组织数据分析算法 4 监督分类和非监督分类是最常用的遥感图像分类方法 请通过填写下表比较这两种分类 方法 监督分类 非督分类 是否需要训练区 是 否 主要步骤 1 选择训练样本区 2 选择合适的分类算法 3 分类结果的精度评价 1 确定初始类别参数 2 计算每一个像素所对应的特征向量与各点 群中心的距离 3 选取与中心距离最短的类别作为这一向量 的所属类别 4 计算新的类别均值向量 5 比较新的类别均值与初始类别均值 如果 发生变化则以新的类别均值作为聚类中心再 从第二步开始进行迭代 6 直到点群中心不再变化 停止计算 优点 1 根据应用目的和区域 有选 择的决定分类类别避免出现一 些不必要的类别 2 可以控制训练样本的选择 3 分类精度高 4 速度快 5 避免非监督分类中对光谱集 群的重新归类 1 无需对分类区域有广泛地了解 仅需一定 的知识来解释分类出的集群组 2 人为误差的机会减少 需输入的初始参数 较少 3 可以形成范围很小但具有独特光谱特征的 集群 所分的类别比监督分类的类别更均质 4 独特的 覆盖量小的类别均能够被识别 缺点 1 人为主观因素较强 2 训练样本的选取和评估需花 费较多的人力 时间 3 只能识别训练样本中所定义 的类别 对于因训练者不知或 因数量太少未被定义的类别