數(shù)字圖像處理復(fù)習(xí)資料(補(bǔ)充的答案)

1、遙感與數(shù)字圖像處理復(fù)習(xí)題一、名詞解釋：數(shù)字影像：物體光輻射能量的數(shù)字記錄形式或像片影像經(jīng)采樣量化后的二維數(shù)字灰度序列 圖像采樣 ：將空間上連續(xù)的圖像變換成離散點(diǎn)的操作稱為采樣灰度量化： 將像素灰度轉(zhuǎn)換成離散的整數(shù)值的過(guò)程叫量化像素：將地面信息離散化而形成的格網(wǎng)單元輻射誤差：傳感器接受到的電磁波能量與目標(biāo)本身輻射的能量是不一致的 輻射校正：消除圖像數(shù)據(jù)中依附在圖亮度中的各種失真的過(guò)程灰度直方圖: 以每個(gè)像元為單位，表示 線性拉伸:采用線性或分段線性的函數(shù)改善圖像對(duì)比度 平滑：為抑制噪聲，改善圖像質(zhì)量所做的處理 銳化：通過(guò)微分使圖像中的地物邊緣，輪廓或線狀目標(biāo)突出 濾波：將信號(hào)中特定波段頻率部分濾

2、除的操作，是抑制和防止干擾的一項(xiàng)重要措施 高通濾波：保留圖像的高頻部分而消弱低頻部分的處理 低通濾波：保留圖像的低頻部分而抑制高頻部分的處理 植被指數(shù)：根據(jù)地物光譜反射率的差異作比值可以突出圖像中植被的特征、提取植被類別或估算綠色生物量，能夠提取植被的算法稱為植被指數(shù)偽彩色合成：將一個(gè)波段或單一的黑白圖像變換為彩色圖像，從而把人眼不能區(qū)分的微小的灰度差別顯示為明顯的色彩差異，更便于解譯和提取有用信息。真彩色合成：根據(jù)彩色合成原理，可選擇同一目標(biāo)的單個(gè)多光譜數(shù)據(jù)合成一幅彩色圖像，當(dāng)合成圖像的紅綠藍(lán)三色與三個(gè)多光譜段相吻合，這幅圖像就再現(xiàn)了地物的彩色原理，就稱為真彩色合成。 假彩色合成：根據(jù)加色法

3、或減色法，將多波段單色影像合成為假彩色影像的一種彩色增強(qiáng)技術(shù)。密度分割法:對(duì)單波段黑白遙感圖像按灰度分層，對(duì)每層賦予不同的色彩，使之變?yōu)橐环噬珗D像 直方圖均衡化：將原圖像的直方圖通過(guò)變換函數(shù)變?yōu)楦髁炼燃?jí)均勻分布的直方圖，然后按均勻直方圖像修改原圖像的像元亮度值，從而獲得一幅亮度分布均勻的新圖像。監(jiān)督分類: 事先已經(jīng)知道類別先驗(yàn)知識(shí)，對(duì)未知類別的樣本進(jìn)行分類的方法 非監(jiān)督分類：在事先不知道類別特征，主要根據(jù)像元間相似度的大小進(jìn)行歸類合并（將相似度大的像元?dú)w為一類）的方法 特征空間：以各波段圖像的亮度分布為坐標(biāo)軸組成的空間 訓(xùn)練區(qū)：在監(jiān)督分類中,從圖像上選取的已知其地物屬性或物體特性的圖像區(qū)域或

4、像元,用于進(jìn)行分類的學(xué)習(xí)和訓(xùn)練,以建立分類模型或分類函數(shù)（即感興趣區(qū)）。二、填空題：1、光學(xué)圖像是一個(gè)連續(xù)的光密度 函數(shù)。2、數(shù)字圖像是一個(gè) 離散的光密度 函數(shù)。3、通過(guò)成像方式獲取的圖像是連續(xù)的，無(wú)法直接進(jìn)行計(jì)算機(jī)處理。此外，有些遙感圖像是通過(guò)攝影方式獲取的，保存在膠片上。只有對(duì)這些獲取的圖像（或模擬圖像）進(jìn)行數(shù)字化后，才能產(chǎn)生數(shù)字圖像。數(shù)字化包括兩個(gè)過(guò)程：采樣和量化。4、一般來(lái)說(shuō)，采樣間距越大，圖像數(shù)據(jù)量小，質(zhì)量差；反之亦然。5、一幅數(shù)字圖像為8位量化，量化后的像素灰度級(jí)取值范圍是0255的整數(shù)。設(shè)該數(shù)字圖像為600行600列，則圖像所需要的存儲(chǔ)空間為_(kāi)360000字節(jié)。6、設(shè)有圖像文件為

