遥感数字图像处理复习题汇编.docx
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遥感数字图像处理复习题汇编
遥感数字图像处理
第一章
第1章概论
了解：
遥感图像数字处理的硬件、软件系统，未来的发展方向
掌握：
关于遥感图像处理的分类和方法
一、名词解释
数字图像：
用计算机存储和处理的图像，是一种空间坐标和灰度均不连续的、用离散数学表示的图像。
遥感数字图像：
以数字形式表述的遥感图像。
不同的地物能够反射或辐射不同波长的电磁波，利用这种特性，遥感系统可以产生不同的遥感数字图像。
像素：
是数字图像最基本的单位。
像素是A/D转换中的取样点，是计算机图像处理的最小单元；每个像素具有特定的空间位置和属性特征。
遥感数字图像处理：
通过计算机图像处理系统对遥感图像中的像素进行的系列操作过程。
频率域：
频率域基于傅里叶变换，频率域的图像处理是对傅里叶变换后产生的反映频率信息的图像进行处理。
重采样：
通过坐标转换，新像元常会落在原始影像阵列的几个像元间；该点在原始影像上的值，则需根据周围若干原像元值对该点的贡献进行加权计算，计算结果才是该点的原始像元值；再将该店的像元值赋给新影像对应的位置上，此过程叫重采样
常见方法：
最邻近法；双线性内插法；三次卷积法
二、简答
根据人眼的视觉特性：
可见图像、不可见图像和数学函数（图像）
按图像的灰度和空间坐标的连续性：
数字图像和模拟图像
模拟图像（又称光学图像）：
指空间坐标和明暗程度都连续变化的、计算机无法直接处理的图像，它属于可见图像。
数字图像：
指被计算机存储、处理和使用的图像，是一种空间坐标和灰度均不连续的、用离散数字表示的图像，它属于不可见图像。
∙什么是图像增强？
图像增强的目的是什么？
图像增强（ImageEnhancement）：
突出图像中有可能被忽视的细节信息。
图像增强（ImageEnhancement）的目的是:
通过改变图像的灰度等级，提高图像对比度、改善视觉效果和解译能力；消除边缘和噪声，平滑图像；突出边缘或线状地物，锐化图像。
∙何谓图像锐化？
举例说明图像锐化处理的几种方法？
锐化—边缘增强概念：
使图像上线性地物的信息得以突出出来的图像变换。
1、遥感数字图像与照片的区别
（1）照片来自于模拟方式，是通过摄影系统产生的；而遥感数字图像来自于数字方式，通过扫描和数码相机产生；
（2）照片没有像素，没有行列结构，没有扫描行；遥感数字图像中的基本构成单位就是像素，具有行和列，可能会观察到扫描行；
（3）照片中0表示没有数据；遥感数字图像中0是数值，不表示没有数据；
（4）照片中任何点都没有编号；遥感数字图像中每个点都有确定的数字编号；
（5）照片的摄影受到电磁波谱的成像范围限制；遥感数字图像可以使电磁波谱的任意范围
（6）一旦获取了照片，它的颜色就是确定的；遥感数字图像中颜色没有特定的规划，在处理过程中可以根据需要通过合成产生；
（7）照片只具有红、绿、蓝三个通道；遥感数字图像有多个波段。
2、怎样理解图像处理的两个观点
（1）离散方法的观点认为，一幅图像的存储和表示均为数字形式，数字是离散的，因此，使用离散方法进行图像处理才是合理的。
与该方法相关的一个概念是空间域。
空间域图像处理以图像平面本身为参考，直接对图像中的像素进行处理。
（2）连续方法的观点认为，我们感兴趣的图像通常源自物理世界，它们服从可用连续数学描述的规律，因此具有连续性，应该使用连续数学方法进行图像处理。
与该方法相关的一个主要概念是频率域。
频率域基于傅里叶变换，频率域的图像处理是对傅里叶变换后产生的反映频率信息的图像进行处理。
完成频率域图像处理后，往往要变换回到空间域进行图像的显示和对比。
三、填空
1、遥感数字图像处理的主要内容包括（图像增强）、（图像校正）、（信息提取）。
图像校正也称图像恢复、图像复原，校正的方法除了图像增强中的一些方法外，主要包括（辐射校正）和（几何纠正）。
