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 2012301610010 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

图像数据。LandSat-4、5 的CCT格式就是BSQ格式。

2）BIL格式。是一种按照波段顺序交叉排列的遥感数据格式。

3）GeoTIFF格式。能够记录地理信息。

4） TIFF格式、BMP格式等。

6、遥感图像处理软件应具备哪些基本功能？

答：图像文件管理、图像处理、图像校正、多影像处理、图像信息获取、图像分类、遥感专题图的制作、与GIS系统的接口。

三、能力训练题

1、查阅资料或搜索网站资源，调查分析国内外主要的遥感图像处理软件。现以制作武汉大学影像地图为需求，在充分分析利用遥感影像制作正射影像地图技术需求的基础上，请编写购买遥感图像处理软件的论证报告。

答：随着遥感技术的发展，目前市场上遥感软件琳琅满目。

国内软件首当其冲就是 CASM IMAGE INFO 和泰坦遥感图像处理软件（Titan Image），以Titan为例，它是在充分吸收了国内外优秀遥感软件优点的基础上，由北京东方泰坦科技股份有限公司研发的完全自主知识产权的新一代优秀的国产遥感图像处理软件平台。主要特点：1、强大的数据支持能力，

2、丰富高效的遥感图像处理功能，

3、方便友好的操作方式，

4、强大的GIS功能

5、丰富的二次开发函数库

6、紧密的更新升级机制。

主要的板块有：1.影像处理工具箱模块，涵盖了常规影像处理功能，包括：大气校正、影像增强、影像滤波、影像变换、影像分类、影像融合、投影设置与变换、常用影像操作和其他影像处理等功能，是一个强大的影像数据处理模块。

2. 无人机数据处理，以无人机所获取影像为主要数据源，提供从相机畸变校正、空中三角测量到镶嵌成果生成的一整套解决方案，适合常规模式下的标准产品生产和应急模式下的快速影像处理。

3.雷达处理系统，根据雷达影像的传感器特征和雷达影像自身特点，设计了专门的雷达影像处理模块，用于雷达影像分析和处理操作，模块主要包括雷达数据的读取、入射角计算、纹理分析、坐标转换、模拟SAR影像、雷达影像的几何校正及多种雷达影像处理算法。

4.高光谱数据处理，将野外光谱数据分析技术与遥感数据的提取技术有机地统一起来，既能处理遥感图像数据又能分析野外实测光谱数据，可更精准地提取高光谱遥感图像数据中的各种信息。软件主要侧重于典型地物（岩石（矿物）、土壤与植被）的野外光谱数据分析，通过数据的光谱曲线特征、傅里叶波形、二维散点图，波形参数与曲线特征的关系等研究不同地物的可识别特征。

5.泰坦影像分类模块，主要采用的是面向对象分类技术，图像分析的基本处理单元不是单个像素，而是影像分割后提取的影像对象。相对于单个像素，均质的影像对象提供的除光谱特征外，还有形状、纹理等特征信息。利用这些信息，可使地物目标分类识别更加详细、准确。

6.泰坦三维可视化处理，能把海量影像数据、地形数据、矢量数据、道路、植被、地物模型和动态模型等叠加到数字地球上，从而在数字地球上实现浏览，查

看三维虚拟景观的功能。

7.流程化定制模块，提供一个工作流处理的定制工具，提供了遥感图像常用操作和处理算法，用户只需根据数据处理的要求，很方便地定制所需的数据处理流程，系统即可根据用户的要求自动、批量地处理图像数据。用户也可以根据数据处理要求的变化而相应地更改数据处理流程。

国外的软件包括：ERDAS，ENVI，PCI，像素工厂,ER MAPPER 等等，以ER MAPPER 为例，它主要的特点：1.独特的软件设计思想，算法概念贯穿整个图像处理过程，更适用于大型工程的图像处理作业；

2.遥感、GIS、数据库全面集成；

3.数据高比例压缩算法的应用，最大幅度的节约用户硬件投资；

4.全模块设计，满足用户各方面需；

5.完美良好的用户界面，易于使用的操作向导；

6.方便创新的用户开发环境。

主要功能有：小波压缩技术，图像拼接、匀色功能，地理配准，坐标、投影变换，批处理，三维显示，空间增强及滤波，图像分析，分类技术，栅格化及等高线的生成，专题制图等。

利用遥感影像制作正射影像地图技术：为了制作满足需要的数字正射影像图，必须分别对两部分数据进行正射纠正和配准，再进行分辨率融合，形成高分辨率空间信息和多光谱彩色信息的融合影像数据。所以所选取的软件必须包含以下几个功能：1.全色波段卫星影像正射纠正；