5、200行，200列，8位量化，共7個(gè)波段，則該圖像文件的大小為280000bit。7、通常把電磁波通過(guò)大氣層時(shí)較少被反射、吸收或散射的，通過(guò)率較高的波段稱為大氣窗口。8、輻射校正包括三部分的內(nèi)容：傳感器端的輻射校正、大氣校正和地表輻射校正。9、傳感器所能接收的太陽(yáng)光包括太陽(yáng)光直射到地表后地表的反射輻射、被大氣散射輻射的太陽(yáng)光在地表的反射輻射、大氣的上行散射輻射三部分。10、大氣散射校正主要有三種方法：（1）統(tǒng)計(jì)學(xué)方法（2）輻射傳遞方程計(jì)算法（3）波段對(duì)比法。11、在可見(jiàn)光波段，大氣的影響主要表現(xiàn)為氣溶膠引起的散射；在近紅外，大氣的影響主要表現(xiàn)為水蒸汽的吸收。12、大氣的散射與輻射光波長(zhǎng)有密切的

6、關(guān)系，對(duì)短波長(zhǎng)的散射比長(zhǎng)波長(zhǎng)的散射要強(qiáng)得多。13、為了盡量減少太陽(yáng)高度角和方位角引起的輻射誤差，遙感衛(wèi)星大多設(shè)計(jì)在同一個(gè)地方時(shí)間通過(guò)當(dāng)?shù)厣峡?，但由于季?jié)的變化和地理經(jīng)緯度的變化，兩者的變化是不可避免的。14、控制點(diǎn)數(shù)目的最小值按未知系數(shù)的多少來(lái)確定。k階多項(xiàng)式控制點(diǎn)的最少數(shù)目為(k1)(k2)/2。15、多項(xiàng)式擬合法糾正中控制點(diǎn)的數(shù)量要求，一次項(xiàng)最少需要4個(gè)控制點(diǎn)，二次項(xiàng)最少項(xiàng)需要7個(gè)控制點(diǎn)，三次項(xiàng)最少需要11個(gè)控制點(diǎn)。16、低通濾波是使 高頻 受到抑制而讓 低頻 順利通過(guò)，從而實(shí)現(xiàn)圖像平滑。17、高通濾波是使 低頻 受到抑制而讓 高頻 順利通過(guò)，從而實(shí)現(xiàn)邊緣增強(qiáng)。18、空間濾波是以重點(diǎn)突出圖

7、像上的某些特征為目地的采用空間域中的鄰域處理方法，主要包括 平滑_和 銳化_。采用的計(jì)算方法是 代數(shù)_運(yùn)算。19、平滑的作用是，圖像中某些亮度變化過(guò)大的區(qū)域，或出現(xiàn)不該有的亮點(diǎn)（“噪聲”），采用平滑的方法減小變化，使亮度平緩或去掉不必要的“噪聲”點(diǎn)。具體方法有 均值平滑 和 中值濾波。20、在IHS色彩空間中， 顏色的性質(zhì)由 色調(diào) 、 飽和度 、 強(qiáng)度 來(lái)描述。21、HIS中的H指 色調(diào)（hue），I指 強(qiáng)度（intensity），S指 飽和度（saturation）。22、偽彩色合成是把_單波段_灰度圖像中的 不同灰度級(jí) 按特定的 函數(shù)關(guān)系 變換成彩色，然后進(jìn)行彩色圖像顯示的方法，

