空间信息增强
在反差增强中，每一个像元都是一个独立的运算单位，其运算过程和结果一般都与其他像元灰度值无关，尽管有些方法要受到整个图像的统计特征的影响，这种情况一般称为点运算。空间信息增强则是以重点突出图像上的某些特征为目的，如突出边缘或线条等，因此通过像元与其周围相邻像元的关系进行计算，也称邻域运算。邻域运算是指输出图像中每个像素是由对应的输入像素及其一个邻域内的像素共同决定的图像运算，通常邻域是远比图像尺寸小的一些规则形状，如正方形（边长一般为奇数个像元），也叫模板或卷积核。
邻域运算也叫卷积运算，卷积与相关是信号与系统分析中的基本运算。相关运算是将模板当权重矩阵作加权平均，而卷积与相关不同的只是在于需要将模板沿中心反叠（先沿纵轴翻转，再沿横轴翻转，即沿次对角线翻转）后再加权平均。如果模板是对称的，那么相关与卷积运算结果完全相同。在遥感数字图像空间增强处理中常用的模板，如平滑模板、锐化模板等都是对称的，因而这种邻域运算实际上就是卷积运算，用信号系统分析的观点来说，就是滤波，图像平滑对应于低通滤波，图像锐化对应于高通滤波。对于遥感图像来说，低频信息是指图像上的地形整体概貌，而高频信息反映的是局部细节起伏变化。