遙感數字圖像處理(南京師範大學提供的慕課)

課程性質

課程背景

遙感是20世紀末發展起來的新興學科，遙感技術的發展，揭開了人類從外層空間觀測地球、探索宇宙空間的序幕，為人們認識國土、開發資源，研究環境、分析全球變化找到了新的途徑。遙感數字圖像處理是計算機數字圖像處理技術與遙感圖像分析技術結合而形成的一門新興技術科學。遙感數字圖像處理技術的出現，從根本上改變了傳統遙感圖像的處理方式辨剃墓諒與識別方式，為遙感技術系統的完善，實現對地物高效、快速識別以及多源信息的數位化融合處理創造了較為良好的條件。針對中國快速發展的遙感對地觀測對遙感數字圖像處理精炒籃的需求，南京師戶章立範大學開設了遙感數字圖像處理課程。

課程定位

遙感數字圖像處理課程是面向地理信息科學專業本科生的專業核心課，也作為其他專業的輔修課程。

適用專業

遙感數字圖像處理課程適用於地理信息科學專業，其他與數字圖像處理相關的專業。

開課信息

開課次數	開課時間	學時安排	參與人數
第1次開課	2017年09月11日~2017年12月25日	3小時每周	2328
第2次開課	2018年03月01日~2018年06月20日		2201
第3次開課	2018年08月20日~2018年12月28日		1859
第4次開課	2019年02月20日~2019年06月30日		2296
第5次開課	2019年07月25日~2019年12月20日	2~4小時每周	2554
第6次開課	2020年02月10日~2020年07月20日	3小時每周	6515
第7次開課	2020年08月26日~2020年12月31日	2~4小時每周	2771
第8次開課	2021年03月01日~2021年06月30日	4小時每周	待定
註：該課程第1~8次開課授課教師均為韋玉春、張卡、周良辰。

（表格內容參考資料）

課程簡介

遙感數字圖像處理課程強調遙感數字圖像處理的基本技術和算法，重點是光學遙感數字圖像的處理。課程內容包括：遙感圖像處理的基本概念，遙感數據的分級和圖像檔案的基本格式，遙感數據檔案的讀寫，圖像統計特徵計算，圖像合成顯示和拉伸算法，圖像大氣校正方法，圖像重採樣和幾何糾正方法，圖像變換和圖巴宙禁像濾波的典型算法，圖像分割方法，圖像分類的典型算法，遙感信息提取方法。

