第一篇：圖像特征提取總結(jié)
數(shù)字圖像處理B
課程設(shè)計(jì)報(bào)告
常用的圖像特征：顏色特征、紋理特征、形狀特征、空間關(guān)系特征。一 顏色特征
特點(diǎn)：顏色特征是一種全局特征,描述了圖像或圖像區(qū)域所對(duì)應(yīng)的景物的表面性質(zhì)。一般顏色特征是基于像素點(diǎn)的特征，此時(shí)所有屬于圖像或圖像區(qū)域的像素都有各自的貢獻(xiàn)。由于顏色對(duì)圖像或圖像區(qū)域的方向、大小等變化不敏感，所以顏色特征不能很好地捕捉圖像中對(duì)象的局部特征。另外，僅使用顏色特征查詢時(shí)，如果數(shù)據(jù)庫很大，常會(huì)將許多不需要的圖像也檢索出來。顏色直方圖是最常用的表達(dá)顏色特征的方法，其優(yōu)點(diǎn)是不受圖像旋轉(zhuǎn)和平移變化的影響，進(jìn)一步借助歸一化還可不受圖像尺度變化的影響，基缺點(diǎn)是沒有表達(dá)出顏色空間分布的信息。
常用的特征提取與匹配方法：
（1）顏色直方圖
其優(yōu)點(diǎn)在于：它能簡(jiǎn)單描述一幅圖像中顏色的全局分布，即不同色彩在整幅圖像中所占的比例，特別適用于描述那些難以自動(dòng)分割的圖像和不需要考慮物體空間位置的圖像。其缺點(diǎn)在于：它無法描述圖像中顏色的局部分布及每種色彩所處的空間位置，即無法描述圖像中的某一具體的對(duì)象或物體。（2）顏色集
顏色直方圖法是一種全局顏色特征提取與匹配方法，無法區(qū)分局部顏色信息。顏色集是對(duì)顏色直方圖的一種近似首先將圖像從 RGB顏色空間轉(zhuǎn)化成視覺均衡的顏色空間（如 HSV 空間），并將顏色空間量化成若干個(gè)柄。然后，用色彩自動(dòng)分割技術(shù)將圖像分為若干區(qū)域，每個(gè)區(qū)域用量化顏色空間的某個(gè)顏色分量來索引，從而將圖像表達(dá)為一個(gè)二進(jìn)制的顏色索引集。在圖像匹配中，比較不同圖像顏色集之間的距離和色彩區(qū)域的空間關(guān)系（3）顏色矩
這種方法的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)在于：圖像中任何的顏色分布均可以用它的矩來表示。此外，由于顏色分布信息主要集中在低階矩中，因此，僅采用顏色的一階矩（mean）、二階矩（variance）和三階矩（skewness）就足以表達(dá)圖像的顏色分布。（4）顏色聚合向量
其核心思想是：將屬于直方圖每一個(gè)柄的像素分成兩部分，如果該柄內(nèi)的某些像素所占據(jù)的連續(xù)區(qū)域的面積大于給定的閾值，則該區(qū)域內(nèi)的像素作為聚合像素，否則作為非聚合像素。（5）顏色相關(guān)圖 二 紋理特征
特點(diǎn)：紋理特征也是一種全局特征，它也描述了圖像或圖像區(qū)域所對(duì)應(yīng)景物的表面性質(zhì)。但由于紋理只是一種物體表面的特性，并不能完全反映出物體的本質(zhì)屬性，所以僅僅利用紋理特征是無法獲得高層次圖像內(nèi)容的。與顏色特征不同，紋理特征不是基于像素點(diǎn)的特征，它需要在包含多個(gè)像素點(diǎn)的區(qū)域中進(jìn)行統(tǒng)計(jì)計(jì)算。在模式匹配中，這種區(qū)域性的特征具有較大的優(yōu)越性，不會(huì)由于局部的偏差而無法匹配成功。作為一種統(tǒng)計(jì)特征，紋理特征常具有旋轉(zhuǎn)不變性，并且對(duì)于噪聲有較強(qiáng)的抵抗能力。但是，紋理特征也有其缺點(diǎn)，一個(gè)很明顯的缺點(diǎn)是當(dāng)圖像的分辨率變化的時(shí)候，所計(jì)算出來的紋理可能會(huì)有較大偏差。另外，由于有可能受到光照、反射情況的影響，從2-D圖像中反映出來的紋理不一定是3-D物體表面真實(shí)的紋理。
紋理特征描述方法分類
（1）統(tǒng)計(jì)方法統(tǒng)計(jì)方法的典型代表是一種稱為灰度共生矩陣的紋理特征分析方法Gotlieb 和 Kreyszig 等人在研究共生矩陣中各種統(tǒng)計(jì)特征基礎(chǔ)上，通過實(shí) 驗(yàn)，得出灰度共生矩陣的四個(gè)關(guān)鍵特征：能量、慣量、熵和相關(guān)性。統(tǒng)計(jì)方法中另一種典型方法，則是從圖像的自相關(guān)函數(shù)（即圖像的能量譜函數(shù)）提取紋理特征，即通過對(duì)圖像的能量譜函數(shù)的計(jì)算，提取紋理的粗細(xì)度及方向性等特征參數(shù)（2）幾何法
所謂幾何法，是建立在紋理基元（基本的紋理元素）理論基礎(chǔ)上的一種紋理特征分析方法。紋理基元理論認(rèn)為，復(fù)雜的紋理可以由若干簡(jiǎn)單的紋理基元以一定的有規(guī)律的形式重復(fù)排列構(gòu)成。在幾何法中，比較有影響的算法有兩種：Voronio 棋盤格特征法和結(jié)構(gòu)法。（3）模型法
模型法以圖像的構(gòu)造模型為基礎(chǔ)，采用模型的參數(shù)作為紋理特征。典型的方法是隨機(jī)場(chǎng)模型法，如馬爾可夫（Markov）隨機(jī)場(chǎng)（MRF）模型法和 Gibbs 隨機(jī)場(chǎng)模型法
（4）信號(hào)處理法
紋理特征的提取與匹配主要有：灰度共生矩陣、Tamura 紋理特征、自回歸紋理模型、小波變換等。
灰度共生矩陣特征提取與匹配主要依賴于能量、慣量、熵和相關(guān)性四個(gè)參數(shù)。Tamura 紋理特征基于人類對(duì)紋理的視覺感知心理學(xué)研究，提出6種屬性，即：粗糙度、對(duì)比度、方向度、線像度、規(guī)整度和粗略度。自回歸紋理模型（simultaneous auto-regressive, SAR）是馬爾可夫隨機(jī)場(chǎng)（MRF）模型的一種應(yīng)用實(shí)例。三 形狀特征
特點(diǎn)：各種基于形狀特征的檢索方法都可以比較有效地利用圖像中感興趣的目標(biāo)來進(jìn)行檢索，但它們也有一些共同的問題，包括：①目前基于形狀的檢索方法還缺乏比較完善的數(shù)學(xué)模型；②如果目標(biāo)有變形時(shí)檢索結(jié)果往往不太可靠；③許多形狀特征僅描述了目標(biāo)局部的性質(zhì)，要全面描述目標(biāo)常對(duì)計(jì)算時(shí)間和存儲(chǔ)量有較高的要求；④許多形狀特征所反映的目標(biāo)形狀信息與人的直觀感覺不完全一致，或者說，特征空間的相似性與人視覺系統(tǒng)感受到的相似性有差別。另外，從 2-D 圖像中表現(xiàn)的 3-D 物體實(shí)際上只是物體在空間某一平面的投影，從 2-D 圖像中反映出來的形狀常不是 3-D 物體真實(shí)的形狀，由于視點(diǎn)的變化，可能會(huì)產(chǎn)生各種失真。
幾種典型的形狀特征描述方法：