2.多光谱影像数据配准；

3.影像分辨率融合；

4.影像增强与调色；

5.数字正射影像制图。

遥感数字图像处理

遥感数字图像处理-要点 1．概论 遥感、遥感过程 遥感图像、遥感数字图像、遥感图像的数据量 遥感图像的数字化、采样和量化 通用遥感数据格式（BSQ、BIL、BIP） 遥感图像的模型：多光谱空间 遥感图像的信息内容： 遥感数字图像处理、遥感数字图像处理的内容 遥感图像的获取方式主要有哪几种? 如何估计一幅遥感图像的存储空间大小? 遥感图像的信息内容包括哪几个方面？ 多光谱空间中，像元点的坐标值的含义是什么？ 与通用图像处理技术比较，遥感数字图像处理有何特点？ 遥感数字图像处理包括那几个环节？各环节的处理目的是什么？ 2.遥感图像的统计特征 2.1图像空间的统计量 灰度直方图：概念、类型、性质、应用 最大值、最小值、均值、方差的意义 2.2多光谱空间的统计特征 均值向量、协方差矩阵、相关系数、相关矩阵的概念及意义波段散点图概念及分析 主要遥感图像的统计特征量的意义 两个重要的图像分析工具：直方图、散点图 3.遥感数字图像增强处理 图像增强：概念、方法 空间域增强、频率域增强 3.1辐射增强：概念、实现原理 直方图修正，线性变换、分段线性变换算法原理 直方图均衡化、直方图匹配的应用 3.2空间增强 邻域、邻域运算、模板、模板运算 空间增强的概念 平滑（均值滤波、中值滤波）原理、特点、应用 锐化、边缘增强概念

方向模板、罗伯特算子、索伯尔算子、拉普拉斯算子的算法和特点? 计算图像经过下列操作后，其中心象元的值： – 3×3中值滤波 –采用3×3平滑图像的减平滑边缘增强 –域值为2的3×1平滑模板 – Sobel边缘检测 – Roberts边缘检测 –模板 3.3频率域处理 高频和低频的意义 图像的傅里叶频谱 频率域增强的一般过程 频率域低通滤波 频率域高通滤波 同态滤波的应用 3.4彩色增强 彩色影像的类型：真彩色、假彩色、伪彩色

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。

《遥感数字图像处理》习题与答案

《遥感数字图像处理》习题与答案 第一部分 1.什么是图像？并说明遥感图像与遥感数字图像的区别。 答：图像（image）是对客观对象的一种相似性的描述或写真。图像包含了这个客观对象的信息。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，图像可分为模拟图像和数字图像。模拟图像（又称光学图像）是指空间坐标和明暗程度都连续变化的、计算机无法直接处理的图像，它属于可见图像。数字图像是指被计算机储存，处理和使用的图像，是一种空间坐标和灰度都不连续的、用离散数字表示的图像，它属于不可见图像。 2.怎样获取遥感图像？ 答：遥感图像的获取是通过遥感平台搭载的传感器成像来获取的。根据传感器基本构造和成像原理不同。大致可分为摄影成像、扫描成像和雷达成像三类。 m= 3.说明遥感模拟图像数字化的过程。灰度等级一般都取2m（m是正整数），说明8时的灰度情况。 答：遥感模拟图像数字化包括采样和量化两个过程。 ①采样：将空间上连续的图像变换成离散点的操作称为采样。空间采样可以将模拟图像具有的连续灰度（或色彩）信息转换成为每行有N个像元、每列有M个像元的数字图像。 ②量化：遥感模拟图像经离散采样后，可得到有M×N个像元点组合表示的图像，但其灰度（或色彩）仍是连续的，不能用计算机处理。应进一步离散、归并到各个区间，分别用有限个整数来表示，称为量化。 m=时，则得256个灰度级。若一幅遥感数字图像的量化灰度级数g=256级，则灰当8 度级别有256个。用0—255的整数表示。这里0表示黑，255表示白，其他值居中渐变。由于8bit就能表示灰度图像像元的灰度值，因此称8bit量化。彩色图像可采用24bit量化，分别给红，绿，蓝三原色8bit，每个颜色层面数据为0—255级。 4.什么是遥感数字图像处理？它包括那些容？ 答：利用计算机对遥感数字图像进行一系列的操作，以求达到预期结果的技术，称作遥感数字图像处理。 其容有： ①图像转换。包括模数（A/D）转换和数模（D/A）转换。图像转换的另一种含义是为使图像处理问题简化或有利于图像特征提取等目的而实施的图像变换工作，如二维傅里叶变换、沃尔什-哈达玛变换、哈尔变换、离散余弦变换和小波变换等。 ②数字图像校正。主要包括辐射校正和几何校正两种。 ③数字图像增强。采用一系列技术改善图像的视觉效果，提高图像的清晰度、对比度，突出所需信息的工作称为图像增强。图像增强处理不是以图像保真度为原则，而是设法有选择地突出便于人或机器分析某些感兴趣的信息，抑制一些无用的信息，以提高图像的使用价值。 ④多源信息复合（融合）。 ⑤遥感数字图像计算机解译处理。