2、遥感数字图像处理系统包括硬件系统和软件系统两大部分，其中硬件系统主要由计算机、（数字化器）、（大容量存储器）、（显示器）和（输出设备）、操作台。
3、在计算机中，基本的度量单位是（比特（位））。
存储一幅1024字节的8位图像需要（1MB）的存储空间。
一景正常的包括7个波段的LANDSAT5的TM图像文件，至少占用（200MB）的存储空间，
4、常用的遥感图像处理系统有（ERDASIMAGINE遥感图像处理系统）、（ENVI遥感图像处理系统）、（PCIGeomatica遥感图像处理系统）、（ERMapper遥感图像处理系统）。
第二章
第2章遥感数字图像的获取和存储
了解：
遥感图像成像模式，常用遥感平台，遥感数字图像的级别和数据格式
熟练掌握：
遥感图像数字化的过程，数字图像的特点
一、名词解释
电磁波谱：
将各种电磁波按其波长（或频率）的大小依次排列所构成的图谱。
辐射分辨率：
辐射分辨率是传感器区分反射或发射的电磁波辐射强度差异的能力。
空间分辨率：
是指遥感图像上能够详细区分的最小单元的尺寸或大小，即传感器能把两个目标物作为清晰的实体记录下来的两个目标物之间最小的距离。
图像分辨率：
图像上的点被映射或指定到给定的空间里的数量（通常是以英寸、厘米、像素为单位），是图像中的最小可分辨距离。
图像采样：
将空间上连续的图像变换成离散点（即像素）的操作称为采样。
二、简答
1、传感器分辨率的主要指标有哪些，各有什么意义
传感器分辨率指标主要有四个：
辐射分辨率、光谱分辨率、空间分辨率、时间分辨率。
辐射分辨率是传感器区分反射或发射的电磁波辐射强度差异的能力。
高的辐射分辨率可以区分信号强度中的微小差异。
光谱分辨率是传感器记录的电磁波谱中特定的波长范围和数量。
波长范围越窄，光谱分辨率越高。
波段数越多，光谱分辨率越高。
空间分辨率是指遥感图像上能够详细区分的最小单元的尺寸或大小，即传感器能把两个目标物作为清晰的实体记录下来的两个目标物之间最小的距离。
它是表征图像分辨地面目标细节能力的指标。
环境变化的空间尺度不同，需要采用空间分辨率不同的遥感图像。
对同一目标进行重复探测时，相邻两次探测的时间间隔称为时间分辨率。
不同时间的遥感图像能提供地物动态变化的信息，可用来对地物变化进行监测，也可以为某些专题要素的精确分类提供附加信息。
2、什么是图像的采样和量化？
量化级别有什么意义
将空间上连续的图像变换成离散点（即像素）的操作称为采样。
采样时，连续的图像空间被划分为网格，并对各个网格内的辐射值进行测量。
通过采样，才能将连续的图像转换为离散的图像，供计算机进行数字图像处理。
采样后图像被分割成空间上离散的像素，但其灰度值没有改变。
量化是将像素灰度值转换成整数灰度级的过程。
采样影响着图像细节的再现程度，间隔越大，细节损失越多，图像的棋盘化效果越明显。
量化影响着图像细节的可分辨程度，量化位数越高，细节的可分辨程度越高；保持图像大小不变，降低量化位数减少了灰度级会导致假的轮廓。
点灰度值采集方法（重采样方法）
最邻近像元法，双线性内插法，双三次卷积法，双像素重采样法
3、当前常用的传感器有哪些
当前常用的传感器有：
资源卫星的专题制图仪TM、增强型专题制图仪ETM+、高分辨率几何成像仪HGR、高分辨率立体成像系统HRS、植被传感器VEGETATION、高级空间热辐射热反射探测器、中等高分辨率成像光谱辐射仪MODIS、甚高分辨率辐射仪AVHRR、艾克诺斯IKONOS2、快鸟QuickBird、海岸带影色扫描仪CZCS、海洋宽视场观测传感器SeaWIFS。
4、遥感图像的主要类型有哪些？
各有什么特点
根据传感器选用的波长范围不同，遥感图像可以划分为不相干图像和相干图像。
前者为光学遥感所产生的图像，通过自然光源或者通过非相干辐射源得到，包括多光谱图像、高光谱图像和高空间分辨率图像，在该类图像中，像素记录的是各个相关物体发射的辐射能量之和；后者则是指微波遥感所产生的图像，图像中像素的值是一些相关物体辐射的复振幅总和。