（1）邊界特征法該方法通過對(duì)邊界特征的描述來獲取圖像的形狀參數(shù)。其中Hough 變換檢測(cè)平行直線方法和邊界方向直方圖方法是經(jīng)典方法。Hough 變換是利用圖像全局特性而將邊緣像素連接起來組成區(qū)域封閉邊界的一種方法，其基本思想是點(diǎn)—線的對(duì)偶性；邊界方向直方圖法首先微分圖像求得圖像邊緣，然后，做出關(guān)于邊緣大小和方向的直方圖，通常的方法是構(gòu)造圖像灰度梯度方向矩陣。（2）傅里葉形狀描述符法
傅里葉形狀描述符(Fourier shape descriptors)基本思想是用物體邊界的傅里葉變換作為形狀描述，利用區(qū)域邊界的封閉性和周期性，將二維問題轉(zhuǎn)化為一維問題。由邊界點(diǎn)導(dǎo)出三種形狀表達(dá)，分別是曲率函數(shù)、質(zhì)心距離、復(fù)坐標(biāo)函數(shù)。（3）幾何參數(shù)法
形狀的表達(dá)和匹配采用更為簡(jiǎn)單的區(qū)域特征描述方法，例如采用有關(guān)形狀定量測(cè)度（如矩、面積、周長(zhǎng)等）的形狀參數(shù)法（shape factor）。在 QBIC 系統(tǒng)中，便是利用圓度、偏心率、主軸方向和代數(shù)不變矩等幾何參數(shù)，進(jìn)行基于形狀特征的圖像檢索。（4）形狀不變矩法
利用目標(biāo)所占區(qū)域的矩作為形狀描述參數(shù)。（5）其它方法
近年來，在形狀的表示和匹配方面的工作還包括有限元法（Finite Element Method 或 FEM）、旋轉(zhuǎn)函數(shù)（Turning Function）和小波描述符（Wavelet Descriptor）等方法。四 空間關(guān)系特征
特點(diǎn)：所謂空間關(guān)系，是指圖像中分割出來的多個(gè)目標(biāo)之間的相互的空間位置或相對(duì)方向關(guān)系，這些關(guān)系也可分為連接/鄰接關(guān)系、交疊/重疊關(guān)系和包含/包容關(guān)系等。通?？臻g位置信息可以分為兩類：相對(duì)空間位置信息和絕對(duì)空間位置信息。前一種關(guān)系強(qiáng)調(diào)的是目標(biāo)之間的相對(duì)情況，如上下左右關(guān)系等，后一種關(guān)系強(qiáng)調(diào)的是目標(biāo)之間的距離大小以及方位。顯而易見，由絕對(duì)空間位置可推出相對(duì)空間位置，但表達(dá)相對(duì)空間位置信息常比較簡(jiǎn)單。
空間關(guān)系特征的使用可加強(qiáng)對(duì)圖像內(nèi)容的描述區(qū)分能力，但空間關(guān)系特征常對(duì)圖像或目標(biāo)的旋轉(zhuǎn)、反轉(zhuǎn)、尺度變化等比較敏感。另外，實(shí)際應(yīng)用中，僅僅利用空間信息往往是不夠的，不能有效準(zhǔn)確地表達(dá)場(chǎng)景信息。為了檢索，除使用空間關(guān)系特征外，還需要其它特征來配合。常用的特征提取與匹配方法：
提取圖像空間關(guān)系特征可以有兩種方法：一種方法是首先對(duì)圖像進(jìn)行自動(dòng)分割，劃分出圖像中所包含的對(duì)象或顏色區(qū)域，然后根據(jù)這些區(qū)域提取圖像特征，并建立索引；另一種方法則簡(jiǎn)單地將圖像均勻地劃分為若干規(guī)則子塊，然后對(duì)每個(gè)圖像子塊提取特征，并建立索引。
顏色特征實(shí)現(xiàn)：
常用的特征提取與匹配方法（1）顏色直方圖
其優(yōu)點(diǎn)在于：它能簡(jiǎn)單描述一幅圖像中顏色的全局分布，即不同色彩在整幅圖像中所占的比例，特別適用于描述那些難以自動(dòng)分割的圖像和不需要考慮物體空間位置的圖像。其缺點(diǎn)在于：它無法描述圖像中顏色的局部分布及每種色彩所處的空間位置，即無法描述圖像中的某一具體的對(duì)象或物體。
最常用的顏色空間：RGB顏色空間、HSV顏色空間。
顏色直方圖特征匹配方法：直方圖相交法、距離法、中心距法、參考顏色表法、累加顏色直方圖法。（2）顏色矩
這種方法的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)在于：圖像中任何的顏色分布均可以用它的矩來表示。此外，由于顏色分布信息主要集中在低階矩中，因此，僅采用顏色的一階矩（mean）、二階矩（variance）和三階矩（skewness）就足以表達(dá)圖像的顏色分布。
（3）顏色聚合向量
其核心思想是：將屬于直方圖每一個(gè)柄的像素分成兩部分，如果該柄內(nèi)的某些像素所占據(jù)的連續(xù)區(qū)域的面積大于給定的閾值，則該區(qū)域內(nèi)的像素作為聚合像素，否則作為非聚合像素。實(shí)驗(yàn)代碼：
o=imread('E:1.jpg');image_I=rgb2gray(o);[image_x,image_y]=size(image_I);if image_x
第二篇：圖像特征提取總結(jié)
圖像常見特征提取方法簡(jiǎn)介
常用的圖像特征有顏色特征、紋理特征、形狀特征、空間關(guān)系特征。
一、顏色特征
（一）特點(diǎn)：顏色特征是一種全局特征,描述了圖像或圖像區(qū)域所對(duì)應(yīng)的景物的表面性質(zhì)。一般顏色特征是基于像素點(diǎn)的特征，此時(shí)所有屬于圖像或圖像區(qū)域的像素都有各自的貢獻(xiàn)。由于顏色對(duì)圖像或圖像區(qū)域的方向、大小等變化不敏感，所以顏色特征不能很好地捕捉圖像中對(duì)象的局部特征。另外，僅使用顏色特征查詢時(shí)，如果數(shù)據(jù)庫很大，常會(huì)將許多不需要的圖像也檢索出來。顏色直方圖是最常用的表達(dá)顏色特征的方法，其優(yōu)點(diǎn)是不受圖像旋轉(zhuǎn)和平移變化的影響，進(jìn)一步借助歸一化還可不受圖像尺度變化的影響，基缺點(diǎn)是沒有表達(dá)出顏色空間分布的信息。
（二）常用的特征提取與匹配方法（1）顏色直方圖 其優(yōu)點(diǎn)在于：它能簡(jiǎn)單描述一幅圖像中顏色的全局分布，即不同色彩在整幅圖像中所占的比例，特別適用于描述那些難以自動(dòng)分割的圖像和不需要考慮物體空間位置的圖像。其缺點(diǎn)在于：它無法描述圖像中顏色的局部分布及每種色彩所處的空間位置，即無法描述圖像中的某一具體的對(duì)象或物體。
最常用的顏色空間：RGB顏色空間、HSV顏色空間。
顏色直方圖特征匹配方法：直方圖相交法、距離法、中心距法、參考顏色表法、累加顏色直方圖法。（2）顏色集
顏色直方圖法是一種全局顏色特征提取與匹配方法，無法區(qū)分局部顏色信息。顏色集是對(duì)顏色直方圖的一種近似首先將圖像從 RGB顏色空間轉(zhuǎn)化成視覺均衡的顏色空間（如 HSV 空間），并將顏色空間量化成若干個(gè)柄。然后，用色彩自動(dòng)分割技術(shù)將圖像分為若干區(qū)域，每個(gè)區(qū)域用量化顏色空間的某個(gè)顏色分量來索引，從而將圖像表達(dá)為一個(gè)二進(jìn)制的顏色索引集。在圖像匹配中，比較不同圖像顏色集之間的距離和色彩區(qū)域的空間關(guān)系（3）顏色矩
