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遥感数字图像处理

501余弦校正容易在阴影区产生过度校正。
502半经验C校正在地形校正效果上通常不会劣于余弦校正。
503太阳高度角校正会影响地物光谱曲线的形状及各地物光谱曲线的相对关系。
504几何畸变会给以下哪些遥感图像应用环节带来影响？
505图像自动配准要素有哪些？
506下面哪些因素有可能引起卫星遥感图像几何畸变？
507按照畸变的性质，可以将几何畸变分为哪几种类型？
508根据控制点选取来源的不同，几何精校正可分为哪些类型？
509正射校正方法主要有哪两大类型？
510图像自动配准算法的性能可以用哪些指标来评估？
511几何粗校正和系统几何校正是同一概念的不同叫法。
512几何精校正是指利用地面控制点做的精密校正。
513坐标变换的直接法，它输出的像元值大小会发生变化，且输出图像中的像元分布均匀。
514灰度值重采样方法中的最近邻法不会使图像灰度值发生改变，但可能会有半个像元的位置误差。
515基于地理位置查找表文件（GeographicLookupTable，GLT）来实现几何校正，输出图像的行列数应该与GLT图像相同，但投影类型可以不同。
516图像配准与几何校正的原理是完全相同的，即都涉及到空间位置（像元坐标）变换和像元灰度值重采样处理两个过程。
517投影转换也涉及到空间位置（像元坐标）变换和像元灰度值的重新计算（重采样）两个过程，因此投影转换本质上也是一种几何变换。
518投影转换与几何校正的区别在于：几何校正的空间位置变换关系未知；而投影转换则可以根据两种投影类型及其参数推导出明确的空间位置变换关系。
519系统性畸变有一定规律，可以预测。
520几何精校正考虑了引起畸变的原因。
521几何校正涉及像元的空间位置变换和灰度值重采样两个过程。
522坐标变换的直接法涉及灰度值重采样过程。
523坐标变换的间接法能保证校正后图像的像元在空间上均匀分布。
524地面控制点需在图像上有明显的、清晰的识别标志，因此可以选择水域的水陆交界处。
525几何校正精度一般通过均方根误差RMS来评估，其度量单位是米或千米。
526灰度值重采样方法中的三次卷积法能使图像变得平滑，视觉效果好，但是会破坏图像光谱信息。
527正射校正可以使原始图像上看起来倾斜的地物变成垂直。
528图像配准实质上就是图像到图像的几何校正。
529基于灰度的配准算法的要素主要有相似性度量、搜索策略和模板窗口大小的选择。
530基于灰度的配准方法能够获得较高的精度和鲁棒性，但是因为需要将配准点邻域的灰度都考虑进来，所以计算量大，实时性差。
531某一图像的投影信息缺失，如果对其添加投影则有可能会使图像像元的位置发生变化。
532从噪声的概率密度函数来看，图像噪声主要有哪些类型？
533下面哪些噪声类型可以在其空间域图像中直观地被辨别出来？
534在图像上表现为引起较强视觉效果的孤立像元点或像元块即为噪声。
535图像去噪声方法可用于图像的相对辐射校正。
536变换域去噪声方法优于空间域去噪声方法。
537图像噪声既可以在空间域处理也可以在变换域处理，但有时在变换域处理可能更为方便。
538遥感数字图像成像过程中，受到外部环境和内部系统等因素干扰会产生噪声，我们可以将其分为内部噪声和随机噪声。
539遥感图像的噪声根据统计特征可分为周期噪声和随机噪声两大类。
540脉冲噪声是一种随机噪声。
541随机噪声类型可以选取图像中一小块信噪比非常高的单色区域，通过查看其直方图形状来判断其噪声类型。
542周期噪声是一种依赖空间位置的噪声，因此可通过查看图像的空间变化规律来判断其噪声类型。
543周期噪声趋向于产生频率尖峰，其频谱图在与中心原点对称的位置上存在成对的冲击，即高亮点。