根据传感器的空间分辨率不同，遥感图像分为高空间分辨率图像、中空间分辨率图像、低空间分辨率图像。
高空间分辨率图像：
空间分辨率小于10米。
常用的传感器有SPOT，快鸟和IKNOS等。
这些传感器往往具有较高的重访周期（数天），能够反映明确的地物几何信息，适用于对特定地区进行定点监测，当前主要应用于数字城市和工程制图。
中空间分辨率图像：
空间分辨率10－100米。
例如ASTER,TM等。
重访周期为数周。
具有较多的光谱信息，便于进行土地利用和土地覆盖、资源、地表景观等方面的研究。
低空间分辨率图像：
空间分辨率大于100米。
例如NOAA，MODIS等。
这些传感器往往具有较高的重访周期（数小时），适用于进行大范围的环境遥感监测，例如洪水、火灾、云和沙尘暴等。
5、遥感数字图像产品有哪些数据级别
根据中国科学院遥感卫星地面站的资料，遥感图像数据级别划分如下：
（1）0级产品：
未经过任何校正的原始图像数据；
（2）1级产品：
经过了初步辐射校正的图像数据；
（3）2级产品：
经过了系统级的几何校正，即利用卫星的轨道和姿态等参数、以及地面系统中的有关参数对原始数据进行几何校正。
产品的几何精度由这些参数和处理模型决定；
（4）3级产品：
经过了几何精校正，即利用地面控制点对图像进行了校正，使之具有了更精确的地理坐标信息。
产品的几何精度要求在亚像素量级上。
6、什么是遥感图像的元数据，包括哪些主要的参数
元数据是关于图像数据特征的表述，是关于数据的数据。
元数据描述了与图像获取有关的参数和获取后所进行的后处理。
例如，LANDSAT,SPOT等图像的元数据中包括了图像获取的日期和时间、投影参数、几何纠正精度、图像分辨率、辐射校正参数等。
7、通用的遥感数据存储格式有哪三种
遥感图像包括多个波段，有多种存储格式，但基本的通用格式有三种，即BSQ、BIL和BIP格式。
BSQ（bandsequential）是像素按波段顺序依次排列的数据格式。
即先按照波段顺序分块排列，在每个波段块内，再按照行列顺序排列。
同一波段的像素保存在一个块中，这保证了像素空间位置的连续性。
BIL（bandinterleavedbyline）格式中，像素先以行为单位分块，在每个块内，按照波段顺序排列像素。
同一行不同波段的数据保存在一个数据块中。
像素的空间位置在列的方向上是连续的。
BIP（bandinterleavedbyPixel）格式中，以像素为核心，像素的各个波段数据保存在一起，打破了像素空间位置的连续性。
保持行的顺序不变，在列的方向上按列分块，每个块内为当前像素不同波段的像素值。
10、怎么计算图像文件的大小
图像文件的大小（字节）按照下面的公式计算：
图像行数x图像列数x每个像素的字节数x波段数x辅助参数
其中，辅助参数一般为1。
一些系统如ERDAS，在图像文件中加入了图像金字塔索引等信息，该值为1.4。
每个像素的字节数与存储有关，8位数为1个字节。
以8位量化产生的图像，每个像素值为0－255，占用一个字节。
16位数占用两个字节，以此类推。
三、填空
1、遥感系统是一个从地面到空中直至空间，从信息收集、存贮、传输处理到分析判读、应用的技术体系，主要包括（遥感试验）、（信息获取）、（信息传输）、（信息处理）、（信息应用）等五部分。
2、按工作方式是否具有人工辐射源，传感器可分为（主动方式）和（被动方式）两类，按数据的记录方式，传感器可分为（成像方式）和（非成像方式）两大类。
3、光学－机械扫描仪和多光谱扫描仪靠一个平面反射镜的旋转或摆动对地面作（舷向扫描）（在垂直于飞行方向的直线上扫描），获得地面舷向一条细带的信息，然后再通过飞行器的向前飞行产生（航向扫描）（在飞行方向上扫描），由这两个方向的扫描便可得一定宽度的地面条带的信息，经过扫描仪内部的处理，在终端可形成一幅反映这个地面条带的影像。
