遥感数字图像处理系统由图像处理控制程序、管理程序和图像处理程序组成。除了专业的遥
感图像处理系统（如：ERDAS 、PCI 、ENVI ）外，还有面向专业应用领域的图像处理包和其他
高级语言的程序库等。
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。
采样和量化：通过成像方式获取的图像时连续的，无法直接进行计算机处理。此外，有些遥
感图像时通过摄影方式获取的，保存在胶片上。只有对这些图像（或模拟图像）进行数字化，
才能产生数字图像。数字化包括两个过程：采样和量化。
遥感数字图像的级别：在遥感数字图像的生产过程中，需要根据用户的要求对原始图像数据
进行不同的处理，从而构成了不同的级别的数据产品。根据中国科学院遥感卫星地面站的资
料，遥感图像数据级别划分如下：0级产品：未经过任何校正的原始图像数据。1级产品：经
过初步辐射校正的图像数据。2级产品：经过了系统级的几何校正，即根据卫星的轨道和姿
态等参数以及地面系统中的有关参数对原始数据进行几何校正。产品的几何精度由上述参数
和处理模型决定。3级产品：经过了几何精校正，即利用地面控制点对图像进行了校正，使
之具有了更精确的地理坐标信息。产品的几何精度要求在亚像素量级上。0~2级产品由图像
发布部门产生。3级产品可由图像发布部门按照精度要求生产，但大多由用户自己来生产。
对于一般的应用来说，2级产品已能够满足用户的需要。对于几何精度要求较高的应用，则
必须使用几何精校正后的3级产品。 部分遥感图像的产品级别定义可能会与此不同，实际
使用时要咨询该图像的发布部门。
多源图像：在同一地区，随时间、波段和极化方向不同而获得的多个图像组合。
图像的确定性表示：（1）图像的矩阵表示（2）图像的向量表示
直方图：是灰度级的函数，描述的是图像中各个灰度级像素的个数。
窗口：对于图像中的任意像素（x 、y ），以此为中心，按上下左右对称所设定的像素范围。
邻域：按照与中心像素相邻的行列总数来命名。
纹理：通常被定义为图像的某种局部性质，或是对局部区域中像素之间关系的一种度量。
为什么要进行数字图像的显示？显示的值与存储的值相同吗？二者有什么关系？
答：对于遥感数字图像处理来说，图像的显示非常重要，这是因为，遥感图像具有的信息远
远多于人的肉眼观察到的内容，计算机并不能智能地获取这些信息，只有把原始的、正在处
理中的和处理后的数字图像变成模拟图像显示出来，才能利用视觉去感受、检查、分析图像
处理效果，发现感兴趣的地物和处理过程中存在的问题。所以，图像显示在图像处理中是不
不可少的。 图像的显示过程是将数字图像从一组离散数据还原为一副可见图像的
过程。
伪彩色合成：是把单波段灰度图像中的不同灰度级按特定的函数关系变成彩色，然后进行彩
色图像的显示方法，主要通过密度分割方法来实现。
真彩色合成：如果彩色合成中选择的波段的波长与红绿蓝的波长相同或近似，那么得到的图
像的颜色与真彩色近似，这种合成方式成为真彩合成。
标准假彩色合成：分别赋予红、绿、蓝色合成的假彩色图像称为标准假彩色图像。这一合成
方案称为标准假彩色合成，是实践中最常用的一种假彩色合成方案。
灰度拉伸分为：线性拉伸和非线性拉伸两种方法。
图像均衡化：对原始图像的像素灰度做某种映射变换，使变换后图像灰度的概率密度呈均匀
分布。
直方图规定化：是为了使单波段图像的直方图变成规定形状的直方图而对图像进行转换的增
强方法。
辐射的校正的目的：是尽可能消除因传感器自身条件、薄雾等大气条件、太阳位置和角度条
件及某些不可避免的噪声引起的传感器的测量值与目标的光谱反射率或光谱辐亮度等物理量
之间的差异；尽可能恢复图像的本来面目，为遥感图像的分割、分类、解译等后续工作做好
准备。
辐射校正包括3部分的内容：传感器端的辐射校正、大气校正和地表辐射校正。
遥感图像几何精校正的步骤：（1）准备工作：（2）输入原始数字图像（3）确定工作范围（4）
选择地面控制点（5）选择地图投影（6）匹配地面控制点和像素位置（7）评估纠正精度（8）
坐标变换（9）重采样（10）输入纠正后图像
图像变换的目的是：（1）简化图像处理（2）便于图像特征提取（3）图像压缩（4）从概念
上增强对图像信息的理解。 在数字图像处理中，图像变换是一种常用的、有效的分
析手段。
傅里叶变换：是变换域分析一种广泛使用的工具，在图像处理中是一种有效而重要的方法。
傅里叶变换值非周期函数的正弦和或余弦和乘以加权函数的积分表示，
傅里叶变换的流程：傅里叶变换的基本流程：正向FFT-定义滤波器—逆向FFT.