這種方法的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)在于：圖像中任何的顏色分布均可以用它的矩來表示。此外，由于顏色分布信息主要集中在低階矩中，因此，僅采用顏色的一階矩（mean）、二階矩（variance）和三階矩（skewness）就足以表達(dá)圖像的顏色分布。（4）顏色聚合向量 其核心思想是：將屬于直方圖每一個(gè)柄的像素分成兩部分，如果該柄內(nèi)的某些像素所占據(jù)的連續(xù)區(qū)域的面積大于給定的閾值，則該區(qū)域內(nèi)的像素作為聚合像素，否則作為非聚合像素。（5）顏色相關(guān)圖 二紋理特征
（一）特點(diǎn)：紋理特征也是一種全局特征，它也描述了圖像或圖像區(qū)域所對(duì)應(yīng)景物的表面性質(zhì)。但由于紋理只是一種物體表面的特性，并不能完全反映出物體的本質(zhì)屬性，所以僅僅利用紋理特征是無法獲得高層次圖像內(nèi)容的。與顏色特征不同，紋理特征不是基于像素點(diǎn)的特征，它需要在包含多個(gè)像素點(diǎn)的區(qū)域中進(jìn)行統(tǒng)計(jì)計(jì)算。在模式匹配中，這種區(qū)域性的特征具有較大的優(yōu)越性，不會(huì)由于局部的偏差而無法匹配成功。作為一種統(tǒng)計(jì)特征，紋理特征常具有旋轉(zhuǎn)不變性，并且對(duì)于噪聲有較強(qiáng)的抵抗能力。但是，紋理特征也有其缺點(diǎn)，一個(gè)很明顯的缺點(diǎn)是當(dāng)圖像的分辨率變化的時(shí)候，所計(jì)算出來的紋理可能會(huì)有較大偏差。另外，由于有可能受到光照、反射情況的影響，從2-D圖像中反映出來的紋理不一定是3-D物體表面真實(shí)的紋理。
例如，水中的倒影，光滑的金屬面互相反射造成的影響等都會(huì)導(dǎo)致紋理的變化。由于這些不是物體本身的特性，因而將紋理信息應(yīng)用于檢索時(shí)，有時(shí)這些虛假的紋理會(huì)對(duì)檢索造成“誤導(dǎo)”。
在檢索具有粗細(xì)、疏密等方面較大差別的紋理圖像時(shí)，利用紋理特征是一種有效的方法。但當(dāng)紋理之間的粗細(xì)、疏密等易于分辨的信息之間相差不大的時(shí)候，通常的紋理特征很難準(zhǔn)確地反映出人的視覺感覺不同的紋理之間的差別。
（二）常用的特征提取與匹配方法 紋理特征描述方法分類
（1）統(tǒng)計(jì)方法統(tǒng)計(jì)方法的典型代表是一種稱為灰度共生矩陣的紋理特征分析方法Gotlieb 和 Kreyszig 等人在研究共生矩陣中各種統(tǒng)計(jì)特征基礎(chǔ)上，通過實(shí)驗(yàn)，得出灰度共生矩陣的四個(gè)關(guān)鍵特征：能量、慣量、熵和相關(guān)性。統(tǒng)計(jì)方法中另一種典型方法，則是從圖像的自相關(guān)函數(shù)（即圖像的能量譜函數(shù)）提取紋理特征，即通過對(duì)圖像的能量譜函數(shù)的計(jì)算，提取紋理的粗細(xì)度及方向性等特征參數(shù)（2）幾何法
所謂幾何法，是建立在紋理基元（基本的紋理元素）理論基礎(chǔ)上的一種紋理特征分析方法。紋理基元理論認(rèn)為，復(fù)雜的紋理可以由若干簡(jiǎn)單的紋理基元以一定的有規(guī)律的形式重復(fù)排列構(gòu)成。在幾何法中，比較有影響的算法有兩種：Voronio 棋盤格特征法和結(jié)構(gòu)法。（3）模型法
模型法以圖像的構(gòu)造模型為基礎(chǔ)，采用模型的參數(shù)作為紋理特征。典型的方法是隨機(jī)場(chǎng)模型法，如馬爾可夫（Markov）隨機(jī)場(chǎng)（MRF）模型法和 Gibbs 隨機(jī)場(chǎng)模型法（4）信號(hào)處理法
紋理特征的提取與匹配主要有：灰度共生矩陣、Tamura 紋理特征、自回歸紋理模型、小波變換等。
灰度共生矩陣特征提取與匹配主要依賴于能量、慣量、熵和相關(guān)性四個(gè)參數(shù)。Tamura 紋理特征基于人類對(duì)紋理的視覺感知心理學(xué)研究，提出6種屬性，即：粗糙度、對(duì)比度、方向度、線像度、規(guī)整度和粗略度。自回歸紋理模型（simultaneous auto-regressive, SAR）是馬爾可夫隨機(jī)場(chǎng)（MRF）模型的一種應(yīng)用實(shí)例。三形狀特征
（一）特點(diǎn)：各種基于形狀特征的檢索方法都可以比較有效地利用圖像中感興趣的目標(biāo)來進(jìn)行檢索，但它們也有一些共同的問題，包括：①目前基于形狀的檢索方法還缺乏比較完善的數(shù)學(xué)模型；②如果目標(biāo)有變形時(shí)檢索結(jié)果往往不太可靠；③許多形狀特征僅描述了目標(biāo)局部的性質(zhì)，要全面描述目標(biāo)常對(duì)計(jì)算時(shí)間和存儲(chǔ)量有較高的要求；④許多形狀特征所反映的目標(biāo)形狀信息與人的直觀感覺不完全一致，或者說，特征空間的相似性與人視覺系統(tǒng)感受到的相似性有差別。另外，從 2-D 圖像中表現(xiàn)的 3-D 物體實(shí)際上只是物體在空間某一平面的投影，從 2-D 圖像中反映出來的形狀常不是 3-D 物體真實(shí)的形狀，由于視點(diǎn)的變化，可能會(huì)產(chǎn)生各種失真。
（二）常用的特征提取與匹配方法 Ⅰ幾種典型的形狀特征描述方法
通常情況下，形狀特征有兩類表示方法，一類是輪廓特征，另一類是區(qū)域特征。圖像的輪廓特征主要針對(duì)物體的外邊界，而圖像的區(qū)域特征則關(guān)系到整個(gè)形狀區(qū)域。幾種典型的形狀特征描述方法：
（1）邊界特征法該方法通過對(duì)邊界特征的描述來獲取圖像的形狀參數(shù)。其中Hough 變換檢測(cè)平行直線方法和邊界方向直方圖方法是經(jīng)典方法。Hough 變換是利用圖像全局特性而將邊緣像素連接起來組成區(qū)域封閉邊界的一種方法，其基本思想是點(diǎn)—線的對(duì)偶性；邊界方向直方圖法首先微分圖像求得圖像邊緣，然后，做出關(guān)于邊緣大小和方向的直方圖，通常的方法是構(gòu)造圖像灰度梯度方向矩陣。（2）傅里葉形狀描述符法
傅里葉形狀描述符(Fourier shape descriptors)基本思想是用物體邊界的傅里葉變換作為形狀描述，利用區(qū)域邊界的封閉性和周期性，將二維問題轉(zhuǎn)化為一維問題。由邊界點(diǎn)導(dǎo)出三種形狀表達(dá)，分別是曲率函數(shù)、質(zhì)心距離、復(fù)坐標(biāo)函數(shù)。（3）幾何參數(shù)法