4、固体扫描仪（CCD扫描仪）的成像是（推扫式）扫描成像，它省去了复杂的光学机械，有超小型、（速度快）、功率损耗低、寿命长、简单可靠、（动态范围宽）的特点。
5、按使用的工作波段，可分为紫外、可见光、红外、微波、多波段等传感器。
紫外传感器的探测波段在（50nm~380nm）之间；可见光传感器的探测波段在（380nm~760nm）之间；红外传感器的探测波段在（760nm~1.0×106nm）之间；微波传感器的探测波段在（1.0×106nm~1.0×109nm）之间；多波段传感器使用的波段在可见光波段和红外波段范围内，由若干个窄波段组成。
7、通过成像方式获取的图像是连续的，无法直接进行计算机处理。
此外，有些遥感图像是通过摄影方式获取的，保存在胶片上。
只有对这些获取的图像（或模拟图像）进行数字化后，才能产生数字图像。
数字化包括两个过程：
（采样）和（量化）。
8、一幅数字图像为8位量化，量化后的像素灰度级取值范围是（0-255）的整数。
设该数字图像为600行600列，则图像所需要的存储空间为（360000）字节。
9、根据（传感器选用的波长范围）不同，遥感图像可以划分为不相干图像和相干图像。
10、（高光谱图像）图像，每个采样位置具有几十甚至几百个波段，远远超出人眼的分辨能力，具有很高的地物识别能力，适合于进行地物的遥感反演研究。
11、遥感图像数据中的2级产品经过了系统级的（几何校正），即利用（卫星的轨道和姿态）等参数、以及地面系统中的有关参数对原始数据进行处理。
12、遥感图像数据中的3级产品：
经过了（几何精校正），即利用（地面控制点）对图像进行了校正，使之具有了更精确的地理坐标信息。
13、LANDSAT,SPOT等图像的元数据中包括了（图像获取的日期和时间）、（投影参数）、（几何纠正精度）、（图像分辨率）、（辐射校正参数）等。
14、设图像数据为N列，M行，K个波段。
（BIL）数据排列遵循以下规律：
第一行第一波段，第一行第二波段，第一行第K波段，…，第m行第一波段，第m行第二波段，…，第m行第K波段。
（BSQ）数据排列遵循以下规律：
第一波段为第一块，第二波段为第二块，…，第K波段为第K块。
每个波段块中，像素按行列顺序存储。
15、ENVI和ERMapper遥感软件使用（BSQ）格式保存图像数据。
16、一个HDF文件应包括一个（文件头（FileHeader））、一个或多个（描述块（DataDescriptorBlock））、若干个数据对象（DataObject）。
17、GeoTIFF目前支持三种坐标空间：
（栅格空间（RasterSpace））、设备空间（DeviceSpace）和（模型空间（ModelSpace））。
18、经过几何纠正后，图像文件坐标用地图坐标来表示，按照选用的投影和坐标系不同，表示方法不同。
以我国常用的高斯－克吕格投影为例，地图坐标使用（直角坐标系）表示，单位为（米）。
最小值在（左下角），且不为0。
18、设有图像文件为200行，200列，8位量化，共7个波段，辅助参数为1，则该图像文件的大小为（280000字节）。
19、标记图像文件格式TIFF（TagImageFileFormat）是Mac中广泛使用的图像格式，它由Aldus和微软联合开发，它的特点是（图像格式复杂）、（存贮信息多）。
第三章
第3章遥感数字图像的表示和统计描述
了解：
遥感图像的数字表示，直方图匹配
掌握：
窗口和邻域
熟练掌握：
直方图的定义、性质和应用，卷积运算
一、名词解释
遥感图像模型：
传感器探测地物电磁波辐射能量所得到的遥感图像从理论角度归纳出的一个具有普遍意义的模型。
直方图：
对于数字图像来说，直方图实际就是图像灰度值的概率密度函数的离散化图形。
窗口：
对于图像中的任一像素（x,y），以此为中心，按上下左右对称所设定的像素范围，称为窗口。
滤波：
滤波是把某种信号处理成为另一种信号的过程。