数字图像处理基础知识总结

第一章数字图像处理概论 *图像是对客观存在对象的一种相似性的、生动性的描述或写真。 *模拟图像 空间坐标和明暗程度都是连续变化的、计算机无法直接处理的图像 *数字图像 空间坐标和灰度均不连续的、用离散的数字（一般整数）表示的图像（计算机能处理）。是图像的数字表示，像素是其最小的单位。 *数字图像处理（Digital Image Processing） 利用计算机对数字图像进行（去除噪声、增强、复原、分割、特征提取、识别等）系列操作，从而获得某种预期的结果的技术。（计算机图像处理） *数字图像处理的特点（优势） （1）处理精度高，再现性好。（2）易于控制处理效果。（3）处理的多样性。（4）图像数据量庞大。（5）图像处理技术综合性强。 *数字图像处理的目的 （1）提高图像的视感质量，以达到赏心悦目的目的 a.去除图像中的噪声； b.改变图像的亮度、颜色； c.增强图像中的某些成份、抑制某些成份； d.对图像进行几何变换等，达到艺术效果； （2）提取图像中所包含的某些特征或特殊信息。 a.模式识别、计算机视觉的预处理 （3）对图像数据进行变换、编码和压缩，以便于图像的存储和传输。 **数字图像处理的主要研究内容 （1）图像的数字化 a.如何将一幅光学图像表示成一组数字，既不失真又便于计算机分析处理 b.主要包括的是图像的采样与量化 （2*）图像的增强 a.加强图像的有用信息，消弱干扰和噪声 （3）图像的恢复 a.把退化、模糊了的图像复原。模糊的原因有许多种，最常见的有运动模糊，散焦模糊等（4*）图像的编码 a.简化图像的表示，压缩表示图像的数据，以便于存储和传输。 （5）图像的重建 a.由二维图像重建三维图像（如CT） （6）图像的分析 a.对图像中的不同对象进行分割、分类、识别和描述、解释。 （7）图像分割与特征提取 a.图像分割是指将一幅图像的区域根据分析对象进行分割。 b.图像的特征提取包括了形状特征、纹理特征、颜色特征等。 （8）图像隐藏 a.是指媒体信息的相互隐藏。 b.数字水印。 c.图像的信息伪装。 （9）图像通信