形狀的表達(dá)和匹配采用更為簡(jiǎn)單的區(qū)域特征描述方法，例如采用有關(guān)形狀定量測(cè)度（如矩、面積、周長(zhǎng)等）的形狀參數(shù)法（shape factor）。在 QBIC 系統(tǒng)中，便是利用圓度、偏心率、主軸方向和代數(shù)不變矩等幾何參數(shù)，進(jìn)行基于形狀特征的圖像檢索。
需要說明的是，形狀參數(shù)的提取，必須以圖像處理及圖像分割為前提，參數(shù)的準(zhǔn)確性必然受到分割效果的影響，對(duì)分割效果很差的圖像，形狀參數(shù)甚至無法提取。（4）形狀不變矩法
利用目標(biāo)所占區(qū)域的矩作為形狀描述參數(shù)。（5）其它方法近年來，在形狀的表示和匹配方面的工作還包括有限元法（Finite Element Method 或 FEM）、旋轉(zhuǎn)函數(shù)（Turning Function）和小波描述符（Wavelet Descriptor）等方法。Ⅱ基于小波和相對(duì)矩的形狀特征提取與匹配
該方法先用小波變換模極大值得到多尺度邊緣圖像，然后計(jì)算每一尺度的 7個(gè)不變矩，再轉(zhuǎn)化為 10 個(gè)相對(duì)矩，將所有尺度上的相對(duì)矩作為圖像特征向量，從而統(tǒng)一了區(qū)域和封閉、不封閉結(jié)構(gòu)。四空間關(guān)系特征
（一）特點(diǎn)：所謂空間關(guān)系，是指圖像中分割出來的多個(gè)目標(biāo)之間的相互的空間位置或相對(duì)方向關(guān)系，這些關(guān)系也可分為連接/鄰接關(guān)系、交疊/重疊關(guān)系和包含/包容關(guān)系等。通?？臻g位置信息可以分為兩類：相對(duì)空間位置信息和絕對(duì)空間位置信息。前一種關(guān)系強(qiáng)調(diào)的是目標(biāo)之間的相對(duì)情況，如上下左右關(guān)系等，后一種關(guān)系強(qiáng)調(diào)的是目標(biāo)之間的距離大小以及方位。顯而易見，由絕對(duì)空間位置可推出相對(duì)空間位置，但表達(dá)相對(duì)空間位置信息常比較簡(jiǎn)單?？臻g關(guān)系特征的使用可加強(qiáng)對(duì)圖像內(nèi)容的描述區(qū)分能力，但空間關(guān)系特征常對(duì)圖像或目標(biāo)的旋轉(zhuǎn)、反轉(zhuǎn)、尺度變化等比較敏感。另外，實(shí)際應(yīng)用中，僅僅利用空間信息往往是不夠的，不能有效準(zhǔn)確地表達(dá)場(chǎng)景信息。為了檢索，除使用空間關(guān)系特征外，還需要其它特征來配合。
（二）常用的特征提取與匹配方法
提取圖像空間關(guān)系特征可以有兩種方法：一種方法是首先對(duì)圖像進(jìn)行自動(dòng)分割，劃分出圖像中所包含的對(duì)象或顏色區(qū)域，然后根據(jù)這些區(qū)域提取圖像特征，并建立索引；另一種方法則簡(jiǎn)單地將圖像均勻地劃分為若干規(guī)則子塊，然后對(duì)每個(gè)圖像子塊提取特征，并建立索引。
第三篇：圖像濾波總結(jié)
數(shù)字圖像處理：各種變換濾波和噪聲的類型和用途總結(jié)
一、基本的灰度變換函數(shù) 1.1.圖像反轉(zhuǎn)
適用場(chǎng)景：增強(qiáng)嵌入在一幅圖像的暗區(qū)域中的白色或灰色細(xì)節(jié)，特別是當(dāng)黑色的面積在尺寸上占主導(dǎo)地位的時(shí)候。
1.2.對(duì)數(shù)變換（反對(duì)數(shù)變換與其相反）
過程：將輸入中范圍較窄的低灰度值映射為輸出中較寬范圍的灰度值。用處：用來擴(kuò)展圖像中暗像素的值，同時(shí)壓縮更高灰度級(jí)的值。特征：壓縮像素值變化較大的圖像的動(dòng)態(tài)范圍。
舉例：處理傅里葉頻譜，頻譜中的低值往往觀察不到，對(duì)數(shù)變換之后細(xì)節(jié)更加豐富。
1.3.冪律變換（又名：伽馬變換）
過程：將窄范圍的暗色輸入值映射為較寬范圍的輸出值。
用處：伽馬校正可以校正冪律響應(yīng)現(xiàn)象，常用于在計(jì)算機(jī)屏幕上精確地顯示圖像，可進(jìn)行對(duì)比度和可辨細(xì)節(jié)的加強(qiáng)。
1.4.分段線性變換函數(shù)
缺點(diǎn)：技術(shù)說明需要用戶輸入。優(yōu)點(diǎn)：形式可以是任意復(fù)雜的。
1.4.1.對(duì)比度拉伸：擴(kuò)展圖像的動(dòng)態(tài)范圍。
1.4.2.灰度級(jí)分層：可以產(chǎn)生二值圖像，研究造影劑的流動(dòng)。1.4.3.比特平面分層：原圖像中任意一個(gè)像素的值，都可以類似的由這些比特平面對(duì)應(yīng)的二進(jìn)制像素值來重建，可用于壓縮圖片。
1.5.直方圖處理
1.5.1直方圖均衡：增強(qiáng)對(duì)比度，補(bǔ)償圖像在視覺上難以區(qū)分灰度級(jí)的差別。作為自適應(yīng)對(duì)比度增強(qiáng)工具，功能強(qiáng)大。
1.5.2直方圖匹配（直方圖規(guī)定化）：希望處理后的圖像具有規(guī)定的直方圖形狀。在直方圖均衡的基礎(chǔ)上規(guī)定化，有利于解決像素集中于灰度級(jí)暗端的圖像。
1.5.3局部直方圖處理：用于增強(qiáng)小區(qū)域的細(xì)節(jié)，方法是以圖像中的每個(gè)像素鄰域中的灰度分布為基礎(chǔ)設(shè)計(jì)變換函數(shù)，可用于顯示全局直方圖均衡化不足以影響的細(xì)節(jié)的顯示。1.5.4直方圖統(tǒng)計(jì)：可用于圖像增強(qiáng)，能夠增強(qiáng)暗色區(qū)域同時(shí)盡可能的保留明亮區(qū)域不變，靈活性好。
二、基本的空間濾波器 2.1.平滑空間濾波器
2.1.1平滑線性濾波器（均值濾波器）
輸出：包含在濾波器模板鄰域內(nèi)的像素的簡(jiǎn)單平均值，用鄰域內(nèi)的平均灰度替代了圖像中每個(gè)像素的值，是一種低通濾波器。結(jié)果：降低圖像灰度的尖銳變化。
應(yīng)用：降低噪聲，去除圖像中的不相關(guān)細(xì)節(jié)。負(fù)面效應(yīng)：邊緣模糊。
2.1.2統(tǒng)計(jì)排序?yàn)V波器（非線性濾波器）舉例：中值濾波器。過程：以濾波器包圍的圖像區(qū)域中所包含圖像的排序?yàn)榛A(chǔ)，然后使用統(tǒng)計(jì)排序結(jié)果決定的值取代中心區(qū)域的值。
用處：中值濾波器可以很好的解決椒鹽噪聲，也就是脈沖噪聲。
2.2.銳化空間濾波器
2.2.1拉普拉斯算子（二階微分）
作用：強(qiáng)調(diào)灰度的突變，可以增強(qiáng)圖像的細(xì)節(jié)。
2.2.2非銳化掩蔽和高提升濾波
