高像素模組解像力改善方法的研究

㈠ 求畢業論文超光學解析度的NSOM(近場掃描光學顯微鏡)探討，的文獻綜述

高解析度光學顯微術在生命科學中的應用

【摘要】 提高光學顯微鏡解析度的研究主要集中在兩個方面進行，一是利用經典方法提高各種條件下的空間解析度，如用於厚樣品研究的SPIM技術，用於快速測量的SHG技術以及用於活細胞研究的MPM技術等。二是將最新的非線性技術與高數值孔徑測量技術（如STED和SSIM技術）相結合。生物科學研究離不開超高解析度顯微術的技術支撐，人們迫切需要更新顯微術來適應時代發展的要求。近年來研究表明，光學顯微鏡的解析度已經成功突破200nm橫向解析度和400nm軸向解析度的衍射極限。高解析度乃至超高解析度光學顯微術的發展不僅在於技術本身的進步，而且它將會極大促進生物樣品的研究，為亞細胞級和分子水平的研究提供新的手段。

【關鍵詞】 光學顯微鏡；高解析度；非線性技術；納米水平

在生物學發展的歷程中顯微鏡技術的作用至關重要，尤其是早期顯微術領域的某些重要發現，直接促成了細胞生物學及其相關學科的突破性發展。對固定樣品和活體樣品的生物結構和過程的觀察，使得光學顯微鏡成為絕大多數生命科學研究的必備儀器。隨著生命科學的研究由整個物種發展到分子水平，顯微鏡的空間解析度及鑒別精微細節的能力已經成為一個非常關鍵的技術問題。光學顯微鏡的發展史就是人類不斷挑戰解析度極限的歷史。在400～760nm的可見光范圍內，顯微鏡的分辨極限大約是光波的半個波長，約為200nm，而最新取得的研究成果所能達到的極限值為20～30nm。本文主要從高解析度三維顯微術和高解析度表面顯微術兩個方面，綜述高解析度光學顯微鏡的各種技術原理以及近年來在突破光的衍射極限方面所取得的研究進展。

1 傳統光學顯微鏡的解析度

光學顯微鏡圖像的大小主要取決於光線的波長和顯微鏡物鏡的有限尺寸。類似點源的物體在像空間的亮度分布稱為光學系統的點擴散函數(point spread function, PSF)。因為光學系統的特點和發射光的性質決定了光學顯微鏡不是真正意義上的線性移不變系統，所以PSF通常在垂直於光軸的x-y平面上呈徑向對稱分布，但沿z光軸方向具有明顯的擴展。由Rayleigh判據可知，兩點間能夠分辨的最小間距大約等於PSF的寬度。

根據Rayleigh判據，傳統光學顯微鏡的解析度極限由以下公式表示[1]：

橫向解析度(x-y平面)：dx，y=■

軸向解析度(沿z光軸)：dz=■

可見，光學顯微鏡解析度的提高受到光波波長λ和顯微鏡的數值孔徑N.A等因素的制約；PSF越窄，光學成像系統的解析度就越高。為提高解析度，可通過以下兩個途徑：（1）選擇更短的波長；（2）為提高數值孔徑, 用折射率很高的材料。

Rayleigh判據是建立在傳播波的假設上的，若能夠探測非輻射場，就有可能突破Rayleigh判據關於衍射壁壘的限制。

2 高解析度三維顯微術

在提高光學顯微鏡解析度的研究中，顯微鏡物鏡的像差和色差校正具有非常重要的意義。從一般的透鏡組合方式到利用光闌限制非近軸光線，從穩定消色差到復消色差再到超消色差，都明顯提高了光學顯微鏡的成像質量。最近Kam等[2]和Booth等[3]應用自適應光學原理，在顯微鏡像差校正方面進行了相關研究。自適應光學系統由波前感測器、可變形透鏡、計算機、控制硬體和特定的軟體組成，用於連續測量顯微鏡系統的像差並進行自動校正。 一般可將現有的高解析度三維顯微術分為3類：共聚焦與去卷積顯微術、干涉成像顯微術和非線性顯微術。

2.1 共聚焦顯微術與去卷積顯微術 解決厚的生物樣品顯微成像較為成熟的方法是使用共聚焦顯微術(confocal micros) [4]和三維去卷積顯微術(three-dimensional deconvolution micros, 3-DDM) [5]，它們都能在無需制備樣品物理切片的前提下，僅利用光學切片就獲得樣品的三維熒光顯微圖像。