8、主要通過(guò) 密度分割 方法來(lái)實(shí)現(xiàn)23、假彩色合成與偽彩色不同之處在于，假彩色合成使用的數(shù)據(jù)是 多波段圖像 。24、密度分割法是對(duì)單波段遙感圖像按 灰度 分級(jí)，對(duì)每級(jí)賦予 不同色彩 ，使之變?yōu)橐环噬珗D像。25、圖像拉伸處理主要包括_灰度拉伸、_圖像均衡化_和直方圖規(guī)定化_26、拉伸是最基本的圖像處理方法，主要用來(lái)_改善圖像顯示的對(duì)比度_27、如果拉伸函數(shù)是非線性的，即為非線性拉伸。常用的非線性函數(shù)有指數(shù)函數(shù)、對(duì)數(shù)函數(shù)_、平方根_、高斯函數(shù)等。28、下圖a為一幅原始圖像，圖b為該圖像的離散傅立葉頻譜。在圖b中可以看到圖像的低頻能量都集中在中心部分，而高頻能量集中在四周，這樣就便于以后對(duì)頻譜進(jìn)行各種

9、處理（如濾波、降噪等）。（a） 原始圖像 （b）離散傅立葉頻譜29、在空間域圖像中，線性的地物為高頻成份，大塊面狀的地物為低頻成分。30、傅立葉變換的基本流程：   正向FFT定義濾波器-逆向FFT。31、常用的濾波器有低通、高通、帶通、帶阻、用戶定義幾種。32、纓帽變換旋轉(zhuǎn)坐標(biāo)空間，但旋轉(zhuǎn)后的坐標(biāo)軸不是指到主成分的方向，而是指到另外的方向，這些方向與地物有密切的關(guān)系，特別是與植物生長(zhǎng)過(guò)程和土壤有關(guān)。33、在對(duì)MSS遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行研究時(shí)，采用K-T變換后提取的前三個(gè)分量是：亮度分量、綠色物質(zhì)分量和黃色物質(zhì)分量。在TM數(shù)據(jù)的研究中，第三分量可定義為濕度。34、根據(jù)地物光譜反射率

10、的差異作比值運(yùn)算可以突出圖像中植被的特征、提取植被類別或估算綠色生物量，能夠提取植被的算法稱為植被指數(shù)。35、歸一化植被指數(shù)中用到的是近紅外波段和紅光波段，公式為NDVI=(NIR-R)/(NIR+R)。36、遙感圖像處理系統(tǒng)中還經(jīng)常會(huì)采用HIS模型，色調(diào)、強(qiáng)度、飽和度 稱為色彩的三要素。37、常用的植被指數(shù)有：RVI比值植被指數(shù)、NDVI歸一化植被指數(shù) 、DVI差值植被指數(shù)、PVI正交植被指數(shù) 。38、根據(jù)是否需要分類人員事先提供已知類別及其訓(xùn)練樣本，遙感圖像的計(jì)算機(jī)分類方法包括_監(jiān)督_分類和_非監(jiān)督_分類。39、非監(jiān)督分類有多種方法，其中， Cluster分類 方法和 ISODATA分類

11、方法是效果較好、使用最多的兩種方法。40、監(jiān)督分類的基本過(guò)程是：首先根據(jù)已知的樣本類別和類別的先驗(yàn)知識(shí)確定判別標(biāo)準(zhǔn)，計(jì)算判別函數(shù) ，然后將未知類別的樣本值代入判別函數(shù)，依據(jù)判別準(zhǔn)則對(duì)該樣本所屬的類別進(jìn)行判定。41、最大似然分類方法是基于貝葉斯準(zhǔn)則的分類錯(cuò)誤概率最小的一種非線性分類，是應(yīng)用比較廣泛、比較成熟的一種監(jiān)督分類方法。三、不定項(xiàng)選擇題：(單項(xiàng)或多項(xiàng)選擇)1、數(shù)字圖像的_?？臻g坐標(biāo)是離散的，灰度是連續(xù)的 灰度是離散的，空間坐標(biāo)是連續(xù)的兩者都是連續(xù)的 兩者都是離散的2、采樣是對(duì)圖像_。取地類的樣本 空間坐標(biāo)離散化 灰度離散化3、量化是對(duì)圖像_?？臻g坐標(biāo)離散化 灰度離散化 以上兩者。4、圖像灰

