遥感图像处理-几何校正课件.ppt

第三章第三章 遥感图像辐遥感图像辐射校正与几何校正射校正与几何校正13.1 3.1 辐射校正辐射校正辐射误差辐射误差(rediometric error)(rediometric error)：利用传感器观测目标的利用传感器观测目标的反射与辐射能量时，传感器所得到的测量值与目标的反射与辐射能量时，传感器所得到的测量值与目标的光谱反射率或光谱辐射亮度等物理量是不一致的。其光谱反射率或光谱辐射亮度等物理量是不一致的。其中包含了太阳位置条件、薄雾等大气条件、或因传感中包含了太阳位置条件、薄雾等大气条件、或因传感器的性能不完备等条件所引起的失真。器的性能不完备等条件所引起的失真。辐射校正辐射校正(rediometric calibration)(rediometric calibration)：为了正确评价目为了正确评价目标的反射和辐射特性，消除图像中依附在辐射亮度中标的反射和辐射特性，消除图像中依附在辐射亮度中的各种失真过程。的各种失真过程。2辐射误差产生的原因辐射误差产生的原因v因传感器的响应特性引起的辐射误差因传感器的响应特性引起的辐射误差v光学摄影机引起的辐射误差光学摄影机引起的辐射误差v光电扫描仪引起的辐射误差光电扫描仪引起的辐射误差v条带噪声、斑点噪声条带噪声、斑点噪声v因大气影响的辐射误差因大气影响的辐射误差v因太阳辐射引起的辐射误差因太阳辐射引起的辐射误差v太阳位置引起的辐射误差太阳位置引起的辐射误差v地形起伏引起的辐射误差地形起伏引起的辐射误差3例：例：LandsatLandsat卫星光电转换系统特性引起的辐射误差校正卫星光电转换系统特性引起的辐射误差校正其中：其中：分别是探测器的最小、最大辐射亮度；分别是探测器的最小、最大辐射亮度；对应对应MSS和和TM分别是分别是127和和255；绝对辐射亮度；绝对辐射亮度；数据值。数据值。5波段波段1234567Rmin/Rmax-0.0099/1.004-0.0227/2.404-0.0083/1.410-0.0194/2.660-0.00799/0.5873-0.00375/0.35950.1534/1.896波段宽度波段宽度0.0660.0810.0690.1290.2160.2501.239TM的最小、最大辐射亮度的最小、最大辐射亮度MSS的最小、最大辐射亮度的最小、最大辐射亮度波段波段Landsat2Landsat3Landsat4Landsat540.08/2.630.04/2.500.04/2.380.04/2.3850.06/1.760.03/2.000.04/1.640.04/1.6460.06/1.520.03/1.650.05/1.420.05/1.4270.11/3.910.03/4.500.12/3.490.12/3.496例：条带噪声去除例：条带噪声去除 成像时，由于检测系统某一扫描线上故障造成扫描线脱成像时，由于检测系统某一扫描线上故障造成扫描线脱落。这时往往没有任何信息，在图像只显示一条黑线，有时落。这时往往没有任何信息，在图像只显示一条黑线，有时也会出现分段黑线，这些均称条带噪声。也会出现分段黑线，这些均称条带噪声。对于遥感图像可以直接在图像上目视观察条带是否存在，对于遥感图像可以直接在图像上目视观察条带是否存在，但一般来说，则要设法让计算机自动查找条带了。采用公式但一般来说，则要设法让计算机自动查找条带了。采用公式 式中：式中：gij：某一像元被计算前的输入灰度值；某一像元被计算前的输入灰度值；M：整个图：整个图像所有像元灰值的平均值；像所有像元灰值的平均值；D：整个图像所有像元数灰度：整个图像所有像元数灰度值的标准偏差；值的标准偏差；mi：每条扫描线上像元灰度平均值；：每条扫描线上像元灰度平均值；di：每条扫描线上像元灰度的标准偏差每条扫描线上像元灰度的标准偏差7 按照上面查找条带公式。如果第按照上面查找条带公式。