共聚焦顯微術的主要特點是，通過應用探測針孔去除非共焦平面熒光目標產生的熒光來改善圖像反差。共聚焦顯微鏡的PSF與常規顯微鏡的PSF呈平方關系，解析度的改善約為■倍。為獲得滿意的圖像，三維共聚焦技術常需使用高強度的激發光，從而導致染料漂白，對活生物樣品產生光毒性。加之結構復雜、價格昂貴，從而使應用在一定程度上受到了限制。

3-DDM採用軟體方式處理整個光學切片序列，與共聚焦顯微鏡相比，該技術採用低強度激發光，減少了光漂白和光毒性，適合對活生物樣品進行較長時間的研究。利用科學級冷卻型CCD感測器同時探測焦平面與鄰近離焦平面的光子，具有寬的動態范圍和較長的可曝光時間，提高了光學效率和圖像信噪比。3-DDM拓展了傳統寬場熒光顯微鏡的應用領域受到生命科學領域的廣泛關注[6]。

2.2 選擇性平面照明顯微術 針對較大的活生物樣品對光的吸收和散射特性，Huisken[7]等開發了選擇性平面照明顯微術(selective plane illumination micros，SPIM)。與通常需要將樣品切割並固定在載玻片上的方式不同，SPIM能在一種近似自然的狀態下觀察2～3mm的較大活生物樣品。SPIM通過柱面透鏡和薄型光學窗口形成超薄層光，移動樣品獲得超薄層照明下切片圖像，還可通過可旋轉載物台對樣品以不同的觀察角度掃描成像，從而實現高質量的三維圖像重建。因為使用超薄層光，SPIM降低了光線對活生物樣品造成的損傷，使完整的樣品可繼續存活生長，這是目前其他光學顯微術無法實現的。SPIM技術的出現為觀察較大活樣品的瞬間生物現象提供了合適的顯微工具，對於發育生物學研究和觀察細胞的三維結構具有特別意義。

2.3 結構照明技術和干涉成像 當熒光顯微鏡以高數值孔徑的物鏡對較厚生物樣品成像時，採用光學切片是一種獲得高分辨3D數據的理想方法，包括共聚焦顯微鏡、3D去卷積顯微鏡和Nipkow 盤顯微鏡等。1997年由Neil等報道的基於結構照明的顯微術，是一種利用常規熒光顯微鏡實現光學切片的新技術，並可獲得與共聚焦顯微鏡一樣的軸向解析度。干涉成像技術在光學顯微鏡方面的應用1993年最早由Lanni等提出，隨著I5M、HELM和4Pi顯微鏡技術的應用得到了進一步發展。與常規熒光顯微鏡所觀察的熒光相比，干涉成像技術所記錄的發射熒光攜帶了更高解析度的信息。（1）結構照明技術：結合了特殊設計的硬體系統與軟體系統，硬體包括內含柵格結構的滑板及其控制器，軟體實現對硬體系統的控制和圖像計算。為產生光學切片，利用CCD採集根據柵格線的不同位置所對應的原始投影圖像，通過軟體計算，獲得不含非在焦平面雜散熒光的清晰圖像，同時圖像的反差和銳利度得到了明顯改善。利用結構照明的光學切片技術，解決了2D和3D熒光成像中獲得光學切片的非在焦平面雜散熒光的干擾、費時的重建以及長時間的計算等問題。結構照明技術的光學切片厚度可達0.01nm，軸向解析度較常規熒光顯微鏡提高2倍，3D成像速度較共聚焦顯微鏡提高3倍。（2）4Pi 顯微鏡：基於干涉原理的4Pi顯微鏡是共聚焦/雙光子顯微鏡技術的擴展。4Pi顯微鏡在標本的前、後方各設置1個具有公共焦點的物鏡，通過3種方式獲得高解析度的成像：①樣品由兩個波前產生的干涉光照明；②探測器探測2個發射波前產生的干涉光；③照明和探測波前均為干涉光。4Pi顯微鏡利用激光作為共聚焦模式中的照明光源，可以給出小於100nm的空間橫向解析度，軸向解析度比共聚焦熒光顯微鏡技術提高4~7倍。利用4Pi顯微鏡技術，能夠實現活細胞的超高解析度成像。Egner等[8，9]利用多束平行光束和1個雙光子裝置，觀測活細胞體內的線粒體和高爾基體等細胞器的精微細節。Carl[10]首次應用4Pi顯微鏡對哺乳動物HEK293細胞的細胞膜上Kir2.1離子通道類別進行了測量。研究表明，4Pi顯微鏡可用於對細胞膜結構納米級解析度的形態學研究。（3）成像干涉顯微鏡(image interference micros, I2M)：使用2個高數值孔徑的物鏡以及光束分離器，收集相同焦平面上的熒光圖像，並使它們在CCD平面上產生干涉。1996年Gustaffson等用這樣的雙物鏡從兩個側面用非相干光源（如汞燈）照明樣品，發明了I3M顯微鏡技術(incoherent, interference, illumination micros, I3M），並將它與I2M聯合構成了I5M顯微鏡技術。測量過程中，通過逐層掃描共聚焦平面的樣品獲得一系列圖像，再對數據適當去卷積，即可得到高解析度的三維信息。I5M的分辨范圍在100nm內。