12、度量化用6比特編碼時(shí)，量化等級(jí)為_(kāi)。32個(gè) 64個(gè) 128個(gè) 256個(gè)5、數(shù)字圖像的優(yōu)點(diǎn)包括_。便于計(jì)算機(jī)處理與分析 不會(huì)因?yàn)楸４?、運(yùn)輸而造成圖像信息的損失空間坐標(biāo)和灰度是連續(xù)的6、BSQ是數(shù)字圖像的_。連續(xù)記錄格式 行、波段交叉記錄格式 像元、波段交叉記錄格式。7、通過(guò)多項(xiàng)式進(jìn)行幾何校正時(shí)，需要在待校正圖像與參考圖像之間選擇同名控制點(diǎn)，其選取原則包括_。易于識(shí)別并且不隨時(shí)間變化的點(diǎn)，如道路交叉點(diǎn)、河流拐彎處、水域的邊界、機(jī)場(chǎng)等特征變化大的地區(qū)應(yīng)多選些圖像邊緣部分要選取控制點(diǎn)，以避免外推同名控制點(diǎn)要在圖像上均勻分布8、多項(xiàng)式糾正用一次項(xiàng)時(shí)必須有 。1個(gè)控制點(diǎn) 2個(gè)控制點(diǎn) 3個(gè)控制點(diǎn) 4個(gè)控制點(diǎn)

13、9、多項(xiàng)式糾正用二次項(xiàng)時(shí)必須有 。3個(gè)控制點(diǎn) 4個(gè)控制點(diǎn) 5個(gè)控制點(diǎn) 6個(gè)控制點(diǎn)10、多項(xiàng)式糾正用一次項(xiàng)可以改正圖像的 。線性變形誤差 非線性變形誤差 前兩者11、以下屬于局部處理的操作的是_?；叶染€性變換 二值化 傅里葉變換 中值濾波12、圖像與灰度直方圖間的對(duì)應(yīng)關(guān)系是_。一一對(duì)應(yīng) 多對(duì)一 一對(duì)多 都不對(duì)13、以下不屬于圖像運(yùn)算的有_。差值運(yùn)算 比值運(yùn)算 植被指數(shù) 密度分割14、假定像元亮度隨機(jī)分布時(shí)，直方圖應(yīng)是正態(tài)分布的。以下情況均是圖像對(duì)比度較小，圖像質(zhì)量較差的反映。（1）峰值偏向亮度坐標(biāo)軸左側(cè)，則圖像_。（2）峰值偏向坐標(biāo)軸右側(cè)，則圖像 。（3）峰值提升過(guò)陡、過(guò)窄，則圖像的 。 偏暗

14、偏亮 亮度值過(guò)于集中15、為了突出圖像的邊緣、線狀目標(biāo)或某些亮度變化率大的部分，可采用銳化方法。銳化后的圖像已不再具有原遙感圖像的特征而成為邊緣圖像。幾種常用的銳化算子包括。羅伯特梯度 Sobel梯度 Laplacian算子 Prewitt梯度16、計(jì)算植被指數(shù)（如NDVI）主要使用以下哪些波段 。紫外波段 綠光波段 紅光波段 近紅外波段17、圖像增強(qiáng)的目的 _。消除圖像中存在的失真 改善目視判讀效果 18、同類地物在特征空間聚在_。同一點(diǎn)上 同一個(gè)區(qū)域 不同區(qū)域。四、問(wèn)答題：1、怎樣才能將光學(xué)影像變成數(shù)字影像？答：把一幅模擬圖像經(jīng)過(guò)采樣和量化，以二維的數(shù)字陣列記錄其能量分布。2、模數(shù)變換的兩

15、個(gè)過(guò)程：采樣和量化，分別是什么含義？ 采樣：將空間上連續(xù)的圖像變換成離散點(diǎn)的操作稱為采樣 量化：將像素灰度轉(zhuǎn)換成離散的整數(shù)值的過(guò)程叫量化3、什么是空間分辨率、光譜（波譜）分辨率、時(shí)間分辨率？空間分辨率：影像能夠詳細(xì)區(qū)分的最小單元（像素）能代表的地面尺寸的大小光譜分辨率：指?jìng)鞲衅鞯乃涗浀碾姶殴庾V特定的波長(zhǎng)范圍和數(shù)量時(shí)間分辨率：指?jìng)鞲衅鲗?duì)同一目標(biāo)進(jìn)行重復(fù)探測(cè)時(shí)，相鄰兩次探測(cè)的時(shí)間間隔4、通用的遙感數(shù)據(jù)存儲(chǔ)格式有哪三種？ BSQ、BIL、BIP  5、輻射誤差產(chǎn)生的主要原因有哪些?誤差來(lái)源：1、傳感器本身的性能引起的輻射誤差2、大氣的散射和吸收引起的輻射誤差 3地形影響和光照條