原理：原圖像中減去一幅非銳化（平滑處理）的版本。背景：印刷和出版界使用多年的圖像銳化處理。
高提升濾波：原圖減去模糊圖的結(jié)果為模板，輸出圖像等于原圖加上加權(quán)后的模板，當(dāng)權(quán)重為1得到非銳化掩蔽，當(dāng)權(quán)重大于1成為高提升濾波。
2.2.3梯度銳化（一階微分對(duì)）
含義：梯度指出了在該位置的最大變化率的方向。
用處：工業(yè)檢測(cè)，輔助人工檢測(cè)產(chǎn)品的缺陷，自動(dòng)檢測(cè)的預(yù)處理。
三、基本的頻率濾波器 3.1.1理想低（高）通濾波器 特性：振鈴現(xiàn)象，實(shí)際無法實(shí)現(xiàn)。
用處：并不實(shí)用，但是研究濾波器的特性很有用。
3.1.2布特沃斯低（高）通濾波器
特點(diǎn)：沒有振鈴現(xiàn)象，歸功于在低頻和高頻之間的平滑過渡，二階的布特沃斯低通濾波器是很好的選擇。
效果：比理想低（高）通濾波器更平滑，邊緣失真小。截止頻率越大，失真越平滑。
3.1.3高斯低（高）通濾波器 特點(diǎn)：沒有振鈴。
用處：任何類型的人工缺陷都不可接受的情況（醫(yī)學(xué)成像）。
3.1.4鈍化模板，高提升濾波，高頻強(qiáng)調(diào)濾波 用處：X射線，先高頻強(qiáng)調(diào)，然后直方圖均衡。
3.1.5同態(tài)濾波
原理：圖像分為照射分量和反射分量的乘積。
用處：增強(qiáng)圖像，銳化圖像的反射分量（邊緣信息），例如PET掃描。
3.1.6選擇性濾波
3.1.6.1帶阻濾波器和帶通濾波器。作用：處理制定頻段和矩形區(qū)域的小區(qū)域。
3.1.6.2陷阱濾波器
原理：拒絕或通過事先定義的關(guān)于頻率矩形中心的一鄰域。應(yīng)用：選擇性的修改離散傅里葉變換的局部區(qū)域。
優(yōu)點(diǎn)：直接對(duì)DFT處理，而不需要填充。交互式的處理，不會(huì)導(dǎo)致纏繞錯(cuò)誤。用途：解決莫爾波紋。
四、重要的噪聲概率密度函數(shù) 4.1.高斯噪聲
特點(diǎn)：在數(shù)學(xué)上的易處理性。
4.2瑞利噪聲
特點(diǎn)：基本形狀向右變形，適用于近似歪斜的直方圖。
4.3愛爾蘭（伽馬）噪聲
特點(diǎn)：密度分布函數(shù)的分母為伽馬函數(shù)。
4.4指數(shù)噪聲
特點(diǎn)：密度分布遵循指數(shù)函數(shù)。
4.5均勻噪聲 特點(diǎn)：密度均勻。
4.6脈沖噪聲（雙極脈沖噪聲又名椒鹽噪聲）
特點(diǎn)：唯一一種引起退化，視覺上可以區(qū)分的噪聲類型。
五、空間濾波器還原噪聲 5.1均值濾波器 5.1.1算術(shù)均值濾波器
結(jié)果：模糊了結(jié)果，降低了噪聲。適用：高斯或均勻隨機(jī)噪聲。5.1.2幾何均值濾波器
結(jié)果：和算術(shù)均值濾波器相比，丟失的圖像細(xì)節(jié)更少。適用：更適用高斯或均勻隨機(jī)噪聲。
5.1.3諧波均值濾波器
結(jié)果：對(duì)于鹽粒噪聲（白色）效果較好，但不適用于胡椒噪聲（黑色），善于處理高斯噪聲那樣的其他噪聲。
5.1.4逆諧波均值濾波器
結(jié)果：適合減少或在實(shí)際中消除椒鹽噪聲的影響，當(dāng)Q值為正的時(shí)候消除胡椒噪聲，當(dāng)Q值為負(fù)的時(shí)候該濾波器消除鹽粒噪聲。但不能同時(shí)消除這兩種噪聲。適用：脈沖噪聲。
缺點(diǎn)：必須知道噪聲是明噪聲還是暗噪聲。
5.2統(tǒng)計(jì)排序?yàn)V波器 5.2.1中值濾波器
適用：存在單極或雙極脈沖噪聲的情況。
5.2.2最大值濾波器
作用：發(fā)現(xiàn)圖像中的最亮點(diǎn)，可以降低胡椒噪聲。
5.2.2最小值濾波器
作用：對(duì)最暗點(diǎn)有用，可以降低鹽粒噪聲。
5.2.3中點(diǎn)濾波器
作用：結(jié)合統(tǒng)計(jì)排序和求平均，對(duì)于隨機(jī)分布噪聲工作的很好，如高斯噪聲或均勻噪聲。5.2.4修正的阿爾法均值濾波器
作用：在包括多種噪聲的情況下很有用，例如高斯噪聲和椒鹽噪聲混合。
5.3自適應(yīng)濾波器
5.3.1自適應(yīng)局部降低噪聲濾波器
作用：防止由于缺乏圖像噪聲方差知識(shí)而產(chǎn)生的無意義結(jié)果，適用均值和方差確定的加性高斯噪聲。
5.3.1自適應(yīng)中值濾波器
作用：處理更大概率的脈沖噪聲，同時(shí)平滑非脈沖噪聲時(shí)保留細(xì)節(jié)，減少諸如物體邊界粗化或細(xì)化等失真。
5.4頻率域?yàn)V波器消除周期噪聲 5.4.1帶阻濾波器
應(yīng)用：在頻率域噪聲分量的一般位置近似已知的應(yīng)用中消除噪聲
5.4.2帶通濾波器
注意：不能直接在一張圖片上使用帶通濾波器，那樣會(huì)消除太多的圖像細(xì)節(jié)。用處：屏蔽選中頻段導(dǎo)致的結(jié)果，幫助屏蔽噪聲模式。
5.4.3陷阱濾波器
原理：阻止事先定義的中心頻率的鄰域內(nèi)的頻率。作用：消除周期性噪聲。
5.4.4最佳陷阱濾波
作用：解決存在多種干擾分量的情況。
第四篇：圖像解譯復(fù)習(xí)總結(jié)
名詞解釋（40‘）簡(jiǎn)答（4*10’）綜合（20‘）第一章
1.遙感提供哪些信息？可以用來干什么？ 空間、屬性、變化
現(xiàn)狀（衛(wèi)星視頻，選址，石油儲(chǔ)備，難民，城市etc）2.技術(shù)流程
**地物信息的傳遞過程涉及的環(huán)節(jié)
3.解譯方法（分類器）
遙感圖像解譯的任務(wù)與實(shí)施 目的：
信息提?。旱乇砀采w土地利用類別提取地物各組成部分和存在于其它地物的內(nèi)涵的信息、相關(guān)信息。
方法：從遙感圖像上提取地物信息所需要的的基礎(chǔ)理論和實(shí)踐方法。
4.眾源（VGI）雷達(dá)、光學(xué)、GIS、歷史產(chǎn)品、POI 遙感技術(shù)發(fā)展，導(dǎo)致數(shù)據(jù)的迅速積累，為多種來源的信息進(jìn)行復(fù)合處理和綜合分析提供可能，同時(shí)還促使建立起全面收集、整理和檢索這些數(shù)據(jù)的空間數(shù)據(jù)庫及管理系統(tǒng)，建立一些地學(xué)分析模型、計(jì)量分析模型或進(jìn)行其它相關(guān)研究與綜合分析。
空間尺度
尺度是指觀測(cè)和描述物體、結(jié)構(gòu)和過程的空間維。從地理學(xué)的角度 p135 空間異質(zhì)性(尺度是空間異質(zhì)性的量度單位)指某個(gè)變量在空間上分布的不均勻性及復(fù)雜程度，是自然現(xiàn)象固有的屬性?？臻g異質(zhì)性的程度不僅取決于自然現(xiàn)象的本身，也依賴于測(cè)量尺度大小
遙感圖像尺度
根據(jù)應(yīng)用目的和要求不同，每個(gè)傳感器具有不同的特性，即不同的遙感平臺(tái)和傳感器所獲得的圖像的空間分辨率、光譜分辨率、輻射分辨率和時(shí)間分辨率是不相同的。