2.4 非線性高解析度顯微術 非線性現象可用於檢測極少量的熒光甚至是無標記物的樣品。雖有的技術還處在物理實驗室階段，但與現有的三維顯微鏡技術融合具有極大的發展空間。（1）多光子激發顯微術：(multiphoton excitation microscope，MPEM)是一種結合了共聚焦顯微鏡與多光子激發熒光技術的顯微術，不但能夠產生樣品的高解析度三維圖像，而且基本解決了光漂白和光毒性問題。在多光子激發過程中，吸收幾率是非線性的[11]。熒光由同時吸收的兩個甚至3個光子產生，熒光強度與激發光強度的平方成比例。對於聚焦光束產生的對角錐形激光分布，只有在標本的中心多光子激發才能進行，具有固有的三維成像能力。通過吸收有害的短波激發能量，明顯地降低對周圍細胞和組織的損害，這一特點使得MPEM成為厚生物樣品成像的有力手段。MPEM軸向解析度高於共聚焦顯微鏡和3D去卷積熒光顯微鏡。（2）受激發射損耗顯微術：Westphal[12]最近實現了Hell等在1994年前提出的受激發射損耗(stimulated emission depletion, STED）成像的有關概念。STED成像利用了熒光飽和與激發態熒光受激損耗的非線性關系。STED技術通過2個脈沖激光以確保樣品中發射熒光的體積非常小。第1個激光作為激發光激發熒光分子；第2個激光照明樣品，其波長可使發光物質的分子被激發後立即返回到基態，焦點光斑上那些受STED光損耗的熒光分子失去發射熒光光子的能力，而剩下的可發射熒光區被限制在小於衍射極限區域內，於是獲得了一個小於衍射極限的光點。Hell等已獲得了28nm的橫向解析度和33nm的軸向解析度[12,13]，且完全分開相距62nm的2個同類的分子。近來將STED和4Pi顯微鏡互補性地結合，已獲得最低為28nm的軸向解析度,還首次證明了免疫熒光蛋白圖像的軸向解析度可以達到50nm[14]。（3）飽和結構照明顯微術：Heintzmann等[15]提出了與STED概念相反的飽和結構照明顯微鏡的理論設想，最近由Gustafsson等[16]成功地進行了測試。當光強度增加時，這些體積會變得非常小，小於任何PSF的寬度。使用該技術，已經達到小於50nm的解析度。（4）二次諧波 (second harmonic generation, SHG)成像利用超快激光脈沖與介質相互作用產生的倍頻相干輻射作為圖像信號來源。SHG一般為非共振過程，光子在生物樣品中只發生非線性散射不被吸收，故不會產生伴隨的光化學過程，可減小對生物樣品的損傷。SHG成像不需要進行染色,可避免使用染料帶來的光毒性。因其對活生物樣品無損測量或長時間動態觀察顯示出獨特的應用價值，越來越受到生命科學研究領域的重視[17]。

3 表面高解析度顯微術

表面高解析度顯微術是指一些不能用於三維測量只適用於表面二維高解析度測量的顯微技術。主要包括近場掃描光學顯微術、全內反射熒光顯微術、表面等離子共振顯微術等。

3.1 近場掃描光學顯微術 近場掃描學光顯微術(near-field scanning optical microscope, NSOM)是一種具有亞波長解析度的光學顯微鏡。由於光源與樣品的間距接近到納米水平，因此解析度由光探針口徑和探針與樣品之間的間距決定，而與光源的波長無關。NSOM的橫向解析度小於100nm，Lewis[18]則通過控制在一定針尖振動頻率上采樣，獲得了小於10nm的解析度。NSOM具有非常高的圖像信噪比，能夠進行每秒100幀圖像的快速測量[19]，NSOM已經在細胞膜上單個熒光團成像和波譜分析中獲得應用。