16、件的變化引起的輻射誤差6、因大氣輻射引起的輻射誤差，其相應(yīng)的校正方法有哪些?答：1基于輻射傳輸方程的大氣校正 2、基于地面場(chǎng)地?cái)?shù)據(jù)或輔助數(shù)據(jù)進(jìn)行輻射校正3、利用特殊波段進(jìn)行大氣校正7、太陽(yáng)高度和地形校正的目的是什么？ 答：遙感圖像在獲取時(shí)，由于地形起伏以及太陽(yáng)斜射地面等因素的影響，造成在不同的地形的輻射量有很大的不同， 圖像上形成亮度差異，太陽(yáng)高度和地形校正的目的是消除這兩種因素引起的輻射誤差8、說(shuō)明遙感圖像幾何變形誤差的主要來(lái)源。答：1傳感器成像方式引起的圖像變形2傳感器外方位元素變化的影響3地形起伏引起的像點(diǎn)位移4地球曲率引起的圖像變形5大氣折射引起的圖像變形6地球自轉(zhuǎn)的影響 9、試述多項(xiàng)

17、式糾正法糾正衛(wèi)星圖像的原理和步驟。原理：1回避成像的空間幾何過(guò)程，直接對(duì)圖像變形的本身進(jìn)行數(shù)學(xué)模擬2把遙感圖像的總體變形看作是平移、縮放、旋轉(zhuǎn)、騙扭、彎曲以及更高次的基本變形的綜合作用結(jié)果3把原始圖像變形看成是某種曲面，輸出圖像作為規(guī)則平面。從理論上講，任何曲面都能以適當(dāng)高次多項(xiàng)式擬合，用一個(gè)適當(dāng)?shù)亩囗?xiàng)式來(lái)描述糾正前后圖像相應(yīng)點(diǎn)之間的坐標(biāo)關(guān)系步驟：1確定糾正的多項(xiàng)式模型2選擇若干個(gè)控制點(diǎn)，利用有限個(gè)地面控制點(diǎn)的已知坐 標(biāo)，解求多項(xiàng)式的系數(shù)3將各像元的坐標(biāo)代入多項(xiàng)式進(jìn)行計(jì)算，便可求得糾正后的坐標(biāo)4位置進(jìn)行變換，變換的同時(shí)進(jìn)行灰度重采樣5對(duì)結(jié)果進(jìn)行精度評(píng)定10、幾何校正中常用的灰度重采樣方法有哪三

18、種？答：最近鄰法 雙線性內(nèi)插法 三次卷積內(nèi)插法11、圖像增強(qiáng)的主要目的是什么？包含的主要內(nèi)容有哪些？答：目的：提高圖像質(zhì)量和突出所需要信息，有利于分析判斷或作進(jìn)一步的處理。 內(nèi)容：對(duì)比度變換、圖像濾波、彩色變換、圖像運(yùn)算12、圖像銳化處理有幾種方法？ 答：線性銳化濾波器、梯度法、羅伯特梯度、Prewitt和Sobel梯度、Laplacian算子13、圖像平滑處理有幾種方法？答：均值濾波、中值濾波、高斯低通濾波、梯度倒數(shù)加權(quán)法14、常用的低通和高通濾波器有哪些？答：理想低通濾波器、Butterworth低通濾波器、指數(shù)低通濾波器、梯形低通濾波器 理想高通濾波器、Butterworth高通濾波器、

19、指數(shù)高通濾波器、梯形高通濾波器15、偽彩色增強(qiáng)與假彩色增強(qiáng)有何區(qū)別？答：偽彩色增強(qiáng)合成使用的數(shù)據(jù)是單色波段圖像 假彩色增強(qiáng)合成使用的數(shù)據(jù)是多波段圖像16、請(qǐng)舉出2種常用的植被指數(shù)，并說(shuō)明如何計(jì)算?答：比值植被指數(shù)：RVI=NIR/R歸一化植被指數(shù)：NDVI=(NIR-R)/(NIR+R)差值植被指數(shù)：DVI=NIR-R17、設(shè)計(jì)一個(gè)線性變換函數(shù)，使得亮度值015圖像拉伸為030，寫(xiě)出灰度變換方程。 B=2*b18、設(shè)計(jì)一個(gè)線性變換函數(shù)，使得線性變換前圖像亮度范圍xa為a1a2，變換后圖像亮度范圍xb為b1b2，變換關(guān)系是直線，寫(xiě)出灰度變換方程。19、下圖為一個(gè)3*3的圖像窗口，1）試問(wèn)經(jīng)過(guò)中值