課程大綱

第1次開課課程大綱

第一章緒論（2學時）

1、數字圖像的基本概念

2、數字圖像處理

3、數字圖像處理系統

第二章遙感數據的獲取和遙感圖像（3學時）

第一節電磁波譜與遙感感測器

第二節遙感圖像的數位化

第三節圖像類型、圖像級別和格式

第三章遙感圖像及其特徵（3學時）

第一節遙感圖像的模型

第二節遙感圖像的統計特徵

第三節紋理

第四章圖像顯示和拉伸（7學時）

第一節圖像顯示

第二節彩色合成

第三節圖像拉伸

1、線性拉伸

2、直方圖均衡化

3、直方圖規定化

第五章遙感圖像的校正（9學時）

第一節遙感圖像恢復的基本原理

第二節遙感圖像輻射校正

1、基本理論

2、基本方法

第三節遙感圖像幾何精糾正

1、基本原理

2、糾正方法

第六章圖像變換（7學時）

第一節傅立葉變換

第二節 K-L變換和纓帽變換

第三節波段運算和彩色變換

第七章圖像濾波（8學時）

第一節圖像平滑

第二節圖像銳化

第三節頻率域濾波

第八章圖像分割（10學時）

第一節圖像分割的原理

第二節圖像分割的主要方法

第三節數學形態學方法

第九章遙感圖像的分類（12學時）

第一節圖像分類技術和基本原理

第二節非監督分類的主要方法

第三節監督分類分類的主要方法

第四節圖像分類的後處理

第十章遙感信息提取（11學時）

第一節單一要素的信息提取

第二節高光譜圖像處理的主要陵想方法

第三節高空間解析度圖像處理和變化檢測

（註：課程大綱排版從左到右列）

第2~4次開課課程大綱

第一章緒論

1.1 緒論

學前必讀

學習參考

緒論

第二章遙感感測器與遙感數據

第一講遙感感測器和採樣量化

第二講遙感數據

學習參考

2.1 遙感感測器和採樣量化

2.2 遙感數據

第三章遙感圖像模型和特徵

第一講遙感圖像模型

第二講圖像統計特徵

第三講像素空間關係和圖像特徵

學習參考

3.1 遙感圖像模型

3.2 圖像斷墊習統計特徵

3.3 像素空間關係和圖像特徵

第四章遙感圖像顯示和增強

第一講色彩模型和色彩空間

第二講彩色合成

第三講圖像顯示拉伸

學習參考

4.1 色彩模型和色彩空間

4.2 色彩合成

4.3 圖像顯示拉伸

第五章圖像校正

第一講輻射傳輸

第二講輻射誤愚臭婆歡差和輻射校正

第三講幾何校正的概念和原理

第四講幾何精糾正

學習參考

5.1 輻射傳輸

5.2 輻射誤差和輻射矯正

5.3 幾何矯正的概念和原理

5.4 幾何精糾正

第六章圖像變換

第一講概述

第二講傅立葉變換

第三講波段運算

第四講 K-L變換

第五講纓帽變換

第六講彩色變換

第七講數字圖像融合

學習參考

6.1 傅立葉變換

6.2 波段運算

6.3 K-L變換

6.4 纓帽變換

6.5 彩色變換

6.6 數字圖像融合

第七章圖像濾波

第一講圖像噪聲與卷積、濾波

第二講圖像平滑

第三講圖像銳化

第四講頻率域濾波

學習參考

7.1 基本概念

7.2 圖像平滑

7.3 圖像銳化

7.4 頻率域濾波

7.5 圖像濾波的思路

第八章圖像分割

8.1 概念、方法和流程

8.2 灰度閾值法

8.3 梯度和區域方法

8.4 分割後處理

第一講概念、方法和流程

第二講灰度閾值法

第三講梯度和區域方法

第四講分割後處理

學習參考

第九章圖像分類

9.1 原理和相似性度量

9.2 非監督分類

9.3 監督分類

9.4 後處理和精度評估

第一講分類原理和相似性度量

第二講非監督分類

第三講監督分類

第四講分類後處理

學習參考

第十章遙感信息提取

第一講概念和原理

第二講單一目標的遙感信息提取

第三講高光譜圖像處理和高空間解析度圖像處理

第四講遙感變化檢測

學習參考

10.1 概念和原理

10.2 單一目標的遙感信息提取

10.3 高光譜圖像處理和高空間解析度圖像處理

10.4 遙感變化檢測

10.2 單一目標的遙感信息提取

10.3 高光譜圖像處理和高空間解析度圖像處理

10.1 概念和原理

（註：課程大綱排版從左到右列）

第5~8次開課課程大綱

第一章緒論

視覺-遙感：一個新的開始

學習參考

課程教學：緒論

測驗：1.1 緒論

第二章遙感感測器與遙感數據

2.1 遙感感測器和採樣量化

2.2 遙感數據

第二章學習參考

測驗：2.1 遙感感測器和採樣量化

測驗：2.2 遙感數據

第三章遙感圖像模型和特徵

3.1 遙感圖像模型

3.2 圖像統計特徵

3.3 像素空間關係和圖像特徵

第三章學習參考

測驗：3.1遙感圖像模型

測驗：3.2 圖像統計特徵

測驗：3.3 像素空間關係和圖像特徵

第四章遙感圖像顯示和增強

4.1 色彩模型和色彩空間

4.2 彩色合成

4.3 圖像顯示拉伸

第四章學習參考

4.1 色彩模型和色彩空間

4.2 色彩合成

4.3 圖像顯示拉伸

第五章圖像校正

5.1 輻射傳輸

5.2 輻射誤差和輻射校正

5.3 幾何校正的概念和原理

5.4 幾何精糾正

第五章學習參考

測驗：5.1 輻射傳輸

測驗：5.2 輻射誤差和輻射矯正

測驗：5.3 幾何校正的概念和原理

測驗：5.4 幾何精糾正

第六章圖像變換