3.2 全內反射熒光顯微術 綠色熒光蛋白及其衍生物被發現後，全內反射熒光(total internal reflection fluorescence，TIRF)技術獲得了更多的重視和應用。TIRF採用特有的樣品光學照明裝置可提供高軸向解析度。當樣品附著在離棱鏡很近的蓋玻片上，伴隨著全內反射現象的出現，避免了光對生物樣品的直接照明。但因為波動效應，有小部分的能量仍然會穿過玻片與液體介質的界面而照明樣品，這些光線的亮度足以在近玻片約100nm的薄層形成1個光的隱失區，並且激發這一淺層內的熒光分子[20]。激發的熒光由物鏡獲取從而得到接近100nm的高軸向解析度。TIRF近來與干涉照明技術結合應用在分子馬達步態的動力學研究領域, 解析度達到8nm，時間解析度達到100μs[21]。

3.3 表面等離子共振 表面等離子共振(surface plasmon resonance, SPR) [22]是一種物理光學現象。當入射角以臨界角入射到兩種不同透明介質的界面時將發生全反射，且反射光強度在各個角度上都應相同，但若在介質表面鍍上一層金屬薄膜後，由於入射光被耦合入表面等離子體內可引起電子發生共振，從而導致反射光在一定角度內大大減弱，其中使反射光完全消失的角度稱為共振角。共振角會隨金屬薄膜表面流過的液相的折射率而改變，折射率的改變又與結合在金屬表面的生物分子質量成正比。表面折射率的細微變化可以通過測量塗層表面折射光線強度的改變而獲得。

1992年Fagerstan等用於生物特異相互作用分析以來，SPR技術在DNA-DNA生物特異相互作用分析檢測、微生物細胞的監測、蛋白質折疊機制的研究，以及細菌毒素對糖脂受體親和力和特異性的定量分析等方面已獲得應用[23]。當SPR信息通過納米級孔道[24]傳遞而提供一種卓越的光學性能時，將SPR技術與納米結構設備相結合，該技術的深入研究將有可能發展出一種全新的成像原理顯微鏡。

【參考文獻】
[1] 湯樂民,丁 斐.生物科學圖像處理與分析[M].北京:科學出版社,2005：205.

[2] Kam Z, Hanser B, Gustafsson MGL, et al.Computational adaptive optics for live three-dimensional biological imaging[J]. Proc Natl Acad Sci USA,2001,98:3790-3795.

[3] Booth MJ, Neil MAA, Juskaitis R, et al. Adaptive aberration correction in a confocal microscope[J]. Proc Natl Acad Sci USA，2002, 99:5788-5792.

[4] Goldman RD,Spector DL.Live cell imaging a laboratory manual[J].Gold Spring Harbor Laboratory Press,2005.

[5] Monvel JB,Scarfone E,Calvez SL,et al.Image-adaptive deconvolution for three-dimensional deep biological imaging[J].Biophys,2003,85:3991-4001.

[6] 李棟棟,郭學彬,瞿安連.以三維熒光反卷

㈡ 攝像頭模組有什麼用

用了模組可以8小時連續錄像，800萬像素拍的很清楚，130萬不清晰

㈢ 請教高手：把低解析度的視頻變成高解析度後模糊了怎麼辦怎麼變清晰

沒辦法變清晰，低解析度的視頻，本身已經損失了很多細節，你變成高解析度也只是軟體算出來的，不是真實的細節。除非你找美國大片里的CIA。

㈣ 有什麼辦法提高像素

Photoshop教程：改善手機低像素照片的方法 任何提高圖片像素的方法都是有損畫質的，據我所知目前能夠提高照片像素的最佳方案還是PS了，操作方法步驟如下： 選擇圖像大小命令，對話框中同時勾選縮放樣式和約束比例與重定圖像像素三個復選框，在重定圖像像素中選擇兩次立方，接下來在文檔大小攔中選擇單位為百分比，下一步以每次110%數值進行放大，就這樣重復放大操作直到你的要求為止。這個方法能夠最大限度的保正照片畫質。 可以通過插值的方式增加解析度，這也是國際通用手段。 具體操作，利用圖像處理軟體，如photoshop 或 Acdsee 在調整圖片大小的裡面，如你的圖片最長邊為1500像素，你要增加解析度，就按照10%的標准，1500的10%是150，所以1500+150=1650。就把照片最長邊改為1650。然後保存。 這樣10%的插值可以用2-3次，照片基本不會虛，如果很多次，就不行了，還是有限制的，但是要記住，一定每次就要增加10%，不能一下子增加更多。

㈤ 如何修改照片像素

對於設計行業的人員，經常需要修改圖片的像素用來適合特定大小。修改像素有很多工具，如PS、ACDSee等，但是這些工具具有一定學習成本，小白用戶如何修改照片像素呢，其實很簡單。

方法一：畫圖工具
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㈥ 基於高解析度遙感影像的土地利用資料庫建設

