空間信息增強

在反差增強中，每一個像元都是一個獨立的運算單位，其運算過程和結果一般都與其他像元灰度值無關，儘管有些方法要受到整個圖像的統計特徵的影響，這種情況一般稱為點運算。空間信息增強則是以重點突出圖像上的某些特徵為目的，如突出邊緣或線條等，因此通過像元與其周圍相鄰像元的關係進行計算，也稱鄰域運算。鄰域運算是指輸出圖像中每個像素是由對應的輸入像素及其一個鄰域內的像素共同決定的圖像運算，通常鄰域是遠比圖像尺寸小的一些規則形狀，如正方形（邊長一般為奇數個像元），也叫模板或卷積核。
鄰域運算也叫卷積運算，卷積與相關是信號與系統分析中的基本運算。相關運算是將模板當權重矩陣作加權平均，而卷積與相關不同的只是在於需要將模板沿中心反疊（先沿縱軸翻轉，再沿橫軸翻轉，即沿次對角線翻轉）後再加權平均。如果模板是對稱的，那么相關與卷積運算結果完全相同。在遙感數字圖像空間增強處理中常用的模板，如平滑模板、銳化模板等都是對稱的，因而這種鄰域運算實際上就是卷積運算，用信號系統分析的觀點來說，就是濾波，圖像平滑對應於低通濾波，圖像銳化對應於高通濾波。對於遙感圖像來說，低頻信息是指圖像上的地形整體概貌，而高頻信息反映的是局部細節起伏變化。