《遥感数字图像处理》课后习题详解

遥感数字图像处理 第一部分 1.什么是图像？并说明遥感图像与遥感数字图像的区别。 答：图像（image）是对客观对象的一种相似性的描述或写真。图像包含了这个客观对象的信息。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，图像可分为模拟图像和数字图像。模拟图像（又称光学图像）是指空间坐标和明暗程度都连续变化的、计算机无法直接处理的图像，它属于可见图像。数字图像是指被计算机储存，处理和使用的图像，是一种空间坐标和灰度都不连续的、用离散数字表示的图像，它属于不可见图像。 2.怎样获取遥感图像？ 答：遥感图像的获取是通过遥感平台搭载的传感器成像来获取的。根据传感器基本构造和成像原理不同。大致可分为摄影成像、扫描成像和雷达成像三类。 m= 3.说明遥感模拟图像数字化的过程。灰度等级一般都取2m（m是正整数），说明8时的灰度情况。 答：遥感模拟图像数字化包括采样和量化两个过程。 ①采样：将空间上连续的图像变换成离散点的操作称为采样。空间采样可以将模拟图像具有的连续灰度（或色彩）信息转换成为每行有N个像元、每列有M个像元的数字图像。 ②量化：遥感模拟图像经离散采样后，可得到有M×N个像元点组合表示的图像，但其灰度（或色彩）仍是连续的，不能用计算机处理。应进一步离散、归并到各个区间，分别用有限个整数来表示，称为量化。 m=时，则得256个灰度级。若一幅遥感数字图像的量化灰度级数g=256级，则灰当8 度级别有256个。用0—255的整数表示。这里0表示黑，255表示白，其他值居中渐变。由于8bit就能表示灰度图像像元的灰度值，因此称8bit量化。彩色图像可采用24bit量化，分别给红，绿，蓝三原色8bit，每个颜色层面数据为0—255级。 4.什么是遥感数字图像处理？它包括那些内容？ 答：利用计算机对遥感数字图像进行一系列的操作，以求达到预期结果的技术，称作遥感数字图像处理。 其内容有： ①图像转换。包括模数（A/D）转换和数模（D/A）转换。图像转换的另一种含义是为使图像处理问题简化或有利于图像特征提取等目的而实施的图像变换工作，如二维傅里叶变换、沃尔什-哈达玛变换、哈尔变换、离散余弦变换和小波变换等。 ②数字图像校正。主要包括辐射校正和几何校正两种。 ③数字图像增强。采用一系列技术改善图像的视觉效果，提高图像的清晰度、对比度，突出所需信息的工作称为图像增强。图像增强处理不是以图像保真度为原则，而是设法有选择地突出便于人或机器分析某些感兴趣的信息，抑制一些无用的信息，以提高图像的使用价值。 ④多源信息复合（融合）。 ⑤遥感数字图像计算机解译处理。

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

数字图像处理第四章作业

第四章图像增强 1.简述直方图均衡化处理的原理和目的。拍摄一幅较暗的图像，用直方图均衡化方 法处理，分析结果。 原理：直方图均衡化处理的“中心思想”是把原始图像的灰度直方图从比较集中的某个灰度区间变成在全部灰度范围内的均匀分布。也就是对图像进行非线性拉伸，重新分配图像像素值，使一定灰度范围内的像素数量大致相同。把给定图像的直方图分布改变成“均匀”分布直方图分布 目的：直方图均衡化是图像处理领域中利用图像直方图对对比度进行调整的方法。它通常用来增加许多图像的局部对比度，尤其是当图像的有用数据的对比度相当接近的时候。通过直方图均衡化，亮度可以更好地在直方图上分布。这样就可以用于增强局部的对比度而不影响整体的对比度，直方图均衡化通过有效地扩展常用的亮度来实现这种功能。 Matlab程序如下： clc; RGB=imread('wxf.jpg'); %输入彩色图像，得到三维数组 R=RGB(:,:,1); %分别取三维数组的一维，得到红绿蓝三个分量 G=RGB(:,:,2); %为R G B。 B=RGB(:,:,3); figure(1) imshow(RGB); %绘制各分量的图像及其直方图 title('原始真彩色图像'); figure(2) subplot(3,2,1),imshow(R); title('真彩色图像的红色分量'); subplot(3,2,2), imhist(R); title('真彩色图像的红色分量直方图'); subplot(3,2,3),imshow(G); title('真彩色图像的绿色分量'); subplot(3,2,4), imhist(G); title(' 的绿色分量直方图'); subplot(3,2,5),imshow(B); title('真彩色图像的蓝色分量'); subplot(3,2,6), imhist(B); title('真彩色图像的蓝色分量直方图'); r=histeq(R); %对个分量直方图均衡化，得到个分量均衡化图像 g=histeq(G); b=histeq(B); figure(3), subplot(3,2,1),imshow(r); title('红色分量均衡化后图像');

遥感数字图像处理教程课后习题主要考点答案

《数字图像处理》 课程实习报告 （ 2011 - 2012学年第 1 学期） 专业班级：地信09-2班 姓名：罗辉 学号：310905030213 指导老师：刘春国 ------------------------------- --------------- 实习成绩： 教师评语：