20、濾波后，該窗口中心像元的值，并寫(xiě)出計(jì)算過(guò)程。2）采用均值濾波后，該窗口中心像元的值，請(qǐng)寫(xiě)出濾波模板與計(jì)算過(guò)程。20、下圖為數(shù)字圖像，請(qǐng)用梯度法計(jì)算邊緣增強(qiáng)后得到的新數(shù)字圖像，采用的模板為，。為了能對(duì)圖像的最后一行和最后一列也進(jìn)行正常處理，可以通過(guò)復(fù)制最后一行一列的辦法，先將圖像擴(kuò)展為6*6的圖像再進(jìn)行梯度計(jì)算。115551151010115101011551011551021、設(shè)一幅圖像由10行和10列（100個(gè)像元）組成，8個(gè)亮度級(jí)（如下表）。通過(guò)直方圖均衡化操作對(duì)圖像進(jìn)行灰度拉伸，請(qǐng)給出原始灰度級(jí)與直方圖均衡化后灰度級(jí)之間的變換關(guān)系，以及直方圖均衡化后的圖像直方圖。原亮度級(jí)k 頻數(shù)nk 頻

21、率=nk/n 0 10 0.11 20 0.22 0 03 0 04 5 0.055 25 0.256 400.47 0 0*沒(méi)找到答案，不過(guò)找到一個(gè)計(jì)算的過(guò)程，按理應(yīng)該能算出來(lái)。（I）直方圖均衡化的過(guò)程： 1）列出原始圖像和變換后圖像的灰度級(jí)（L是灰度級(jí)的個(gè)數(shù)）； 2）統(tǒng)計(jì)員圖像中各灰度級(jí)的像素個(gè)數(shù)； 3）計(jì)算原始圖像直方圖P(i)=Ni/N； 4）計(jì)算累計(jì)直方圖P(j)=P(1) + P(2) + P(3) + P(i)； 5）利用灰度值變換函數(shù)計(jì)算變換后的灰度值，兵四舍五入取整；j=INT(L-1)Pj+0.5 6）確定灰度變換

22、關(guān)系ij，據(jù)此將原圖像的灰度值f（m,n）=i修正為g（m，n）=j； 7）統(tǒng)計(jì)變換后個(gè)灰度級(jí)的像素個(gè)數(shù)Nj； 8）計(jì)算變換后圖像的直方圖Pj=Nj/N22、主要的監(jiān)督分類算法有哪些？監(jiān)督分類的幾種方法及特點(diǎn)如下：（1）平行管道法：這種方法的優(yōu)點(diǎn)是分類標(biāo)準(zhǔn)簡(jiǎn)單，計(jì)算速度快。主要問(wèn)題是按照各個(gè)波段的均值和標(biāo)準(zhǔn)差劃分的平行多面體與實(shí)際地物類的點(diǎn)群形態(tài)不一致。（2）最小距離方法：容易產(chǎn)生錯(cuò)誤，但該方法簡(jiǎn)單、實(shí)用性強(qiáng)、計(jì)算速度快。（3）最大似然方法：基于貝葉斯準(zhǔn)則的分類錯(cuò)誤概率最小的一種非線性分類，是應(yīng)用比較廣泛、比較成熟的一種監(jiān)督分類方法。（4）光譜角方法：是一種光譜匹配技術(shù)，它