纹理：
纹理通常被定义为图像的某种局部性质,或是对局部区域中像素之间关系的一种度量。
12直方图：
以横轴表示灰度级，纵轴表示每一灰度级具有的像素数或该像素占总像素数的比例值，做出的统计图称为灰度直方图。
直方图是灰度级的函数，描述的是图像中各个灰度级像素的个数，其实质是灰度值概率密度函数的离散化图形。
性质：
1）反映了图像中的灰度分布规律；
2）任何一幅特定的图像都有惟一的直方图与之对应，但不同的图像可以有相同的直方图；
3）如果一幅图像有两个不相连的区域组成，并且每个区域的直方图已知，则整幅图像的直
方图是该两个区域的直方图之和；
4）在多数情况下，遥感图像的灰度值服从或接近于正态分布；
13直方图的作用：
直方图代表了影像中亮度值（像元值）的分布情况：
1亮度值分布范围、峰值范围、均值、离散程度
2直方图形状反映了影像的基本特点，说明了影像的明亮状况、图像质量好坏。
14直方图均衡化：
对原始影像进行对比对变换，使得新图像中各种像元个数基本一致，即变换后图像的灰度级概率p（DN,）等于常数，此变换叫直方图均衡化
15直方图匹配：
把原始影像的直方图变换与参考图像的直方图形态一致
二、简答
∙什么是图像直方图？
直方图在遥感图像分析中的意义何在？
概念：
以横轴表示灰度级，以纵轴表示每一灰度级所具有的像元总数，做出的柱状统计图即为灰度直方图。
意义：
反映图像中的灰度分布规律；轴若表示各个灰级上的像元百分比，则直方图可以看成是离散概率分布；方图是图像亮度值频率统计信息的图形化表达方式，直方图上面的各个峰对应于可识别的地表覆盖类型。
1. 遥感图像模型是什么，有什么意义？
遥感图像模型是传感器探测地物电磁波辐射能量所得到的遥感图像从理论角度归纳出的一个具有普遍意义的模型。
遥感图像模型从理论上对遥感图像的意义进行了解释。
单波段图像可以表述为一个函数。
适应于不同的需要，在数学方式上遥感数字图像有确定性表示和统计性表示。
统计特征是遥感图像的基本特征，通过多波段统计特征的分析和纹理分析，可以快速地提取图像中的有效信息。
2. 遥感图像怎么数字表示？
表示图像的基本方法有两类，即确定的与统计的。
确定的表示法是写出图像函数表达式，对于数字图像，则表示成矩阵或向量形式。
统计的表示法则是用一种平均特征来表示图像。
4. 图像直方图有怎样的性质？
直方图反映了图像中的灰度分布规律；任何一幅特定的图像都有唯一的直方图与之对应，但不同的图像可以有相同的直方图；如果一幅图像仅包括两个不相连的区域，并且每个区域的直方图已知，则整幅图像的直方图是这两个区域的直方图之和；由于遥感图像数据的随机性，一般情况下，遥感图像数据与自然界的其它现象一样，服从或接近于正态分布。
5. 如何根据图像直方图判断图像质量？
根据直方图的形态可以大致推断图像的反差，然后可通过有目的地改变直方图形态来改善图像的对比度。
一般来说，如果图像的直方图形态接近正态分布，则这样的图像反差适中；如果直方图峰值位置偏向灰度值大的一边，图像偏亮；如果峰值位置偏向灰度值小的一边，图像偏暗；峰值变化过陡、过窄，则说明图像的灰度值过于集中，反差小。
6. 窗口和邻域有什么区别？
对于图像中的任一像素（x,y），以此为中心，按上下左右对称所设定的像素范围，称为窗口。
窗口多为矩形，行列数为奇数，并按照行数x列数的方式来命名。
例如，3x3窗口，5x5窗口等。
3x3表示由3行和3列像素构成的矩形范围。
中心像素周围的行列称为该像素的邻域。
邻域按照与中心像素相邻的行列总数来命名。
例如，对于3x3窗口而言，如果考虑中心像素周围的所有像素，那么相邻的总的行列数为8，称为8－邻域。
如果认为上下左右的像素是相邻像素，那么总的行列数为4，则称为4－邻域。
7.什么是卷积运算？
卷积是空间域上针对特定窗口进行的运算，是图像平滑、锐化中使用的基本的计算方法。