教师签名： 年月日 实验一图像彩色合成 一、实验目的 在学习遥感数字图像彩色合成基础上，应用所学知识，基于遥感图像处理软件ENVI进行遥感数字图像彩色合成。 二、实验内容 彩色合成：利用TM图像can_tmr.img，实现灰度图像的密度分割、多波段图像的真彩色合成、假彩色合成和标准假彩色合成。 三、操作步骤 显示灰度图像： 1、打开ENVI4.7,单击FILE菜单，在下拉菜单中选择open image file 选项， 然后在弹出的对话框中选择can_tmr.img文件，单击打开。 2、在可用波段列表对话框中，选中某一波段图像，选中gray scale单选按钮，单击LOAD BAND按钮，显示一幅灰度图像。 3、在可用波段列表对话框中，选择其他某一波段图像，进行显示。

4、利用可用波段列表中的display按钮，同时有多个窗口显示多个波段图像。 5、链接显示。利用图像窗口tool菜单下的link子菜单link display实现多图像的链接显示。

6、使用tool菜单下的Cursor Location/value和pixel Locator功能在确定像素的值和位置。 伪彩色合成 1、打开ENVI4.7,单击FILE菜单，在 下拉菜单中选择open image file 选 项，然后在弹出的对话框中选择 can_tmr.img 文件，单击打开。 2、在可用波段列表对话框中，选中 gray scale单选按钮，单击LOAD BAND 按钮，在#1 TM BAND1:CAN_TMR.IMG 对话框中，单击菜单栏上的OVERLAY 菜单，在下拉菜单中选择DENSITY SLICE…按钮，在弹出的对话框中选择 任意一个波段名称，本例选择1波段， 点击OK按钮。在弹出的对话框中显示 系统默认的密度分割，通过定义MIN 和max的值可以定义需要分割的密度 范 围，通过EDIT RANGE ,deleted range，clear ranges三个按钮可以 对默认的分割进行修改，待修改完毕 后，单击APPLY按后的效果。

最新数字图像处理(基础)教案

数字图像处理（基础）教案 一、基础知识 第一节、数字图像获取 一、目的 1掌握使用扫描仪等数字化设备以及计算机获取数字图像的方法； 2修改图像的存储格式。 二、原理 用扫描仪获取图像也是图像的数字化过程的方法之一。 扫描仪按种类可以分为手持扫描仪，台式扫描仪和滚筒式扫描仪（鼓形扫描仪）。 扫描仪的主要性能指标有x、y方向的分辨率、色彩分辨率（色彩位数）、扫描幅面和接口方式等。各类扫描仪都标明了它的光学分辨率和最大分辨率。分辨率的单位是dpi，dpi是英文Dot Per Inch的缩写，意思是每英寸的像素点数。 扫描仪工作时，首先由光源将光线照在欲输入的图稿上，产生表示图像特征的反射光（反射稿）或透射光（透射稿）。光学系统采集这些光线，将其聚焦在CCD上，由CCD将光信号转换为电信号，然后由电路部分对这些信号进行A/D转换及处理，产生对应的数字信号输送给计算机。当机械传动机构在控制电路的控制下，带动装有光学系统和CCD的扫描头与图稿进行相对运动，将图稿全部扫描一遍，一幅完整的图像就输入到计算机中去了。