23、通過(guò)估計(jì)像素光譜與樣本光譜或是混合像素中端元成分(end member)光譜的相似性來(lái)分類。23、主要的非監(jiān)督分類算法有哪些？ K-均值方法，ISODATA方法。（詳情請(qǐng)參閱書(shū)P217-P224）24、ISODATA法的中文全稱？它同K-means方法的主要區(qū)別在哪里？第一，它不是每調(diào)整一個(gè)樣本的類別就重新計(jì)算一次各類樣本的均值，而是在把所有樣本都調(diào)整完畢之后才重新計(jì)算，前者稱為逐個(gè)樣本修正法，后者稱為成批樣本修正法；第二，ISODATA算法不僅可以通過(guò)調(diào)整樣本所屬類別完成樣本的聚類分析，而且可以自動(dòng)地進(jìn)行類別“合并”和“分裂”，從而得到類數(shù)比較合理的聚類結(jié)果。25、選擇訓(xùn)練區(qū)有哪三個(gè)原則？（

24、1）訓(xùn)練區(qū)必須具有典型性和代表性，即所含類型應(yīng)與研究地域所要區(qū)分的類別一致。訓(xùn)練區(qū)的樣本應(yīng)在面積較大的地物中心部分選擇，而不應(yīng)在地物混交地區(qū)和類別的邊緣選取，以保證特征具有典型性，從而能進(jìn)行準(zhǔn)確的分類。（2）使用的圖件時(shí)間和空間上要保持一致性，以便于確定數(shù)字圖像與地形圖（或土地利用圖、地質(zhì)圖、航片等）的對(duì)應(yīng)關(guān)系。即使不一致，也要盡量找時(shí)間上相近的圖件，同時(shí)，圖件在空間上應(yīng)能很好的匹配。（3）訓(xùn)練區(qū)的選取方式有按坐標(biāo)輸入式和人機(jī)對(duì)話式兩類。按坐標(biāo)輸入式是預(yù)先把實(shí)地調(diào)查確定的各類地物分布區(qū)轉(zhuǎn)繪到地圖上去，量測(cè)其在選定坐標(biāo)系中的位置，再把量測(cè)數(shù)據(jù)輸入計(jì)算機(jī)并映射到遙感圖像上。這種方式用于不帶圖像顯示

25、裝置的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)。人機(jī)對(duì)話式則用于帶有圖像顯示裝置的數(shù)字圖像處理系統(tǒng)，它通過(guò)鼠標(biāo)在圖像上勾畫(huà)出地物所在的范圍或轉(zhuǎn)入實(shí)地調(diào)查的地圖矢量數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練區(qū)。訓(xùn)練區(qū)確定后可通過(guò)直方圖來(lái)分析樣本的分布規(guī)律和可分性。一般要求單個(gè)類訓(xùn)練區(qū)的直方圖是單峰，近似于正態(tài)分布的曲線。如果是雙峰，即類似二個(gè)正態(tài)分布曲線重疊，則可能是混合類別，需要重做。（4）訓(xùn)練樣本的數(shù)目。訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)用來(lái)計(jì)算類均值和協(xié)方差矩陣。根據(jù)概率統(tǒng)計(jì)，協(xié)方差矩陣的導(dǎo)出至少需要K+ 1個(gè)樣本（K是多光譜空間的分量數(shù)或經(jīng)過(guò)選擇的特征數(shù)），這個(gè)數(shù)是理論上的最小值。實(shí)際上，為了保證參數(shù)估計(jì)結(jié)果比較合理，樣本數(shù)應(yīng)適當(dāng)增多。在具體分類時(shí)，要根據(jù)對(duì)工作地區(qū)的了解程度和圖像本身的情況來(lái)確定樣本數(shù)量。26、圖像分類后處理包括哪些工作？圖像分類后處理包括以下方面：（1）碎斑處理：去掉分類圖中過(guò)于孤立的那些類的像素，或把它們歸并到包圍相鄰的較連續(xù)分布的那些類。（2）類別合并：非監(jiān)督分類前不知道實(shí)際有多少地物類，在策略上總是先分出較多的類，然后對(duì)照實(shí)地情況或根據(jù)已有知識(shí)，確定最后需要的類別，因此，需要將某些光譜上不同的類（光譜類）合并為一個(gè)地物類。（3）分類結(jié)果統(tǒng)計(jì)：分類結(jié)果統(tǒng)計(jì)是圖像分類報(bào)告中必須包含的內(nèi)容，包括各類在各波段的平均值、標(biāo)準(zhǔn)差、最低值、最高值、協(xié)方差矩陣、相關(guān)系數(shù)矩陣、特征值、各類的像素?cái)?shù)和占