6.1 概述

6.2 傅立葉變換

6.3 波段運算

6.4 K-L變換

6.5 纓帽變換

6.6 彩色變換

6.7 數字圖像融合

第六章學習參考

測驗：6.1 傅立葉變換

測驗：6.2 波段運算

測驗：6.3 K-L變換

測驗：6.4 纓帽變換

測驗：6.5 彩色變換

測驗：6.6 數字圖像融合

第七章圖像濾波

7.1 圖像噪聲與卷積、濾波

7.2 圖像平滑

7.3 圖像銳化

7.4 頻率域濾波

第七章學習參考

測驗：7.1 基本概念

測驗：7.2 圖像平滑

測驗：7.3 圖像銳化

測驗：7.4 頻率域濾波

測驗：7.5 圖像濾波的思路

第八章圖像分割

8.1 概念、方法和流程

8.2 灰度閾值法

8.3 梯度和區域方法

8.4 分割後處理

第八章學習參考

測驗：8.1 概念、方法和流程

測驗：8.2 灰度閾值法

測驗：8.3 梯度和區域方法

測驗：8.4 分割後處理

第九章圖像分類

9.1 分類原理和相似性度量

9.2 非監督分類

9.3 監督分類

9.4 分類後處理

第九章學習參考

測驗：9.1 原理和相似性度量

測驗：9.2 非監督分類

測驗：9.3 監督分類

測驗：9.4 後處理

第十章遙感信息提取

10.1 概念和原理

10.2 單一目標的遙感信息提取

10.3 高光譜圖像處理和高空間解析度圖像處理

10.4 遙感變化檢測

第十章學習參考

測驗：10.1 概念和原理

測驗：10.2 單一目標的遙感信息提取

測驗：10.3 高光譜圖像處理和高空間解析度圖像處理

測驗：10.4 遙感變化檢測

（註：課程大綱排版從左到右列）

實驗課時安排

序號	實驗項目	學時	必做的實驗內容
1	圖像合成與增強	4	圖像元數據編輯、圖像合併、剪裁、重採樣、視窗聯動等。圖像顯示合成和拉伸增強。
2	圖像精糾正	6	使用定標係數計算TOA，使用暗象元法進行大氣校正。採用地面控制點進行幾何精糾正，分析糾正誤差分布。
3	圖像變換	4	套用K-L，FFT，K-T，波段運算，彩色變換進行圖像處理和增強。
4	圖像濾波	4	套用圖像平滑、銳化的典型算法進行圖像去噪和增強。
5	圖像分割	6	使用閾值法等進行圖像分割，使用圖像形態學進行分割後處理，分割結果區域標識和矢量化。
6	圖像分類	6	對比套用非監督分類與監督分類的典型分類器、進行分類後處理和精度評價。
7	遙感信息提取	6	單一目標的信息提取、變化檢測，提取圖像信息。

（註：表格內容參考資料）

課前預備

預備知識

學習遙感數字圖像處理課程，學習者需要先修習的課程包括：遙感概論、線性代數、機率論與數理統計、綜合自然地理、算法語言與程式設計、地圖學。

學習資料

書名	作者	出版時間	出版社
《遙感數字圖像處理教程（第三版）》	韋玉春，湯國安等	2019年	科學出版社
《遙感數字圖像處理實驗教程（第二版）》	韋玉春，秦福瑩，程春梅	2018年	科學出版社
《遙感圖像處理模型與方法（第三版）》	肖溫格特（Schowengerdt,R.A.）	2010年	電子工業出版社
《圖像處理分析與機器視覺（第四版）》	桑卡等	2016年	清華大學出版社
《數字圖像處理（第三版）》	岡薩雷斯	2017年	電子工業出版社
《遙感數字影像處理導論（第三版）》	Jensen,J.R	2007年	機械工業出版社

（註：表格內容參考資料）

授課目標

（1）理解

圖像處理的基本原理
圖像合成顯示增強原理
輻射校正和幾何糾正原理
圖像變換的基本原理
圖像平滑、銳化原理
圖像分割、分類的原理
信息提取的原理

（2）掌握

數據來源，格式和讀寫
圖像合成和顯示增強方法
圖像統計和特徵提取方法
圖像校正方法
圖像分割和分類方法
變化檢測方法
誤差評估方法

（3）綜合

能夠綜合利用所學方法進行Landsat圖像，高分圖像（0.5~5米空間解析度）的地表覆蓋的變化檢測。

通過課堂講授和實驗練習闡述驗證相關內容，強化對遙感數字圖像處理基本原理和基本方法的理解和套用，培養學習者遙感數字圖像處理的基本技能，為遙感圖像套用與分析提供技術和方法的支持。

課程特色

遙感數字圖像處理課程強調遙感數字圖像處理的工作流和數據流，強調“數據-處理-分析-評估”思路的具體套用。

所獲榮譽

2019年1月8日，該課程被中華人民共和國教育部認定為“2018年國家精品線上開放課程”。

授課教師

韋玉春，南京師範大學教授，就職於南京師範大學地理科學學院，南京師範大學教育部虛擬地理環境重點實驗室，主要進行環境遙感研究。

張卡南，南京師範大學地理科學學院虛擬地理環境教育部重點實驗室副教授，主要從事基於數字攝影測量的三維空間數據採集、圖像目標提取與識別等方面的研究工作。

周良辰，南京師範大學副教授，就職於南京師範大學地理科學學院，南京師範大學教育部虛擬地理環境重點實驗室。

遙感數字圖像處理(南京師範大學提供的慕課)

基本介紹

課程性質

課程背景

課程定位

適用專業

開課信息

課程簡介

課程大綱

課前預備

預備知識

學習資料

授課目標

課程特色

所獲榮譽

授課教師

學習資料

授課目標

課程特色

所獲榮譽

授課教師

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