如果第i i行是一个条带，由行是一个条带，由于条带上所有像元都是零级灰值，故于条带上所有像元都是零级灰值，故m mi i和和d di i计算出来也为计算出来也为零值，最后计算的零值，最后计算的G Gijij的灰度值应该等于整个像幅灰度值的灰度值应该等于整个像幅灰度值的平均值的平均值M M，即计算出来第，即计算出来第 i i 行的所有像元的灰值都相行的所有像元的灰值都相等（也即等于某一常数时），说明第等（也即等于某一常数时），说明第 i i 行是一个条带，行是一个条带，需进行去条带处理。需进行去条带处理。(a)原始图像 (b)纵向条带去除后结果图8例：太阳高度角辐射误差校正例：太阳高度角辐射误差校正 太阳高度角引起的畸变校正是将太阳光线倾斜时获取的太阳高度角引起的畸变校正是将太阳光线倾斜时获取的图像校正为太阳光线垂直照射时获取的图像。太阳的高度角图像校正为太阳光线垂直照射时获取的图像。太阳的高度角可根据成像时刻的时间、季节和地理位置来确定：可根据成像时刻的时间、季节和地理位置来确定：式中，式中，为图像对应地区的地理纬度，为图像对应地区的地理纬度，为太阳赤纬（成像为太阳赤纬（成像时太阳直射点的地理纬度），时太阳直射点的地理纬度），为时角（地区经度与成像时太阳直射点地区经度的为时角（地区经度与成像时太阳直射点地区经度的经差）。经差）。10 (a)原始影像 (b)太阳高度角辐射校正后影像 利用卫星影像头文件中提供的太阳高度角参数进利用卫星影像头文件中提供的太阳高度角参数进行辐射校正。输出文件为行辐射校正。输出文件为32位浮点影像数据。位浮点影像数据。12 由上式看出，地形地坡度引起的辐射校正方法需要有由上式看出，地形地坡度引起的辐射校正方法需要有图像对应地区的图像对应地区的DEM数据。另外，此项校正也可采用比值数据。另外，此项校正也可采用比值图像来消除地形坡度所产生的辐射量误差。图像来消除地形坡度所产生的辐射量误差。利用同地区同分辨率利用同地区同分辨率DEM数据，建立影像区地形坡度数据，建立影像区地形坡度模型；而后利用像点地形坡度角进行影像辐射校正。模型；而后利用像点地形坡度角进行影像辐射校正。(a)原始影像 （b）同分辨DEM数据 (c)地形坡度角影像辐 射校正结果影像 14辐射校正辐射校正 由遥感器引起的误差或由太阳高度引起的误差，一由遥感器引起的误差或由太阳高度引起的误差，一般在数据生产过程中由生产单位根据遥感器参数进行校般在数据生产过程中由生产单位根据遥感器参数进行校正，而不需要用户进行自行处理。用户应该考虑大气影正，而不需要用户进行自行处理。用户应该考虑大气影响引起的辐射畸变。响引起的辐射畸变。15大气影响的定量分析大气影响的定量分析 进入大气的太阳辐射会发生反射、折射、吸收、散射进入大气的太阳辐射会发生反射、折射、吸收、散射和透射。其中对传感器接收影响较大的是吸收和散射。和透射。其中对传感器接收影响较大的是吸收和散射。16大气影响的定量分析大气影响的定量分析v无大气：无大气：在没有大气存在时，传感器在没有大气存在时，传感器接收的辐照度，只与太阳辐射到接收的辐照度，只与太阳辐射到地面的辐照度和地物反射率有关。地面的辐照度和地物反射率有关。设设E0为波长为波长的入射辐照度，的入射辐照度，为入射方向的天顶角，当无大为入射方向的天顶角，当无大气存在时，地面上单位面积的辐气存在时，地面上单位面积的辐照度为：照度为：17大气影响的定量分析大气影响的定量分析v假定地表面是朗伯体，假定地表面是朗伯体，其表面为漫反射，则某方向物体的亮度为：其表面为漫反射，则某方向物体的亮度为：是地物反射率；是地物反射率；是球面度（半球反射是球面度（半球反射）18 大气影响的定量分析大气影响的定量分析v由于大气的存在，辐射经过大气吸收和散射，透过率小于由于大气的存在，辐射经过大气吸收和散射，透过率小于1 1，从而减弱，从而减弱了原信号的强度。同时大气的散射光也有一部分直接或经过地物反射进了原信号的强度。同时大气的散射光也有一部分直接或经过地物反射进入到传感器，这两部分辐射又增强了信号，但却不是有用的。在入射方入到传感器，这两部分辐射又增强了信号，但却不是有用的。在入射方向有与入射天顶角向有与入射天顶角和波长和波长有关的透过率有关的透过率T T；反射后，在反射方向；反射后，在反射方向上有与反射大顶角上有与反射大顶角和波长和波长又有关的透过率又有关的透过率T T。