加法运算、差值运算、乘法运算、比值运算在遥感图像处理中各有什么作用？
答：加法运算主要用于对同一区域不同时段的图像求平均，这样可以减少图像的加性随机噪
声，或者获取特定时段的平均统计特征。差值运算：差值图像提供了不同波段或不同时相图
像间的差异信息，在动态监测、运动目标检测与跟踪、图像背景消除、不同图像处理效果的
比较及目标识别等工作中应用较多。乘法运算：可用来遮掉图像的某些部分。比值运算：是
两个不同波段图像对应像素的灰度值相除（除数不能为0），是遥感图像处理中常用方法。
图像滤波：可以从图像中提取空间尺度信息，突出图像的空间信息，压抑其他无关的信息，
或者去除图像的某些信息，恢复其他的信息。因此，图像滤波也是一种图像增强的方法。 图像滤波可分为：空间域滤波和频率域滤波两种方法。
图像分割：是指把图像分成各具特性的区域并提取出感兴趣的目标的技术和过程。
开运算：使用同一个结构元素对图像先进行腐蚀然后进行膨胀的运算称为开运算。 先膨胀
后腐蚀的过程成为闭运算。
遥感图像分类的基本工作流程：（1）预处理：*确定工作范围*多源图像的几何配准*噪声处
理*辐射校正*几何精校正*多图像融合（2）特征选取：良好的特征应具有：*可分性*可靠性*
独立性*数量少（3）分类（4）分类后处理（5）结果检验（6）结果输出
遥感数字图像处理系统由图像处理控制程序、管理程序和图像处理程序组成。除了专业的遥
感图像处理系统（如：ERDAS 、PCI 、ENVI ）外，还有面向专业应用领域的图像处理包和其他
高级语言的程序库等。
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。
采样和量化：通过成像方式获取的图像时连续的，无法直接进行计算机处理。此外，有些遥
感图像时通过摄影方式获取的，保存在胶片上。只有对这些图像（或模拟图像）进行数字化，
才能产生数字图像。数字化包括两个过程：采样和量化。
遥感数字图像的级别：在遥感数字图像的生产过程中，需要根据用户的要求对原始图像数据
进行不同的处理，从而构成了不同的级别的数据产品。根据中国科学院遥感卫星地面站的资
料，遥感图像数据级别划分如下：0级产品：未经过任何校正的原始图像数据。1级产品：经
过初步辐射校正的图像数据。2级产品：经过了系统级的几何校正，即根据卫星的轨道和姿
态等参数以及地面系统中的有关参数对原始数据进行几何校正。产品的几何精度由上述参数
和处理模型决定。3级产品：经过了几何精校正，即利用地面控制点对图像进行了校正，使
之具有了更精确的地理坐标信息。产品的几何精度要求在亚像素量级上。0~2级产品由图像
发布部门产生。3级产品可由图像发布部门按照精度要求生产，但大多由用户自己来生产。
对于一般的应用来说，2级产品已能够满足用户的需要。对于几何精度要求较高的应用，则
必须使用几何精校正后的3级产品。 部分遥感图像的产品级别定义可能会与此不同，实际
使用时要咨询该图像的发布部门。
多源图像：在同一地区，随时间、波段和极化方向不同而获得的多个图像组合。
图像的确定性表示：（1）图像的矩阵表示（2）图像的向量表示
直方图：是灰度级的函数，描述的是图像中各个灰度级像素的个数。
窗口：对于图像中的任意像素（x 、y ），以此为中心，按上下左右对称所设定的像素范围。
邻域：按照与中心像素相邻的行列总数来命名。
纹理：通常被定义为图像的某种局部性质，或是对局部区域中像素之间关系的一种度量。
为什么要进行数字图像的显示？显示的值与存储的值相同吗？二者有什么关系？
答：对于遥感数字图像处理来说，图像的显示非常重要，这是因为，遥感图像具有的信息远