第二章 遙感研究對(duì)象的特性 地理單元
地理綜合體是一個(gè)相對(duì)封閉的自然地段，它通過發(fā)生在內(nèi)部的諸自然過程和地理組成成分的相互依存性而構(gòu)成一個(gè)整體。其成分有同質(zhì)與異質(zhì)之分，所有高級(jí)地理綜合體，它們的異質(zhì)程度隨等級(jí)升高和單元規(guī)模擴(kuò)大而增大。地理綜合體從低級(jí)到高級(jí)單元，其內(nèi)部相似性逐漸減少，而相互間差異性逐漸增大。1.反射（光學(xué)影像）
（1）典型目標(biāo)波譜特性（水體，植被指數(shù)，紅邊藍(lán)移（不健康，病蟲害，氮碳?jí)浩龋┧w的發(fā)射特性 線顯示出近紅外的“陡坡”效應(yīng)
水體比熱大，熱慣量相對(duì)大，對(duì)紅外波段幾乎全吸收，自身輻射率高。水體表面保持相對(duì)均一的溫度，紅外線找水的理論依據(jù)（2）高光譜 解決同物異譜、異物同譜 離散→連續(xù)
同譜異物：在某一個(gè)譜段區(qū)，兩個(gè)不同地物可能呈現(xiàn)相同的譜線特征；目視效果？ 同物異譜：可能同一個(gè)地物，處于不同狀態(tài)，如對(duì)太陽光相對(duì)角度不同，密度不同，含水量不同等等，呈現(xiàn)不同的譜線特征。2.發(fā)射（熱紅外影像）
（1）功能區(qū)&非功能區(qū)
（2）LST 地表溫度（連續(xù)）? 地面站點(diǎn) 地表空氣溫度（離散）3.主動(dòng)（雷達(dá)影像）
在機(jī)載雷達(dá)圖像上，依據(jù)植物群聚的郁閉度和密度，以相對(duì)于地面高度等對(duì)雷達(dá)波后向散射的強(qiáng)弱造成的影像色調(diào)和影紋結(jié)構(gòu)來識(shí)別其為何種群落。
（1）無顏色，有明暗（2）城市化（雷達(dá)VS光譜）時(shí)間特征: 一是自然變化過程，即其發(fā)生、發(fā)展和演化；
二是節(jié)律，既事物的發(fā)展在時(shí)間序列上表現(xiàn)出某種周期性重復(fù)的規(guī)律。時(shí)相變化：
遙感研究時(shí)相變化，主要反映在地物目標(biāo)光譜特征隨時(shí)間的變化而變化上。處于不同生長(zhǎng)期的作物，光譜特征不同，即光譜響應(yīng)的時(shí)間效應(yīng)，可以通過動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)了解它的變化過程和變化范圍。
充分認(rèn)識(shí)地物的時(shí)間變化特征以及光譜特征的時(shí)間效應(yīng)，有利于確定識(shí)別目標(biāo)的最佳時(shí)間，提高識(shí)別目標(biāo)的能力。
第三章 遙感數(shù)據(jù)的物理屬性和成像性能 1.空間分辨率和比例尺（1）尺度&衛(wèi)星、傳感器（2）解譯標(biāo)志
遙感圖像量測(cè)性能：對(duì)地物細(xì)部和在其上的各個(gè)物體之間幾何關(guān)系的再現(xiàn)能力。真正對(duì)遙感圖像量測(cè)性能及其上地物細(xì)部的再現(xiàn)能力有決定性作用的是圖像的比例尺。對(duì)于遙感圖像而言，主要是數(shù)字圖像，決定其圖像量測(cè)性能及其上地物細(xì)部的再現(xiàn)能力的主要是幾何分辨率。
2.光學(xué)特性知識(shí)規(guī)則，訓(xùn)練建模 光譜分辨率研究的重要作用：（1）開拓了遙感應(yīng)用領(lǐng)域
從利用綜合波段記錄電磁波信息，到分波段分別記錄電磁波的強(qiáng)度，可以把地物波譜的微弱差異區(qū)分并記錄下來，使遙感應(yīng)用范圍逐步擴(kuò)大；（2）專題研究中波譜段的選擇針對(duì)性越來越強(qiáng)；（3）信息提取可以提高分析解譯效果。
對(duì)于復(fù)雜的目標(biāo)進(jìn)行分離提取或解譯時(shí)，往往不僅要利用其特征波段內(nèi)的差異，還要利用各波段間的差異。
3.光譜標(biāo)志可變性：物體本身的某些特性會(huì)影響著它們的光譜響應(yīng)標(biāo)志 用傳感器測(cè)得的光譜響應(yīng)常能分辨出它們的類型和條件。依據(jù)是什么？反射光譜曲線和發(fā)射光譜曲線。
地物的光譜特性標(biāo)志——對(duì)不同波長(zhǎng)下的特定地面物體取得的自然輻射測(cè)定值。導(dǎo)致光譜響應(yīng)標(biāo)志是可變的！
導(dǎo)致光譜響應(yīng)標(biāo)志可變性的因素時(shí)間效應(yīng)、空間效應(yīng)和大氣的影響等。
由于光譜響應(yīng)標(biāo)志的可變性，需要參比數(shù)據(jù)。
獲取參比數(shù)據(jù)收集遙感待測(cè)目標(biāo)、區(qū)域或現(xiàn)象的某些量測(cè)值或觀測(cè)值。這些數(shù)據(jù)可以從一個(gè)來源或數(shù)個(gè)來源取得。
4.輻射特性重要性
對(duì)于某一個(gè)波段的圖像，地物特征的識(shí)別主要依賴于它們的光譜響應(yīng)及其變化。如地物的形狀與大小，仍然依賴于它的輻射特征與周圍物體的不同（即色調(diào)的變化）來反映?？臻g特征中的紋理結(jié)構(gòu)，也是通過較小區(qū)域內(nèi)光譜響應(yīng)特征（色調(diào)）的變化頻率來反映。輻射特征與成像方式有關(guān) 5.熱輻射→土壤&水
地物的輻射功率與溫度和發(fā)射率成正比在熱紅外像片上其灰度 與輻射功率成函數(shù)關(guān)系高分熱影像的應(yīng)用 6.雷達(dá)特性 反射&地物特性
地形起伏與反射強(qiáng)度的關(guān)系 各種表面的反射 7.時(shí)間特性
時(shí)間分辨率：不同傳感器的時(shí)間分辨率與目標(biāo)的時(shí)間性關(guān)系作用 時(shí)間分辨率的作用
選擇最佳成像時(shí)間的決定因素；遙感動(dòng)態(tài)應(yīng)用方面的重要作用；利用時(shí)間差以提高遙感的成像率和解像率。數(shù)據(jù)庫更新的重要參考因素；利用遙感圖像解譯監(jiān)測(cè)地面的動(dòng)態(tài)變化。
第四章 遙感數(shù)據(jù)的信息性能 圖像的信息性能
圖像的一種能力，在可理解的形式中反映地物和現(xiàn)象的詳盡程度，這個(gè)詳盡程度是識(shí)別自然現(xiàn)象、識(shí)別地球物理成因、識(shí)別靜止和運(yùn)動(dòng)狀態(tài)中的自然和人工地物所必須的。
反映所傳遞的這些地面信息的質(zhì)量和數(shù)量，將遙感圖像的成像能力、量測(cè)能力和信息容量等三個(gè)特性統(tǒng)一在一起。
1.不同形狀地物對(duì)識(shí)別概率曲線的影響（公式理解）
圖像分解力：在一mm長(zhǎng)的圖像上能夠?qū)⒔^對(duì)反差的線條分開成像的數(shù)量 圖像解像力：圖像上最小的、但還能分辨的地物尺寸。