图1.1扫描仪的工作原理 扫描仪扫描图像的步骤是:首先将欲扫描的原稿正面朝下铺在扫描仪的玻璃板上，原稿可以是文字稿件或者图纸照片；然后启动扫描仪驱动程序后，安装在扫描仪内部的可移动光源开始扫描原稿。为了均匀照亮稿件，扫描仪光源为长条形，并沿y方向扫过整个原稿；照射到原稿上的光线经反射后穿过一个很窄的缝隙，形成沿x方向的光带，又经过一组反光镜，由光学透镜聚焦并进入分光镜，经过棱镜和红绿蓝三色滤色镜得到的RGB三条彩色光带分别照到各自的CCD上，CCD将RGB光带转变为模拟电子信号，此信号又被A/D变换器转变为数字电子信号。至此，反映原稿图像的光信号转变为计算机能够接受的二进制数字电子信号，最后通过串行或者并行等接口送至计算机。扫描仪每扫一行就得到原稿x方向一行的图像信息，随着沿y方向的移动，在计算机内部逐步形成原稿的全图。 在扫描仪的工作过程中，有两个元件起到了关键的作用。一个是CCD，它将光信号转换成为电信号；另一个是A/D变换器，它将模拟电信号变为数字电信号。CCD是Charge Couple Device的缩写，称为电荷耦合器件，它是利用微电子技术制成的表面光电器件，可以实现光电转换功能。CCD 在摄像机、数码相机和扫描仪中应用广泛，只不过摄像机中使用的是点阵CCD，即包括x、y两个方向用于摄取平面图像，而扫描仪中使用的是线性CCD，它只有x一个方向，y方向扫描由扫描仪的机械装置来完成。CCD芯片上有许多光敏单元，它们可以将不同的光线转换成不同的电荷，从而形成对应原稿光图像的电荷图像。如果我们想增加图像的分辨率，就必须增加CCD上的光敏单元数量。实际上，CCD的性能决定了扫描仪的x方向的光学分辨率。A/D变换器是将模拟量(Analog)转变为数字量(Digital)的半导体元件。从CCD获取的电信号是对应于图像明暗的模拟信号，就是说图像由暗到亮的变化可以用从低到高的不同电平来表示，它们是连续变化的，即所谓模拟量。A/D变换器的工作是将模拟量数字化，例如将0至1V的线性电压变化表示为0至9的10个等级的方法是：0至小于0.1V 的所有电压都变换为数字0、0.1至小于0.2V的所有电压都变换为数字1……0.9至小于1.0V的所有电压都变换为数字9。实际上，A/D变换器能够表示的范围远远大于10，通常是2^8=256、2^10=1024或者2^12=4096。如果扫描仪说明书上标明的灰度等级是10bit，则说明这个扫描仪能够将图像分成1024个灰度等级，如果标明色彩深度为30bit，则说明红、绿、蓝各个通道都有1024个等级。显然，该等级数越高，表现的彩色越丰富。 步骤

冈萨雷斯_数字图像处理第3版第4章的习题.doc

4.16 证明连续和离散二维傅里叶变换都是平移和旋转不变的。 首先列出平移和旋转性质： 002(//)00(,)(,)j u x M v y N f x y e F u u v v π+?-- (4.6-3) 002(//)00(,)(,)j x r M y v N f x x y y F u v e π-+--? (4.6-4) 旋转性质： cos ,sin ,cos ,sin x r y r u v θθω?ω?==== 00(,)(,)f r F θθω??+?+ (4.6-5) 证明：由式(4.5-15)得： 由式(4.5-16)得： 依次类推证明其它项。 4.17 由习题4.3可以推出1(,)u v δ?和(,)1t z δ?。使用前一个性质和表4.3中的平移性质证明连续函数00(,)cos(22)f t z A u t v z ππ=+的傅里叶变换是 0000(,)[(,)(,)]2 A F u v u u v v u u v v δδ= +++-- 证明：

000000002()2()002()2()2() 2()2()2()2((,)(,)cos(22)[]222j ut vz j ut vz j u t v z j u t v z j ut vz j u t v z j u t v z j ut vz j u F u v f t z e dtdz A u t v z e dtdz A e e e dtdz A A e e dtdz e e πππππππππππ∞∞ -+-∞-∞ ∞ ∞ -+-∞-∞ ∞∞+-+-+-∞-∞ ∞∞+-+-+--∞-∞==+= +=+? ??? ????) 00000000(,)(,)22[(,)(,)]2t vz dtdz A A u u v v u u v v A u u v v u u v v δδδδ∞∞+-∞-∞=--+++=--+++?? 4.18 证明离散函数(,)1f x y =的DFT 是 1,0 {1}(,)0,u v u v δ==??==? ?其它 证明：离散傅里叶变换 11 2(//)00(,)(,)M N j ux M vy N x y F u v f x y e π---+===∑∑ 11 2(//) 00 11 2(//) 00 {1}M N j ux M vy N x y M N j ux M vy N x y e e ππ---+==---+==?==∑∑∑∑ 如果0u v ==，{1}1?=，否则： 11 00{1}{cos[2(//)]sin[2(//)]}M N x y ux M vy N j ux M vy N ππ--==?=+-+∑∑ 考虑实部，11 00 {1}cos[2(//)]M N x y ux M vy N π--==?=+∑∑，cos[2(//)]ux M vy N π+的值介于 [-1, 1]，可以想象，11 00 {1}cos[2(//)]0M N x y ux M vy N π--==?=+=∑∑，虚部相同，所以 1,0 {1}(,)0,u v u v δ==??==?? 其它 4.19 证明离散函数00cos(22)u x v y ππ+的DFT 是 00001 (,)[(,)(,)]2 F u v u Mu v Nv u Mu v Nv δδ=+++--