544空间域去噪声一般是利用图像局部窗口的灰度值统计特性（如均值、中值）来去除噪声。
545均值滤波适合去椒盐噪声。
546K近邻均值滤波去椒盐噪声效果优于均值滤波。
547图像经边缘保持平滑滤波处理后的边缘不会被平滑。
548闭运算可以消除图像中相对于结构元素而言较小的明亮细节，所以常用于抑制图像中的峰值噪声。
549图像噪声对应于其频率图的高频部分。
550距离中心化频谱图中心越远的频率，它们对应于图像灰度变化较为缓慢的区域。
551频率域去噪声的技术流程就是先把图像从空间域变换到频率域，然后在频率域对噪声成分进行掩膜滤波，抑制或者消除噪声，最后再把图像从频率域反变换到空间域。
552基于傅里叶变换的图像去噪声主要是采用高通滤波器。
553傅里叶变换去噪声不会使图像变得模糊。
554从低通滤波器，到带阻滤波器，再到陷波滤波器，这三类滤波器保留的频率成分越来越多，信息损失越来越少。
555主成分变换去噪声主要适用于多波段图像，而不适用单波段图像。
556下面哪些图像增强方法用到了多源数据信息？
557图像增强方法有哪些大类？
558空间域图像增强主要有哪些大类？
559变换域图像增强主要有哪些大类？
560图像增强增加了图像的信息量。
561图像增强一定会改变图像的数据内容。
562图像增强会使图像变得更美观。
563可通过对图像进行增强来帮助我们选择地物分类的训练样本。
564点运算图像增强可以划分为灰度变换与直方图调整两个类型。
565对数变换可增强图像中的暗细节，同时减弱图像中的亮细节。
566n（n大于0）次幂变换可增强图像中的暗细节，同时减弱图像中的亮细节。
567逆光拍摄的人物照片（人像较暗）可通过对数变换对人像进行增强。
568直方图均衡化可看作是直方图匹配的一种特殊情况。
569反锐化掩膜图像增强的设计思路是：先对原图像作平滑滤波，然后将原图像减去平滑滤波结果从而得到图像的边缘信息。
570相对于一阶微分算子，二阶微分算子得到的边缘更为细腻。
571膨胀腐蚀型梯度是指对图像先进行膨胀处理，在此基础上再进行腐蚀处理。
572图像经膨胀腐蚀型梯度算子处理之后会使图像的边缘加粗。
573图像经腐蚀型梯度算子处理之后会使图像的边缘向内收缩。
574图像经膨胀型梯度算子处理之后会使图像的边缘向外扩张。
575变换域图像增强的基本思路是先对空间域的原始图像进行某种变换，然后在变换域中对某些分量进行增强，最后再反变换到空间域。
576傅里叶变换图像增强只增强图像的边缘信息，不会增强图像噪声。
577傅里叶变换图像增强主要是增强高频信息。
578图像经理想高通滤波器处理之后会使图像产生波纹状的振铃效应，而高斯高通滤波器则可减弱振铃效应。
579同态滤波衰减低频分量的贡献，增强高频分量的贡献，最终使图像灰度范围压缩和对比度增强。
580伪彩色图像处理会改变图像数据内容。
581密度分割是伪彩色处理的一种特殊形式。
582像元级图像融合有可能增加图像的信息量。
583像元级图像融合不会改变多光谱图像的光谱信息，因此可以用融合图像进行一些定量信息反演。
584好的像元级图像融合结果要求待融合图像既要满足图像空间信息匹配，也需满足图像光谱信息的匹配。
585空间域代数运算融合中的Brovey转换法要优于PBIM方法。
586PBIM融合方法和SFIM融合方法非常类似，区别主要在于对作为分母的高分辨率影像平滑滤波的处理方法不同。
587变换域替代融合法的基本思路就是偷梁换柱，具体是先对多光谱图像进行某种变换，然后将变换结果的某一分量或成分用相应处理的高分辨率灰度影像或其相应变换结果进行替换，最后再反变换到空间域。
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