圖像清晰度：表示傳遞地物形狀的能力，決定目視觀測(cè)中有效的放大極限。
簡(jiǎn)單地物：2.復(fù)雜地物≠簡(jiǎn)單地物概率加權(quán)和 3.場(chǎng)景識(shí)別概念方法
第五章 遙感圖像特征和解譯標(biāo)志
1.解譯標(biāo)志 ：遙感圖像光譜、輻射、空間和時(shí)間特征決定圖像的視覺效果、表現(xiàn)形式和計(jì) 算特點(diǎn)，并導(dǎo)致物體在圖像上的差別。
圖像解譯建立在研究地物性質(zhì)、電磁波性質(zhì)及影像特征三者的關(guān)系之上。主要從影像特征來判斷電磁波的性質(zhì)，以確定地物的屬性，即從影像特征來識(shí)別地物。地物電磁波特征的差異在影像上的反映就是各種各樣的色、形信息。色：色調(diào)、顏色、陰影、反差； 形：形狀、大小、空間分布、紋理等。
解譯標(biāo)志可區(qū)分如下：色調(diào)與色彩、形狀、尺寸、陰影、細(xì)部（圖案）、以及結(jié)構(gòu)（紋理）等。
揭示標(biāo)志在目視觀察時(shí)借以將物體彼此分開的被感知對(duì)象的典型特征。
包括形狀、尺寸、細(xì)部、光譜輻射特性、物體的陰影、位置、相互關(guān)系和人類活動(dòng)的痕跡。揭示標(biāo)志的等級(jí)決定于物體的性質(zhì)、它們的相對(duì)位置及與周圍環(huán)境的相互作用等
解譯標(biāo)志——揭示標(biāo)志
由識(shí)別的觀點(diǎn)來看，解譯標(biāo)志就是以遙感圖像的形式傳遞的揭示標(biāo)志。
解譯標(biāo)志是研究、比較和區(qū)分地物圖像的條件。這項(xiàng)工作的結(jié)果用于地物圖像的識(shí)別。但是在多數(shù)情況下，基于遙感圖像識(shí)別地物并作出決定時(shí)，似乎并不是利用解譯標(biāo)志，而是利用揭示標(biāo)志。
2.直接特征：對(duì)比度、亮度etc.直接約束
地物本身和它們的遙感圖像所固有的
間接特征： eg.非植被→陰影→房屋 缺點(diǎn)？?jī)?yōu)點(diǎn)？
3.各種特征 ①色調(diào)與色彩：
（1）可見光黑白圖像，地物的亮度和顏色都由色調(diào)來表達(dá)，即黑白深淺的程度。（2）可見光彩色圖像，表現(xiàn)為亮度(I)，色調(diào)(H)和飽和度(S)值。（3）非可見光遙感圖像，熱紅外圖像上色調(diào)差別是物體輻射溫度的差別；側(cè)視雷達(dá)圖像上色調(diào)差別是表示物體反射電磁波能量的大??；多光譜圖像對(duì)彩色物體的色調(diào)判讀，要按反射率的強(qiáng)弱與波長(zhǎng)之間的關(guān)系來定。②形狀(輪廓）：形狀一般指物體或圖形由外部的面或線條組合而呈現(xiàn)的外表。③大小(尺寸)：圖像上地物的大小，與圖像的空間分辨率有關(guān)，地物本身的尺寸有關(guān)。④陰影:(1)可見光范圍內(nèi)的陰影分為本影和落影；(2)熱紅外圖像上的陰影一般由溫度較低的地段所致。(3)對(duì)于雷達(dá)圖像而言，其盲區(qū)可產(chǎn)生陰影。
⑤ 圖案（細(xì)部):圖案指地物的某種組合，可以是同類地物的組合，也可以是不同類地物的組合，它與紋理的主要區(qū)別在于圖案重復(fù)出現(xiàn)。
⑥紋理（結(jié)構(gòu)):紋理是由許多細(xì)小的地物的色調(diào)重復(fù)出現(xiàn)組合而成，是單一的細(xì)部特征的集合。
⑦地物關(guān)系:利用臨近區(qū)域的已知地物或現(xiàn)象的圖像，根據(jù)地學(xué)規(guī)律，對(duì)遙感圖像進(jìn)行觀察，通過比較和“延伸”,從而對(duì)地物或現(xiàn)象進(jìn)行辨認(rèn)。
⑧位置與位置算子:位置是指地物所處環(huán)境在圖像上的反映，即圖像特定位置上目標(biāo)(地物)與背景(環(huán)境)的關(guān)系。它對(duì)圖像解譯有間接的指引作用。
第一級(jí)是色調(diào)與色彩，第二級(jí)是形狀、尺寸、紋理，第三級(jí)是圖型、高度、陰影，第四級(jí)是變化、位置、關(guān)系。
紋理分析 有空間范圍、重復(fù)出現(xiàn)的
其一：依據(jù)它的圖像特征，主要從紋理的物理意義角度加以分析，包括紋理強(qiáng)度、紋理密度、紋理方向、紋理長(zhǎng)度、紋理寬度等。
其二：將紋理的的圖像特征與它的地理意義相聯(lián)系。
灰度共生矩陣法：對(duì)圖像的所有像素進(jìn)行統(tǒng)計(jì)調(diào)查，一邊描述其灰度分布的一種方法，此方法是圖像灰度的二介統(tǒng)計(jì)量，是一種對(duì)紋理的統(tǒng)計(jì)分析方法。
灰度共生矩陣：定義為從灰度為i的點(diǎn)和某個(gè)固定的位置（相距d,方向?yàn)?）的、灰度為 j的點(diǎn)——同時(shí)出現(xiàn)的概率。往往合適地選擇d，而?則取0，45，90，135度
GLCM紋理特征能夠有效的補(bǔ)充高分辨率影像的光譜信息，提高目標(biāo)提取與分類的精度；若區(qū)域內(nèi)像素群灰度值較平滑（同質(zhì)性區(qū)域），則GLCM矩陣主對(duì)角線的元素的值會(huì)較大；如果該區(qū)域內(nèi)像素的灰度是隨機(jī)分布的，則共生矩陣的所有元素呈現(xiàn)相似的頻率。
二次統(tǒng)計(jì)量：灰度共生矩陣并不能直接提供紋理信息（實(shí)際上可以，而且效果可能更好。。。）為了描述紋理的狀況，需要在灰度共生矩陣的基礎(chǔ)上再提取能綜合表現(xiàn)灰度共生矩陣狀況的紋理特征量，稱為二次統(tǒng)計(jì)量。
GLCM實(shí)施的幾個(gè)關(guān)鍵問題，包括（1）紋理測(cè)度的選擇，（2）分析窗口的大?。?）紋理計(jì)算的基影像
g.位置是指地物所處環(huán)境在圖像上的反映，即圖像特定位置上目標(biāo)(地物)與背景(環(huán)境)的關(guān)系。它對(duì)圖像解譯有間接的指引作用。
4.地物關(guān)系 在遙感圖像解譯中，經(jīng)常利用臨近區(qū)域的已知地物或現(xiàn)象的圖像，根據(jù)地學(xué)規(guī)律，對(duì)遙感圖像進(jìn)行觀察，通過比較和“延伸”，從而對(duì)地物或現(xiàn)象進(jìn)行辨認(rèn)。這種方法的主要依據(jù)就是一種地物的存在常與其它一些地物的存在有關(guān)系，因而地物關(guān)系成為了一個(gè)間接的解譯標(biāo)志。（高層 陰影房屋共生）4.解譯要素