西南科技大学数字图像处理复习参考题

一、填空题（每空1分，共20分） 1、在计算机中，按颜色和灰度的多少可以将图像分为二值图像、灰度图像、 索引图像、真彩色RGP图像四种类型。 1024?，256个灰度级的图像，需 2、存储一幅大小为1024 要8M bit。 3、直方图均衡化适用于增强直方图呈尖峰分布的图像。 4、依据图像的保真度，图像压缩可分为有损压缩和无损压缩 5、图像压缩是建立在图像存在编码荣誉、像素间冗余、心理素质冗余三种冗 余基础上。 6、对于彩色图像，通常用以区别颜色的特性是、、。 7、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：。 8、图像处理技术主要包括图像的、、等技术。 9、在RGB彩色空间的原点上，三个基色均没有，即原点为色。 二、选择题（每题2分，共20分） 1、下列算法中属于点处理的是： A.梯度锐化 B.二值化 C.傅立叶变换 D.中值滤波 2、图像灰度方差说明了图像哪一个属性。（） A.平均灰度 B.图像对比度 C.图像整体亮度 D.图像细节 3、计算机显示器主要采用哪一种彩色模型（） A.RGB B.CMY或CMYK C.HSI D.HSV 4、采用模板［-1 1］T主要检测（）方向的边缘。 A.水平 B.45? C.垂直 D.135? 5、下列算法中属于图象锐化处理的是：( ) A.低通滤波 B.加权平均法 C.高通滤波 D. 中值滤波 6、维纳滤波器通常用于（） A.去噪 B.减小图像动态范围 C.复原图像 D.平滑图像 7、彩色图像增强时，处理可以采用RGB彩色模型。 A. 直方图均衡化 B. 同态滤波 C. 加权均值滤波 D. 中值滤波 8、____滤波器在对图像复原过程中需要计算噪声功率谱和图像功率谱。 A. 逆滤波 B. 维纳滤波

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

数字图像处理的理论基础及常用处 理方法

关于数字图像处理的理论基础及常用处理方法 数字图像处理(DigitalImageProcessing)是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。数字图像处理的产生和迅速发展主要受三个因素的影响:一是计算机的发展;二是数学的发展(特别是离散数学理论的创立和完善);三是广泛的农牧业、林业、环境、军事、工业和医学等方面的应用需求的增长。 摘要：本文介绍了数字信号处理的起源、发展，并简要概述了数字图像处理所研究的内容和处理数字图像的几大模块。同时，也大致介绍了常用的处理数字图像的方法。最后展望了数字图像处理的发展前景。 Abstract: This paper describes the origin of digital image processing, development, and a brief overview of digital image processing of the content and process digital images of several modules. Also a broad overview of the commonly used method of processing digital images. Finally, looking ahead the future prospects for the development of digital image processing. 关键词：数字图像处理（Digital Image Processing）；理论基础；处理方法 一、数字图像处理的起源及发展 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。但是50年代的计算机主要还是用于数值计算，满足不了处理大量数据图像的要求。 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。伴随着第三代计算机的研制成功，以及快速傅里叶变换算法的的发现和应用使得对图像的某些计算得以实际实践。 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。在70年代图像技术有了长足进展，80年代，硬件的发展使得人们不仅能处理2-D图像而且能处理3-D图像，许多能获取3-D图像的设备和处理分析3-D图像的系统研制成功，图像技术得到广泛应用。 二、数字图像处理的研究内容 数字图象处理，就是采用计算机对图象进行信息加工。图象处理的主要内容有：图像的采集、增强、复原、变换、编码、重建、分割、配准、嵌拼、融合、特征提取、模式识别和图象理解。 对图像进行处理(或加工、分析)的主要目的有三个方面：