设窗口大小为m×n，（i,j）是中心像素，f（x,y）是图像像素值，g（i,j）是运算结果，是窗口模板（或称为卷积核，kernel），那么，卷积计算的公式为：
对于整个图像，从左上角开始，由左到右、由上到下按照窗口大小顺序进行遍历，即可完成整个图像的卷积计算。
对于图像边缘，由于无法满足窗口对中心像素的要求，其窗口外部的像素值可以用如下任意一种方法来处理：
1）设为0值；2）按对称原则从图像中取值；3）保留原值，不进行计算。
8.什么是滤波？
狭义地说，滤波是指改变信号中各个频率分量的相对大小、或者分离出来加以抑制、甚至全部滤除某些频率分量的过程。
广义地说，滤波是把某种信号处理成为另一种信号的过程。
从计算上来看，滤波
是频率函数
与信号
的频谱
之间的相乘计算：
三、填空
1、遥感图像可以表示为某一时刻，在不同波长和不同极化（偏振）方向上所收集到的位于坐标（）的目标物的电磁波辐射能量：
式中，为（目标的反射率）；是黑体的（电磁波发射能力）；为（入射的辐射量）；表示（极化方向），主要用于微波成像；代表波长；为成像时间。
2、在同一地区的随（时间）、（波段）和（极化方向）不同而获得的多个图像的组合，叫做多源图像。
3、遥感图像处理后产生的图像函数具有（连续性），（定义域的限定性），（函数值的限定性），（函数值物理意义的明确性）的特点。
4、在图像处理中，为了便于问题的分析，需要用数学方式来表示图像。
表示图像的基本方法有两类，即（确定的）与（统计的）。
5、图像的确定性表示形式有（矩阵）和（向量）。
6、单波段图像的统计特征有，反映像素值（平均信息）统计
第四章
第4章图像的显示和拉伸
了解：
数字图像的显示
掌握：
非线性拉伸反差扩展；直方图均衡化；
熟练掌握：
伪彩色合成，真彩色合成，假彩色合成，典型地物在标准假彩色图像上的特征；线性拉伸，分段线性拉伸
一、名词解释
灰色梯尺：
黑白系列的非彩色可以用一条灰色色带表示，一端是纯黑色，另一端是纯白色，称为灰色梯尺。
伪彩色合成：
是把单波段灰度图像中的不同灰度级按特定的函数关系变换成彩色，然后进彩色图像显示的方法。
真彩色合成：
如果彩色合成中选择的波段的波长与红绿蓝的波长相同或近似，那么得到的图像的颜色与真彩色近似，这种合成方式称为真彩色合成。
密度分割法：
是对单波段遥感图像按灰度分级，对每级赋予不同的色彩，使之变为一幅彩色图像
直方图均衡化：
对原始图像中的像素灰度做某种映射变换，使变换后图像灰度的概率密度是均匀分布的，即变换后图像是一幅灰度级均匀分布的图像。
二、简答
1. 图像增强的意义？
用来改善图像的对比度，突出感兴趣的地物信息，提高图像的目视解释效果。
从一般意义上看，图像增强是使得图像看起来更好的图像处理方法。
3. 常用的颜色模型有哪些，各有什么特点？
1）RGB模型，这种模型用在彩色监视器和彩色摄像机等领域，当彩色图像中的部分地物隐藏在阴影中时不适用；
2）CMY模型，用在彩色打印机上；
3）YIQ模型，用于彩色电视广播。
其中，Y相当于亮度，而I和Q是被称为正交的两个颜色分量。
主要优点是去掉了亮度（Y）和颜色信息（I和Q）间的紧密联系。
4）HIS模型，用于图像的显示和处理，其中I是强度。
强度成份（Ｉ）在图像中与颜色信息无关；色调和饱和度成份与人们获得颜色的方式密切相关。
这些特征使HIS模型成为一个理想的研究图像处理运算法则的工具，是面向彩色图像处理的最常用的颜色模型。
5. 为什么要进行彩色合成？
有哪些主要的合成方法？
人眼对黑白密度的分辨能力有限，大致只有10个灰度级，而对彩色图像的分辨能力则要高得多。
为了充分利用色彩在遥感图像判读中的优势，常常首先对多波段图像进行彩色合成得到彩色图像，然后再进行其他的处理。
彩色合成包括伪彩色合成、真彩色合成、假彩色合成和模拟真彩色合成四种方法。
6. 假彩色合成与
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