5.永久性標(biāo)志&臨時(shí)性標(biāo)志：永久性標(biāo)志是形狀、尺寸、結(jié)構(gòu)（圖案）、位置和物體之間的聯(lián)系；臨時(shí)性的標(biāo)志是細(xì)部、色調(diào)（顏色）、陰影和物體作用的痕跡。臨時(shí)性的標(biāo)志與圖像特征的可變性和局限性有關(guān)。有多種因素可以導(dǎo)致同一地物或現(xiàn)象的圖像特征發(fā)生變化，主要包括空間環(huán)境變化、時(shí)間變化、地物本身的特性以及傳感器的性能。6.SAR的特征和標(biāo)志
7.面向?qū)ο蟮淖R(shí)別（由像素到對(duì)象、柵格到矢量、離散到連續(xù)）8.多角度（角度→高度，加入解譯標(biāo)志）獲取信息更為豐富。但是也有一定的難度。幾何糾正問題：分辨率不一致；局部形變不一樣 相同地物在不同的角度具有不同的灰度值。第六章 遙感圖像解譯方法
1.計(jì)算機(jī)輔助分類方法（什么方法提高精度）
分類：分類依據(jù)、使用特征、分類方法、提高精度的途徑和方法、不同應(yīng)用目的對(duì)圖像的要
求、優(yōu)缺點(diǎn)、注意問題
基于目標(biāo)的信息提?。侯悓哟谓Y(jié)構(gòu)以及提取信息的內(nèi)容 基于模糊理論的信息提取
優(yōu)點(diǎn)：利用隸屬度函數(shù)將分割獲取的圖像對(duì)象特征轉(zhuǎn)化為模糊值；不同特征之間可以組合，這樣的特征不需要是相同的特征；提供了明確的和可調(diào)整的特征描述；通過模糊運(yùn)算和層次類型描述，能夠進(jìn)行復(fù)雜的特征描述。
特征值模糊化
將一個(gè)確定值轉(zhuǎn)換成模糊值，對(duì)每個(gè)特征值轉(zhuǎn)換為一個(gè)隸屬度值，其范圍零到一。這個(gè)值的轉(zhuǎn)換由成員函數(shù)確定，成員函數(shù)的確定是模糊化特征值的關(guān)鍵。
2.分類器
最鄰近法：基于知識(shí)的分類，利用隸屬度函數(shù)。需要對(duì)每一個(gè)類分別定義樣本，并且在特征空間中比較未知目標(biāo)和樣本之間的距離。
基于知識(shí)的分類：成員函數(shù)將特征模糊化[0，1]后，通過邏輯運(yùn)算組合起來進(jìn)行類賦值的計(jì)算。一般有兩種情況單個(gè)情況、多個(gè)情況的組合
分類的關(guān)鍵：特征的可選擇性以及可分離性。多尺度分割提供大量的特征，選擇最佳的有利于信息提取的特征是基于目標(biāo)的分類的關(guān)鍵所在。
3.混淆矩陣
分類的精度指標(biāo)：總體精度、Kappa 系數(shù)、混淆矩陣（可能性）、生產(chǎn)者（制造者）精度、用戶精度。
混淆矩陣（百分比）地表真實(shí)（百分比）顯示了每個(gè)地表真實(shí)分類中類分布的百分比。數(shù)值通過每個(gè)地表真實(shí)欄里的像元數(shù)除以一個(gè)給定地表真實(shí)類中的像元總數(shù)得到。OA(總體精度)總體精度由被正確分類的像元總和除以總像元數(shù)計(jì)算。地表真實(shí)圖像或地表真實(shí)感興趣區(qū)限定了像元的真正分類。被正確分類的像元沿著混淆矩陣的對(duì)角行分布，它顯示出被分類到正確地表真實(shí)分類的像元數(shù)。像元總數(shù)是所有參與地表真實(shí)分類的像元總和。
Kappa系數(shù)：所有地表真實(shí)分類中的像元總數(shù)(N)乘以混淆矩陣對(duì)角行的和，再減去一類中地表真實(shí)像元的總和與這一類中被分類的像元總數(shù)的積，再除以總的像元數(shù)的平方減去這一類中地表真實(shí)像元與這一類被分類的像元總數(shù)的積得到的。
制圖精度或生產(chǎn)者精度：是指分類器將整個(gè)影像的像元正確分為A類的像元數(shù)（對(duì)角線值）與A類真實(shí)參考總數(shù)（混淆矩陣中A類列的總和）的比率
用戶精度：是指正確分到A類的像元總數(shù)（對(duì)角線值）與分類器將整個(gè)影像的像元分為A類的像元總數(shù)（混淆矩陣中A類行的總和）比率
6.混合像元分解
混合像元：一個(gè)像元內(nèi)僅包含一種地物，則這個(gè)像元稱為典型像元，該類地物稱為典型地物。一個(gè)像元內(nèi)包含幾種地物，稱該像元為混合像元。
混合像元分解：如果每一混合像元能夠被分解而且它的覆蓋類型組分(端元組分)占像元的百分含量(豐度)能夠求得，分類將更精確，因混合像元的歸屬而產(chǎn)生的錯(cuò)分、誤分問題也就迎刃而解，即混合像元分解。
分解像元光譜的關(guān)鍵問題：
與參考光譜進(jìn)行匹配。光譜的差異表示像元中非目標(biāo)地物的特征。
該特征通常用于從圖像像元中自動(dòng)地挑選用于作為背景的像元（如裸土），并確定剔除背景的量。剩余像元光譜，如背景剔除后的作物光譜，與參考光譜比較，如果在指定的容差范圍內(nèi)有匹配的光譜，則認(rèn)為此像元包含感興趣地物。剔除的背景數(shù)量表明在當(dāng)前像元中有多少感興趣地物。
特點(diǎn)：不能確定感興趣地物在像元中的位置，可以確定像元中是否包含感興趣地物以及包含的量。
線性光譜混合求解
假設(shè)：圖像中單一混合像元的光譜反應(yīng)為各種純地物參考光譜的線性組合，利用已知的參考光譜可以求出一個(gè)混合像元內(nèi)各參考光譜所占的比例。線性混合模式可以一個(gè)線性矩陣方程式來描述：
提高混合像元分解精度的可能性
最佳端元光譜的選擇，選擇最能代表影像的全部端元，達(dá)到增加了不同端元光譜差距的目的，提高分解精度。減小端元內(nèi)部的變化。擴(kuò)展傳統(tǒng)混合光譜分解模型。選擇性進(jìn)行端元光譜的分解。
混合像元分解的具體步驟：端元提取、混合模型選取、混合像元分解
像元二分模型
假設(shè)1：像元只有兩部分構(gòu)成，例如，有植被覆蓋的地表與無植被覆蓋的地表。
假設(shè)2：所得到的光譜信息也只有這兩個(gè)組分因子線性合成，它們各自的面積在像元中所占
的比率即為各因子的權(quán)重，其中植被覆蓋的地表占像元的百分比即為該像元的植被覆蓋度。
第五篇：指對(duì)冪函數(shù)圖像總結(jié)
指對(duì)冪函數(shù)圖像特征總結(jié)（必修一）
————以第一象限為研究對(duì)象
指數(shù)函數(shù)圖像：
在第一象限：底大圖高！0 在第一象限做一條y=1的直線，此時(shí)觀察其與圖像的交點(diǎn)：底大圖右!0 指數(shù)函數(shù)與對(duì)數(shù)函數(shù)共同特征： 當(dāng)a>1時(shí)，函數(shù)在定義域內(nèi)單調(diào)遞增； 當(dāng)0 冪函數(shù)圖像特征總結(jié)： 在x=1的右側(cè)，作一條垂直于x軸的直線，指大圖高！當(dāng)a<0時(shí)，圖像為雙曲線，圖像單調(diào)遞減； >1,圖像為向上的拋物線，下凸函數(shù)當(dāng)a>0，圖像單調(diào)遞增。 <<1,圖像為向下的拋物線，上凸函數(shù)
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