数字图像处理基本操作

Matlab图像的读取和存储 图像的读取 I=imread(‘pout.tif’); imread是读取图像的函数。pout.tif是matlab内置的图像，不管在什么程序内都可以直接读取。这里我们来说几种常见的情形 注：Matlab文件夹内有test.m,1.jpg,image文件夹，同时image文件夹内有2.jpg 读取1.jpg I=imread(‘1.jpg’); 读取2.jpg I=imread(‘image\2.jpg’);%相对路径的读取 读取D:\1023\25\1.jpg I=i mread(‘D:\1023\25\1.jpg’);%绝对路径的读取 读取D:\1023\25内20个图像。 for i=1:20 I=imread([‘D:\1023\25\’,num2str(i),’.jpg’]); end 图像的显示 关于这三个函数用法的区别，主要的意思是：imshow显示按照原来的比例，而image会改变原来图像的比例。imtool，很少用到。一般用imshow就足够了。 那么什么时候用figure呢？当程序中只显示一幅图像时，直接imshow就可以。然后当图像多的时候，就需要用到figuure;imshow(I1);figure;imshow(I2);figure;imshow(I3) 如果想要在一张图片内，显示好几个图怎么办呢？title显示在图像的上方，起到提示的作用。 I=imread('pout.tif'); subplot(221);imshow(I);title('1'); subplot(222);imshow(I);title('2'); subplot(223);imshow(I);title('3'); subplot(224);imshow(I);title('4'); 其中前面的22代表是2*2的分布，也可以是2*3,3*4等。按照行来排列，从第一行开始分别为1 2 3 4。如图所示。 如果没有要求的话，直接用figure。此时希望图2来显示某个图像，那么figure(2)，就指定来显示某个图像。当然了，如果仅有一个图像显示这样做，那么可能会被覆盖掉，因此，一个程序中的用法一定要统一，并且保证后面的，不要把前面的覆盖掉。 图像的存储

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)

数字图像基础

数字图像 定义：数字图像可以定义为与之相对应的物体的数字表示。通常用一个二维数组表示一幅图像，也可以认为一幅图像就是一个二维矩阵。二维矩阵的每个位置对应于图像上的每个像素点，而二维矩阵每个位置上存储的数值对应于图像上每个像素点所具有的信息，比如：灰度等等。 既然数字图像可以用二维矩阵来表示，那么数字图像的处理就可以认为是对对二维矩阵的操作。 图像的数字化： 将一幅图像进行数字化的过程就是在计算机上创建生成一个二维矩阵的过程。数字化过程包括三个步骤：扫描、采样、量化。 扫描：就是按照一定的先后顺序（如：行优先）对图像进行遍历的过程。像素是遍历过程中寻址的最小单位，对应于数组寻址的单位。 采样：即遍历过程中在在图像的每个最小寻址单位即像素位置上测量灰度值，采样的结果是得到每一像素的灰度值。 量化：就是将采样得到的像素灰度值经过模数转换等器件转化为离散的整数值。 数字图像处理中的基本图像类型： 二值图像：二值图像的矩阵仅有两个值构成即“0”和“1”。0 表示黑色，1表示白色。因此二值图像在计算机中的数据类型为一个二进制位。 灰度图像：灰度图像的二维矩阵每个元素的值可能都不一样，它有一个范围【0~255】，其中0表示纯黑色，255表示纯白色，中间数字表示由黑到白的过度。其数据类型一般为8位无符号数。 索引图像：索引图像可以表示彩色图像，其结构比较复杂，除了存储图像数据的二维矩阵以外，还有一个存储RGB 颜色的二维矩阵，称为颜色索引矩阵（COLORMAP ）。存储数据的二维矩阵里面存储的仍然是图像各个像素的灰度值，而颜色索引矩阵是一个【256】【3】形式的二维矩阵，256对应于0~255个灰度值，而每行的三个分量表示对应于每个灰度值的像素点，它的RGB 分量的值。例如：COLORMAP[38][0~2]表示灰度值为38的像素点的RGB 各分量值。由于每个像素只有256个灰度值，而每个灰度值决定了一种颜色，所以索引图像最多有256种颜色。 RGB 图像：它与索引图像一样可以表示彩色图像，分别用R ，G,，B 三原色表示每个像素的颜色，但是他们的数据结构不同。RGB 图像的数据结构是一个三维矩阵，它的每一像素的颜色值直接存储在矩阵中。因此这个矩阵可用M*N*3来表示。M ：表示矩阵每行的像素数，N ：表示每列的像素数，3表示每一像素的三个颜色分量。由于每个像素的颜色值都 直接放在图像矩阵中，所以其颜色理论上多达（23 *23 *23 ）种。 图像的统计特征： 1. 信息量：一幅图像如果共有ｑ种灰度值并且出现的概率分别是p 1，p 2 ，p 3 ，… p q ， 则根据香农定理，这幅图像的信息量可有下式表示： p p i q i i H log 2 1 ∑ =-= （１） ； Ｈ 通称为熵，当图像中个灰度值出现的概率彼此相等时，图像的熵最大。