远多于人的肉眼观察到的内容，计算机并不能智能地获取这些信息，只有把原始的、正在处
理中的和处理后的数字图像变成模拟图像显示出来，才能利用视觉去感受、检查、分析图像
处理效果，发现感兴趣的地物和处理过程中存在的问题。所以，图像显示在图像处理中是不
不可少的。 图像的显示过程是将数字图像从一组离散数据还原为一副可见图像的
过程。
伪彩色合成：是把单波段灰度图像中的不同灰度级按特定的函数关系变成彩色，然后进行彩
色图像的显示方法，主要通过密度分割方法来实现。
真彩色合成：如果彩色合成中选择的波段的波长与红绿蓝的波长相同或近似，那么得到的图
像的颜色与真彩色近似，这种合成方式成为真彩合成。
标准假彩色合成：分别赋予红、绿、蓝色合成的假彩色图像称为标准假彩色图像。这一合成
方案称为标准假彩色合成，是实践中最常用的一种假彩色合成方案。
灰度拉伸分为：线性拉伸和非线性拉伸两种方法。
图像均衡化：对原始图像的像素灰度做某种映射变换，使变换后图像灰度的概率密度呈均匀
分布。
直方图规定化：是为了使单波段图像的直方图变成规定形状的直方图而对图像进行转换的增
强方法。
辐射的校正的目的：是尽可能消除因传感器自身条件、薄雾等大气条件、太阳位置和角度条
件及某些不可避免的噪声引起的传感器的测量值与目标的光谱反射率或光谱辐亮度等物理量
之间的差异；尽可能恢复图像的本来面目，为遥感图像的分割、分类、解译等后续工作做好
准备。
辐射校正包括3部分的内容：传感器端的辐射校正、大气校正和地表辐射校正。
遥感图像几何精校正的步骤：（1）准备工作：（2）输入原始数字图像（3）确定工作范围（4）
选择地面控制点（5）选择地图投影（6）匹配地面控制点和像素位置（7）评估纠正精度（8）
坐标变换（9）重采样（10）输入纠正后图像
图像变换的目的是：（1）简化图像处理（2）便于图像特征提取（3）图像压缩（4）从概念
上增强对图像信息的理解。 在数字图像处理中，图像变换是一种常用的、有效的分
析手段。
傅里叶变换：是变换域分析一种广泛使用的工具，在图像处理中是一种有效而重要的方法。
傅里叶变换值非周期函数的正弦和或余弦和乘以加权函数的积分表示，
傅里叶变换的流程：傅里叶变换的基本流程：正向FFT-定义滤波器—逆向FFT.
加法运算、差值运算、乘法运算、比值运算在遥感图像处理中各有什么作用？
答：加法运算主要用于对同一区域不同时段的图像求平均，这样可以减少图像的加性随机噪
声，或者获取特定时段的平均统计特征。差值运算：差值图像提供了不同波段或不同时相图
像间的差异信息，在动态监测、运动目标检测与跟踪、图像背景消除、不同图像处理效果的
比较及目标识别等工作中应用较多。乘法运算：可用来遮掉图像的某些部分。比值运算：是
两个不同波段图像对应像素的灰度值相除（除数不能为0），是遥感图像处理中常用方法。
图像滤波：可以从图像中提取空间尺度信息，突出图像的空间信息，压抑其他无关的信息，
或者去除图像的某些信息，恢复其他的信息。因此，图像滤波也是一种图像增强的方法。 图像滤波可分为：空间域滤波和频率域滤波两种方法。
图像分割：是指把图像分成各具特性的区域并提取出感兴趣的目标的技术和过程。
开运算：使用同一个结构元素对图像先进行腐蚀然后进行膨胀的运算称为开运算。 先膨胀
后腐蚀的过程成为闭运算。
遥感图像分类的基本工作流程：（1）预处理：*确定工作范围*多源图像的几何配准*噪声处
理*辐射校正*几何精校正*多图像融合（2）特征选取：良好的特征应具有：*可分性*可靠性*
独立性*数量少（3）分类（4）分类后处理（5）结果检验（6）结果输出