王文卿

（河南省國土資源廳信息中心 鄭州 450016）

摘 要：針對目前國家級和省級國土資源管理對現勢性土地利用數據的要求，在高解析度遙感影像處理、基於遙感影像的土地利用信息提取及資料庫建設等方面開展有益的嘗試，以便為國土資源管理提供快速、准確的土地利用信息，為國土資源的管理提供基礎信息服務和輔助決策工具。

關鍵詞：高解析度遙感影像 土地利用 資料庫

0 前 言

我國人多地少，耕地資源稀缺，當前又處於工業化城鎮化快速發展時期，耕地保護與建設用地需求的矛盾進一步凸顯，充分發揮技術優勢、及時掌握現勢性土地利用現狀，關繫到控制布局和調控經濟杠桿作用發揮的效率問題。位於我國南北交界的河南省擁有平原、丘陵、山區三種地形，本文利用法國 SPOT 5 衛星影像數據，在河南省開展全省基於遙感影像信息的土地利用資料庫試點建設，快速獲取國家級、省級國土資源管理所需要的土地利用現狀。

1 試點地區及遙感影像數據源基本情況

河南省位於黃河中下游地區，面積 16.7 萬平方千米，其中山地和丘陵共 7.4 萬平方千米，平原和盆地共 9.3 萬平方千米。採用覆蓋河南全省范圍的解析度為 2.5 m 的法國 SPOT 5 數據源，數據獲取時間為 2005～2007 年。數據共計 79 景，數據質量良好，基本滿足一般條件下影像分類的要求。但由於影像接收時間跨度大，且多集中於春季和秋季，由於河南省季節分明的特點，因此，覆蓋全省的影像存在著明顯的色彩差異問題。

2 遙感影像數據處理

單景全色與多光譜數據是同步接收到的，其圖形的幾何相關性較好，影像處理採用先配准融合、後糾正的順序 , 主要包括影像的配准、融合、正射糾正和鑲嵌、裁切等。

2.1 影像配准

影像配准採用 ERDAS 軟體中相對配準的方法，多光譜數據採用 XS2（紅）、XS3（綠）、XS1（藍）波段組合形式，重采樣採用雙線性內插法，以景為配准單元，以 SPOT 5 全色數據為配准基礎，均勻選取配准控制點。對接收側視角和地勢起伏較大的個別區域增加控制點採集密度。

2.2 影像融合

採用乘積變換融合法和 ANDORRE 融合方法對全色和多譜兩種空間解析度的數據進行合成，融合後影像採用調整直方圖、USM 銳化、色彩平衡、色度飽和度調整和反差增強等手段改善影像的視覺效果，使整景影像色彩真實、均勻、清晰，並且強化紋理等專題信息。

2.3 影像正射校正

影像正射校正採用 ERDAS 軟體的 LPS 正射模塊，利用 SPOT 5 物理模型，每景採集 25 個像控點均勻分布於整景影像，各相鄰景影像重疊區有 2 個以上公共像控點。正射校正以實測像控點和 1∶5 萬 DEM 為校正基礎 , 以景為單元，對融合後的數據進行正射校正。

2.4 影像鑲嵌

影像鑲嵌以工作區為單元，在景與景之間鑲嵌線盡量選取線狀地物或圖斑邊界等明顯分界處，盡量避開雲、霧及其他質量相對較差的區域，使鑲嵌後的影像色彩過渡自然，無裂縫、模糊和重影現象。

2.5 數字正射影像圖製作

數字正射影像圖（DOM）製作採用 Image Info 工具，按照 1∶1 萬標准分幅進行裁切，覆蓋完整的縣級行政轄區。依據《高解析度影像數據處理及資料庫建設技術要求》，利用 MapGIS 下分幅進行圖幅整飾。

3 基於遙感影像的土地利用信息提取

3.1 河南省土地利用遙感信息分類

結合河南省土地利用特點，本文制定了適用於河南省全省轄區的「基於遙感的土地利用分類」，將土地利用類型分為 3 個一級類，10 個二級類，5 個三級類，分類及相應含義見表 1。

表 1 基於遙感的河南省土地利用遙感信息分類

3.2 土地利用信息提取

以縣級行政轄區為單元，將鄉級及以上行政界線套疊在正射影像圖上，結合樣本影像信息並參考已有的土地利用資料庫和土地利用詳查資料，採用目視解譯方法提取土地利用現狀信息，同時建立遙感解譯標志。建立遙感影像解譯標志有助於縮小不同人員解譯的差異，提高解譯的准確性。本文採用的 SPOT 5 遙感影像的地面解析度較高，因此，多數地物比較直觀，易於判讀。典型地類照片如圖 1 所示。

