1 概述

隨著科學技術的不斷進步，對于圖像處理的方式也逐漸先進，目前比較主流的圖像處理方法有兩種：數字圖像處理和遙感影像處理。數字圖像處理技術不斷進步，其應用領域也在不斷拓展。遙感影像處理是將遙感影像的模擬信號轉變為數字形式的信息輸入計算機中，按照一定的數學模型，進行變換、加工、產生可為專業人員判讀的圖像或資料。相對于數字圖像處理，遙感影像處理不僅要提高視覺效果，還要恢復原有地形點的位置信息和輻射信息，這一點為圖像處理技術在專業領域的應用提出了新的難題。 筆者將從技術原理和方法兩個方面分析比較這兩種圖像處理的方式。

2 數字圖像處理與遙感圖像處理的比較分析

2.1 數學原理相同，數據特征不同

從記錄形式的角度來說，數字圖像與數字遙感影像是相同的，都是對連續信號投影后形成的離散二維數字矩陣。具體說來，圖像處理是對二維數字矩陣進行某些數學運算以提高圖像質量，它們在機理上是共通的，都涉及高等數學、離散數學、線性代數、概率論和隨機過程等數學理論，其常用的圖像處理方法也是通用的。

而遙感影像與普通的數字影像在獲取方式上又截然不同，普通的數字影像大多數來源于數字攝像機、掃描儀等設備，成像距離較短，圖像空間分辨率高，成像參數隨意性強，攝影成像遵循中心投影原理，記錄的信息多為物體在可見光波段的反射量。遙感影像由航天、航空設備上的傳感器獲得，成像大多采用頂部成像的方式，也就是俯瞰地面。 這種成像方式由于遠離地面，所以空間分辨率低。 常常是掃描成像，使用波段顧忌大氣窗口，從紫外、可見光、紅外、微波等波段都有涉及。兩者的獲取方式不同，同時，兩者評價影像質量的參數也不盡相同，所以，兩者的信息量（ 數字矩陣的大?。┮蚕嗖钌踹h。

2.2 處理機制相同，應用目標不同

從處理機制的角度來看，兩者的核心技術大致相同。 首先，數字圖像處理的工具通常有三種類型：第一種是直接在空間域中進行數據運算來處理圖像；第二種是進行圖像變換；第三種是在積分幾何和隨機集合論的基礎上進行運算。同時，這三種工具作為圖像處理的核心技術在遙感影像的處理中也有大量的運用，尤其是在圖像增強方面。無論是數字圖像處理還是遙感影像處理，它們的目的都是改變圖像的灰度等級、提高圖像對比度、消除邊緣和噪聲、平滑圖像、突出邊緣或線狀地物、銳化圖像、合成彩色圖像、壓縮圖像數據量、突出主要信息。

但是從應用目標的角度上說，兩者就不相同了。 對于數字圖像處理的目標大致有以下三個主要方面：第一個目標是為了提高圖像的視感質量；第二個目標是為了提取圖像中所包含的某些特征或特殊信息，這些被提取的特征或信息往往為計算機分析圖像提供便利；第三個目標是為了進行圖像數據的變換、編碼和壓縮，以便于圖像的存儲和傳輸。 而對于遙感影像處理來說，它是以恢復地形點的正確位置和輻射信息為主要目標，通常分為幾何校正與輻射校正兩點。其一，幾何處理就是解決遙感圖像的幾何變形的問題，對遙感圖像進行幾何糾正。往往采用多項式或其他模型改變現有影像像元的幾何位置，重新采樣輸出糾正影像。 其二，輻射校正是消除圖像數據中依附在輻射亮度中的各種失真的過程，從遙感傳感器成像機理出發，分析輻射誤差的多種來源，采用適當的方法模型求取真實的輻射量矩陣，這些方法通常有回歸分析法、直方圖等。相較而言，遙感影像處理比數字圖像處理更加趨向求本溯源，這樣的處理過程更加具有真實的物理意義。

2.3 圖像運算相同，解譯結果不同

在圖像運算方面，數字圖像處理和遙感影像處理有相同之處。 通常，兩者都是通過一系列數學運算使圖像增強，從而達到提取某些信息或去掉某些不需要信息的目的。這些數學運算涉及面比較廣泛，包括圖像的代數運算、邏輯運算和數學形態學運算等。 經常使用的數學方法有：差值運算、比值運算和混合運算三種。 另外，加法運算在人像處理中可祛除面部斑點，減少遙感影像隨機噪聲。差值運算可去除圖像背景，增強目標識別，遙感影像中有利于變化事件的動態監測。乘法運算可提取感興趣的地物，比值運算可用于去除地形坡度和方向引起的輻射量變化等。 數字圖像處理的解譯結果不同于遙感影像處理的結果，由于遙感影像處理以幾何校正與輻射校正為目的，在圖像運算中就帶有了很強的目的性和針對性。采用遙感影像處理的方式，從圖像中可以提取植被信息，統計綠量，估計作物產量等。

2.4 發展趨勢相同，專業側重不同

科學技術的迅速發展，給圖像處理技術提供了廣闊的發展空間，也預示著圖像處理技術未來光明的發展前景。計算機技術和人工智能、思維科學研究的迅速發展，也推動著數字圖像處理向更高、更深層次發展。

目前，相關的研究人員已經開始研究如何用計算機系統解釋圖像，以期實現類似人類視覺系統理解外部世界，這被稱為圖像理解或計算機視覺。 對于這個研究方向而言，將是一個長期而艱巨的過程，這次期間一定會存在很多困難和阻礙，就當前而言，還側重在圖像分析方面。 圖像分析是對圖像中感興趣的目標進行檢測和測量，以獲得它們的客觀信息，從而建立對圖像的描述。 在圖像分析的過程中，往往先區分不同對象，將圖像分隔，進而進行特征提取，完成識別不同對象的目的或對圖像進行分類，最后對不同對象進行描述，建立不同對象間的相互聯系，從而找出有意義的相似結構。圖像分析常用的方法有鄰域分析、查找分析、指標分析、疊加分析、歸納分析等。

再來探討遙感圖像處理， 它的終極目標是逐步實現遙感圖像專題信息的自動化提取，最終建立自動解譯的專家系統。 正因為專業特點的原因，遙感影像處理更加側重地形解譯，要運用多重地形分析的方法，這些方法有坡度分析、坡向分析、高程分帶、地形陰影、地形校正處理等，并且通過運用這些方法，遙感影像處理已經取得了很多豐碩的研究成果，得到了業界的一致好評。

3 結論

綜上所述，我們不難得出這樣的結論：遙感影像處理是數字圖像處理技術在地學領域的應用，由于專業的獨特性，研究方向的專一性，遙感影像處理與數字圖像處理相比，除了在數學原理、處理機制、圖像運算、發展趨勢等方面存在相同之處，在數據特征、應用目標、解譯結果、專業側重等方面也有所不同。我們可以這樣說，數字圖像處理技術是遙感影像處理的基礎，但是因為遙感影像處理獨特的應用領域和應用需要，遙感影像處理反作用于數字圖像處理， 對數字圖像處理的發展有一定的敦促作用，相信，在數字圖像處理不斷推出新技術的同時，也能帶動遙感影像處理向著更加輝煌的未來發展。

參考文獻：
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