【摘要】：由于遥感图像数据的随机性，在图像像素数足够多且地物类型差异不是非常大的情况下，遥感图像数据与自然界的其他现象一样，服从或接近于正态分布，即式中：σ是标准差；μ为均值。也就是说，质量好的遥感影像对应的直方图的形态应当与正态分布的曲线形态类似。如果遥感图像数据不完全服从正态分布，即遥感图像直方图分布曲线与正态分布曲线存在差异，那么可以判读出该遥感图像存在一定的问题，例如曝光不足、曝光过分集中等现象。
根据上面的数字影像，绘制相应的直方图，此时可以看出，对应的直方图具有以下性质：
（1）直方图反映了图像灰度的分布规律。它描述每个灰度级具有的像素个数，但失去了这些像素在图像中的位置信息。在遥感数字图像处理中，可通过修改图像的直方图来间接改变图像的总体反差。
（2）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。
（3）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。符合图像的叠加原理。
（4）从统计学角度看，图像的灰度值是离散变量，直方图表示离散的概率分布。若将直方图中各个灰度级的像素数连成一条线，纵坐标的比例值即为某灰度级出现的概率密度，该线可近似看成连续函数的概率密度分布曲线。(www.xing528.com)
（5）由于遥感图像数据的随机性，在图像像素数足够多且地物类型差异不是非常大的情况下，遥感图像数据与自然界的其他现象一样，服从或接近于正态分布，即
式中：σ是标准差；μ为均值。也就是说，质量好的遥感影像对应的直方图的形态应当与正态分布的曲线形态类似。
如果遥感图像数据不完全服从正态分布，即遥感图像直方图分布曲线与正态分布曲线存在差异，那么可以判读出该遥感图像存在一定的问题，例如曝光不足、曝光过分集中等现象。
免责声明：以上内容源自网络，版权归原作者所有，如有侵犯您的原创版权请告知，我们将尽快删除相关内容。