圖 1 典型地類照片

本文使用的數據源大部分為春、夏時相，因此，植被一般為綠色；耕地多呈綠色或淺綠色；水域呈深藍或黑色；居民地多呈較規則的黑灰和灰白相間色；農村居民地則呈規則或不規則的綠和灰白相間色；鐵路、公路多呈深灰或淺灰色。

地物的細部色調常呈現出有規律的紋理。塑料地膜育秧、蔬菜大棚、畜禽養殖場多為水平排列的條狀紋理，但園地更為規則；林帶、園林地的北側或西側一般會有陰影，而耕地沒有。另外，根據有些地類常出現在特定的位置，可以利用此特徵把色調、紋理相近的地類區分開來。如坑塘多出現在農村居民點內部及河流附近，工礦用地大多分布在公路、鐵路兩側。

4 基於遙感影像信息土地利用資料庫建設

基於遙感影像信息土地利用資料庫建設，以縣（市、區）為單位，結合河南實際，制定了「高解析度遙感影像數據處理及資料庫建設技術要求」、「省級基於遙感影像 1∶1 萬土地利用資料庫標准」等。在標准中定義了基於遙感影像的土地分類、文件命名規則、數據分層以及滿足建庫需要的屬性數據結構。數據建庫按照要求將矢量數據分別建立縣級政區、地類圖斑、線狀地物、行政界線、地面控制點、地類界線、注記、樣本圖斑線、不一致圖斑線等數據層，並對照標准，逐層輸入屬性內容，建立分縣的基於遙感影像信息的土地利用資料庫。

4.1 多元數據復合

利用已建成的土地利用資料庫與正射影像數據疊加，參考資料庫地類屬性數據，根據遙感數據的光譜和空間特徵，通過人機交互方式，採集土地利用現狀信息。對於未建成土地利用資料庫的區域，對收集到的土地利用現狀圖掃描、糾正、投影變換後與正射影像套合，輔助提取土地利用現狀信息。

4.2 數據採集

（1）將原土地現狀資料庫行政界線與 DOM 影像套合，以影像為基準，修正行政界限。

（2）最小上圖圖斑面積：耕地和農村居民點為 3 mm×3 mm, 其他地類為 3 mm×5 mm。

（3）線狀地物：寬度小於 30 m 的鐵路、公路、河流等，沿影像輪廓中心線勾繪，大於等於30 m 的按圖斑處理，當線狀地物寬度變化大於 20％時，分段標記。

（4）河流：河流寬度為常水位線水面寬度 , 以原土地利用資料庫數據或正射影像為准。

（5）公路林帶：公路兩側寬度大於等於 30 m 的林帶，按實際寬度標繪。公路寬度小於 30 m，而單側林帶寬度大於 30 m 的情況，則將公路按線狀地物標識、而林帶按實際寬度勾繪。

4.3 數據分層

按照《省級基於遙感影像 1∶1 萬土地利用資料庫標准》的分層和命名規則將矢量數據分別建立縣級政區、地類圖斑、線狀地物、行政界線、地面控制點、地類界線、注記、樣本圖斑線、不一致圖斑線等數據層。

4.4 建立數據字典

全國民政部門行政編碼標准中省級、省轄市、縣級行政區的行政代碼長度均為 2 位，鄉級及行政村級政區代碼均為 3 位。MapGIS 軟體中縣級行政區、市級行政區合並統稱為「縣級行政區」。因此，省級行政區代碼為 2 位，縣級行政代碼為 4 位，鄉級和村級行政代碼為 3 位。

4.5 建立接合圖表

接圖表根據大地坐標建立索引，記錄了每個圖幅的圖名、圖號、經度、緯度等信息，是標准圖幅輸出的依據。

4.6 建立工程

以縣級行政轄區為單位，對采編的行政轄區、行政界線、地類圖斑、線狀地物、地類界線、注記、影像、DEM 等文件進行數據整理入庫，建立土地利用信息管理資料庫。

5 基於遙感影像信息的土地利用分類面積對比分析

以縣為單位將基於影像提取的土地利用分類面積與原土地利用資料庫面積進行比較分析，以檢驗基於影像提取地類信息的准確度。分別抽取東部平原地區 2 個縣、丘陵地區 2 個縣、山區 2個縣為例，以相對誤差進行對比分析（表 2）。

計算公式：相對誤差 =［（遙感資料庫面積－原土地資料庫面積）/ 原土地資料庫面積］×100%

表 2 分類面積相對誤差

由表 2 可見，公路、鐵路、建制鎮、居民點面積相對較大，但其占整體面積的權重較小（合計小於 16%）；其他各二級類面積相對誤差都小於 20％，尤其以山區吻合最好（相對誤差小於10%），平原次之（相對誤差小於 15%），丘陵較差（相對誤差小於 20%）。各縣（區）轄區面積誤差都小於 3％。

