《遥感图像数字处理》

引言1

第一章　遥感图像3

第一节　遥感成像过程3

第二节　遥感图像模式及图像函数5

第三节　图像的数字化和抽样7

第四节　遥感图像的数据结构10

第五节　遥感图像的基本统计分析18

第六节　遥感图像的信息特征24

第一节　成像模式29

一、图像形成的基本数学表示29

第二章　图像的形成和恢复29

二、图像的卷积运算30

三、傅氏变换的应用33

四、图像抽样36

五、空间滤波38

第二节　图像的退化43

一、几何畸变44

二、辐射退化45

第三节　图像恢复及几何处理49

一、辐射校正49

二、消除系统噪声51

三、去条带及坏线52

四、几何校正和几何变换55

五、像元值的内插——再抽样61

六、辐射恢复67

七、图像的自动配准72

八、图像的镶嵌74

第三章　图像增强76

第一节　波谱信息增强76

一、反差扩展或调整76

二、彩色增强83

三、比值法及差值法89

四、主组分分析95

五、典型分析99

六、其它矩阵变换101

七、缨子帽变换103

第二节　空间信息增强105

一、边缘增强106

二、线条增强110

三、傅氏滤波增强112

四、局部特征增强114

五、图像平滑化116

第一节　阈值法119

第四章　图像空间信息分析119

一、全局阈值法120

二、局部阈值法123

三、多阈值法123

第二节　边缘及线条的检测和提取124

一、模块匹配125

二、线性算子及非线性算子126

三、局部算子及全局算子127

四、采样方案128

五、线条的加工处理130

六、子空间拟合法133

七、Hough变换135

第三节　结构分析137

一、结构分析的方法138

二、局部统计性结构值139

三、空间关系矩阵143

四、MAX-MIN算法145

五、空间自相关函数146

六、傅氏变换结构分析147

第五章　图像分类149

第一节　特征提取及特征选择151

一、最大似然比判别152

第二节　判别分析152

二、线性判别分析153

三、逐步判别分析153

第三节　几种常用的监督分类程序154

一、平行多面体分类154

二、最小距离分类154

三、最大似然比分类156

第四节　非监督分类——集群分析157

第五节　应用空间信息的分类方法160

一、ECHO分类法160

二、AMOEBA分类法161

三、用局部处理改善分类的方法163

第六节　模糊集合分类163

一、波谱空间的模糊分割163

二、图像分类的模糊参数164

三、训练和类籍函数165

四、试验结果和精度165

第七节　分类误差评价166

主要参考文献169

图版说明171

图版172