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课程目录
1.1 视觉与遥感：一个新的开始
1.2 学习参考（1）
1.3 学习参考（2）
1.4 绪论（1）
1.5 绪论（2）
2.1 遥感传感器和采样量化
2.2 遥感数据
3.1 遥感图像模型
3.2 图像统计
3.3 像素空间关系和图像特征
4.1 色彩模型和色彩空间
4.2 彩色合成
4.3 图像拉伸
5.1 辐射传输和辐射误差
5.2 辐射校正
5.3 几何校正概述
5.4 几何精纠正
6.0 图像变换概述
6.1 傅里叶变换
6.2 波段运算
6.3 K-L变换
6.4 K-T变换
6.5 彩色变换
6.6 数字图像融合
7.0 图像滤波概述
7.1 图像噪声与卷积、滤波
7.2 图像平滑
7.3 图像锐化
7.4 频率域滤波
8.1 图像分割的概念和方法
8.2 灰度阈值法
8.3 梯度和区域法
8.4 分割后处理
9.1 图像分类原理和相似性度量
9.2 非监督分类
9.3 监督分类
9.4 分类后处理
10.1 遥感信息提取的概念和原理
10.2 单一目标的遥感信息提取
10.3 高光谱和高空间图像处理
10.4 变化检测
1.2 学习参考（1）
1.3 学习参考（2）
1.4 绪论（1）
1.5 绪论（2）
2.1 遥感传感器和采样量化
2.2 遥感数据
3.1 遥感图像模型
3.2 图像统计
3.3 像素空间关系和图像特征
4.1 色彩模型和色彩空间
4.2 彩色合成
4.3 图像拉伸
5.1 辐射传输和辐射误差
5.2 辐射校正
5.3 几何校正概述
5.4 几何精纠正
6.0 图像变换概述
6.1 傅里叶变换
6.2 波段运算
6.3 K-L变换
6.4 K-T变换
6.5 彩色变换
6.6 数字图像融合
7.0 图像滤波概述
7.1 图像噪声与卷积、滤波
7.2 图像平滑
7.3 图像锐化
7.4 频率域滤波
8.1 图像分割的概念和方法
8.2 灰度阈值法
8.3 梯度和区域法
8.4 分割后处理
9.1 图像分类原理和相似性度量
9.2 非监督分类
9.3 监督分类
9.4 分类后处理
10.1 遥感信息提取的概念和原理
10.2 单一目标的遥感信息提取
10.3 高光谱和高空间图像处理
10.4 变化检测
课程详情
本课程是地理信息科学专业本科生的专业核心课，主要介绍遥感数字图像处理的基本技术和算法，重点讲述光学遥感数字图像处理方法。（南京师范大学）
本课程是地理信息科学专业本科生的专业核心课，主要介绍遥感数字图像处理的基本技术和算法，重点讲述光学遥感数字图像处理方法。（南京师范大学）
本课程是地理信息科学专业本科生的专业核心课，主要介绍遥感数字图像处理的基本技术和算法，重点讲述光学遥感数字图像处理方法。（南京师范大学）