6 結 論

（1）高解析度遙感影像信息不僅可分辨耕地等一級類，分辨部分二級類也基本正確。本次基於遙感土地利用信息提取經外業驗證，確定圖斑正確率較高，不確定圖斑正確率較低，平原較山區提取的准確率高，影像質量較好的信息提取的准確率也較高。地類不同提取的准確率也不同。建設用地在遙感影像上較易判讀；耕地、園林地，由於受影像接收時間的影響，季節不同反應波譜也不同，且丘陵地區耕地與荒草地邊界區分不明顯，正確率較低。

檢查結果顯示，土地利用資料庫中，土地利用遙感分類結果正確率達 97% 以上，尤其是耕地和居民點等地類正確率高，達 99% 以上。

（2）利用高解析度遙感影像建立國家級、省級管理部門使用的土地利用現狀資料庫技術可行。在 MapGIS 軟體下對利用高解析度遙感影像信息土地利用資料庫工程文件進行檢查，檢查項目包括：圖形與影像套合精度、相鄰圖幅接邊精度、屬性數據正確性、各圖層要素拓撲和邏輯錯誤檢查等。經檢查，數據採集精度誤差小於 0.2 mm，相鄰圖幅接邊誤差小於 0.1 mm, 圖形數據、屬性結構及內容均符合技術設計和標准要求，資料庫運行正常能夠輸出相關報表。

將基於遙感影像信息土地利用資料庫與原詳查土地利用資料庫抽查對比，二者分類面積相對誤差對應率為 80％以上，因此利用遙感影像信息建設土地利用資料庫基本可行。

參 考 文 獻

國家測繪局.2007.基礎地理信息數字產品 1∶10000、1∶50000 生產技術規程［M］.北京：測繪出版社

國土資源部.2000.TD/T 1010—1999 土地利用動態遙感監測規程［S］.北京：地質出版社

國土資源部.2008.TD/T 1016—2007 土地利用資料庫標准［S］.北京：中國標准出版社

廖克，城夕芳，吳建生，等.2006.高解析度衛星遙感影像在土地利用變化動態監測中的應用［J］.測繪科學，（6）：11～15

（原載《測繪科學》2009 年第 10 期）

㈦ 目前有實用價值的圖像超解析度演算法都是基於什麼的

圖像超解析度（Super Resolution, SR）就是將低解析度（Low Resolution, LR）的圖像通過一定的演算法轉提升到高解析度(High Resolution, HR)。高解析度圖像具有更高的像素密度，更多的細節信息，更細膩的畫質。要獲得高解析度圖像，最直接的辦法是採用高解析度的相機，然而，在實際應用過程中，由於製作工藝和工程成本的考慮，很多場合都不會採用高解析度、超解析度的相機來進行圖像信號的採集。因此，通過超解析度技術來獲取HR具有一定的應用需求。剛才提到，HR是利用LR通過一定的演算法來得到。按照可以使用的LR的數量，可以將超解析度技術分為兩類：基於單幅圖像的超解析度重建：主要利用某種先驗模型或者匹配機制，從給定的外部資源中尋求待處理圖像匹配的細節內容，並將其增加到原圖當中，實現解析度的提升。基於圖像序列的超解析度重建：利用多幅低解析度圖像之間相互的交疊信息，經過彼此補充，估計出圖像的細節內容。如果按照超解析度重建的技術手段來劃分，則可以分為以下三類：首先估計各幀圖像之間的相對運動信息，獲得HR圖像在非均勻間距采樣點上的象素值，接著通過非均勻插值得到HR柵格上的象素值，最後採用圖像恢復技術來去除模糊和降低雜訊。典型代表，Rajan和Chaudhuri通過分解、差值、融合3個步驟實現的通用插值方法。陶洪久等提出的小波域的雙線性插值。Lertrattanapanich和Bose提出的基於光滑性約束的Delaunay三角化插值演算法。這類方法的優點是演算法快速易行，適合並行計算，基本可以滿足實時要求；但因為不能引入額外有用的高頻信息，因而很難在SR圖像中得到銳化的效果。同事，也沒有考慮到LR圖像的像素值並不是HR圖像的理想采樣值，而是對HR圖像像素值的空間平均和卷積效應這一事實。基於重建的方法也稱之為基於模型的方法。它通過研究圖像的高解析度細節在低解析度下的表現形式，建立兩者之間的對應關系，並利用某種模型來刻畫這種映射關系。一般而言，這種方法所有的可用信息都從輸入數據中得到，沒有任何附加的背景知識，整個解決過程相當於一個信息提取和信息融合的問題，最典型的方法是凸集投影法和最大後驗概率估計法由於圖像含義未知，因此所有信息只能全部從輸入的圖像序列中獲得。隨著解析度放大系數的增加，需要提供的輸入圖像樣本數量急劇增加，直到達到放大系數的上限後，無論增加多少輸入圖像樣本，都無法再改善重建效果。

㈧ 解像力與像素的關系是什麼

所謂感光元件大小和像素高低影響畫質，這里有個「像素密度」的概念。很顯然，感光元件偏小或者像素偏高，則像素密度就會偏大。
一般來說，像素密度就越大，信噪比就越小，噪點就越多，畫質就越差。
但是這里又有個閥值的問題，就是說像素密度很低的情況下，繼續降低像素密度其實並不能提升畫質，相反會由於像素不夠導致解析度低，照片尺寸偏小。
至於高感和噪點控制，像素密度你可以看作是先天條件，而相機的cpu圖形處理晶元這些你可以看作是後天努力。而這個後天努力的結果，就是提升上面說到的閥值。
所以隨著科技水平的進步，新的感光元件技術和圖形處理技術的研發，閥值也不斷提高。例如五年前卡片機做到1000萬像素以上畫質就下降了，而現在同樣大小的感光元件卡片機上到1800萬像素也沒啥問題。
鏡頭並不是一個完美的光學模型，光線通過鏡頭並不能完美地按照你希望的方式聚光。實際上總是會有畸變，色散等各種你不期望出現的問題，而且其透光率也不可能達到100%總是會有一定的損失……同樣的，鏡頭的解析度和對比度也有其極限。鏡頭的解析度，其衡量標準是在每毫米長度內能解析出多少根黑白相間的線條。
當像素密度足夠大，到像素點距小於鏡頭解析度概念中的黑白線條的間距，那用這個鏡頭拍攝的照片是不能放大到100%看的（會糊掉）而必須縮圖。這就是高像素密度的相機挑鏡頭的原因。

㈨ 相機像素，鏡頭的解像力與顯示器解析度的關系

相機像素和鏡頭的解像力的高低直接影響到最終照片的解析度，顯示器的解析度則只會影響到我們觀看照片時的感受。
理想的拍攝狀態下，相機像素越高其相機的解析度就越高，同樣鏡頭的解像力越高其成像的解析度也會越高。但它兩者必須結合才能拍出高解析度的照片來，如果用高像素的相機配備一支低解析度的狗頭，或一支高解析度的牛頭配備一個低像素的機身，無論如何是也拍不出高解析度的照片來、

㈩ 高解析度分頻技術特點和優勢

SpecM AN^TM是能夠對地震譜數據進行一系列分頻處理的軟體包，包括傅立葉系列的分頻方法和小波變換方法，這個軟體提供了絕對振幅分解結果，可考慮或不考慮相位因素，也可讓用戶根據不同的需要顯示地震數據體的連續變化，並且可以在剖面和層面提取各種地震屬性，具有強大的輸入和輸出功能，其數據類型跟其他軟體是匹配的。

瞬時頻率分析是一種連續時間頻率分析技術，能提供對每一道的每一個時間采樣點的頻譜，由於運用了小波變化的方法，因此可以取得極好的時間定位和頻率定量，由此避免了在常規傅立葉系列頻譜分析方法中的時窗效應問題，瞬時頻率分析包括以下幾個步驟：①如mallat』s匹配追蹤分解方法那樣分解地震波曲線，成一系列的子波，主要是小波變換方法；②在時間頻率域中合成單個子波的傅立葉頻譜，產生了頻譜道集；③分解頻譜道集生成單頻數據體，單頻剖面，單頻等時面，單頻順層面，這些結果可以用連續的動畫顯示，已經製作為可視性商業軟體包。

SpecM AN^TM頻譜分析技術是目前最精確的地震分頻技術。其理論方法是利用小波變換和匹配追蹤相結合。技術特點在於逐一地震道頻譜分解後，單頻率剖面頻譜成分的准確性和穩定性，從而使得由微弱變化的地震頻譜預測解釋油氣藏存在成為可能。

運用這種方法包括提高解析度，改善地層層序特徵的可視性，薄互層的厚度估計，噪音壓制，改善頻譜平衡和直接油氣檢測。①厚層的或欠壓實的氣藏會引起異常性頻率的高衰減；②對於那些厚度不足以產生明顯頻率誤差衰減的儲層會產生低頻陰影；③在協調頻率段可以區分出含氣和含水的儲層響應特徵；④ 與頻率有關的振幅隨偏移距而變化。