因此进入传感器的。因此进入传感器的亮度值为亮度值为 20大气影响的定量分析大气影响的定量分析v 大气对辐射散射后，大气对辐射散射后，来来自自各各个个方方向向的的散散射射又又重重新新以以漫漫入入射射的的形形式式照照射射地地物物，其其辐辐照照度度为为E ED D，经经过过地地物物的的反反射射及及反反射射路路径径上上大大气气的的吸吸收收进进入入传传感感器器，其其亮亮度度值值为为（此此值值通通常常很很小小，有有人人主张忽略不计）主张忽略不计）21大气影响的定量分析大气影响的定量分析 可可见见，由由于于大大气气影影响响的的存存在在，实实际际到到达达传传感感器器的的辐辐射亮度是前面所分析的三项之和，即射亮度是前面所分析的三项之和，即23大气影响的定量分析大气影响的定量分析比较以下两个公式：比较以下两个公式：大大气气的的主主要要影影响响是是减减少少了了图图像像的的对对比比度度，使使原始信号和背景信号都增加了因子。原始信号和背景信号都增加了因子。24大气影响的粗略纠正大气影响的粗略纠正 严格地说，去除大气影响是将公式严格地说，去除大气影响是将公式 中的附加项和附加因子求出，最终求出地物反射率中的附加项和附加因子求出，最终求出地物反射率R R，从而恢复遥感影像中地面目标的真实面目。当大，从而恢复遥感影像中地面目标的真实面目。当大气透过率变化不大时，有时只要去掉含气透过率变化不大时，有时只要去掉含E ED D和和L Lp p的数据的数据项就可修正图像的亮度，使图像中像元之间的亮度项就可修正图像的亮度，使图像中像元之间的亮度变化真正反映不同像元地物反射率之间的变化关系。变化真正反映不同像元地物反射率之间的变化关系。这种对大气影响的纠正是通过纠正辐射亮度的办法这种对大气影响的纠正是通过纠正辐射亮度的办法实现的，因此也称作辐射校正。实现的，因此也称作辐射校正。26大气影响的粗略纠正大气影响的粗略纠正 精确的校正公式需要找出每个波段像元亮度值与精确的校正公式需要找出每个波段像元亮度值与地物反射率的关系。为此需得到卫星飞行时的大气参地物反射率的关系。为此需得到卫星飞行时的大气参数，以求出透过率数，以求出透过率T T、T T等因子。如果不通过特别的等因子。如果不通过特别的观测，一般很难得到这些数据，所以，常常采用一些观测，一般很难得到这些数据，所以，常常采用一些简化的处理方法，只去掉主要的大气影响，使图像质简化的处理方法，只去掉主要的大气影响，使图像质量满足基本要求。量满足基本要求。27大气影响的粗略纠正大气影响的粗略纠正 粗略校正指通过比较简便的方法去掉式粗略校正指通过比较简便的方法去掉式 中的中的L Lp p，即程辐射度，从而改善图像质量。式中还有漫，即程辐射度，从而改善图像质量。式中还有漫入射因子入射因子E ED D及其他如透过率等影响，这些因子都作为及其他如透过率等影响，这些因子都作为地物反射率的因子出现，直接相减不易去除，常用比地物反射率的因子出现，直接相减不易去除，常用比值法或其他校正方法去除。严格地说，程辐射度的大值法或其他校正方法去除。严格地说，程辐射度的大小与像元位置有关，随大气条件、太阳照射方向和时小与像元位置有关，随大气条件、太阳照射方向和时间变化而变化，但因其变化量微小而忽略。可以认为，间变化而变化，但因其变化量微小而忽略。可以认为，程辐射度在同一幅图像的有限面积内是一个常数，其程辐射度在同一幅图像的有限面积内是一个常数，其值的大小只与波段有关。值的大小只与波段有关。28大气影响的粗略纠正大气影响的粗略纠正v直方图最小值去除法直方图最小值去除法 基本思想在于一幅图像中总可以找到某种或某基本思想在于一幅图像中总可以找到某种或某几种地物，其辐射亮度或反射率接近几种地物，其辐射亮度或反射率接近0 0，例如，地，例如，地形起伏地区山的阴影处，反射率极低的深海水体处形起伏地区山的阴影处，反射率极低的深海水体处等，这时在图像中对应位置的像元亮度值应为等，这时在图像中对应位置的像元亮度值应为0 0。实测表明，这些位置上的像元亮度不为零。这个值实测表明，这些位置上的像元亮度不为零。这个值就应该是大气散射导致的程辐射度值。就应该是大气散射导致的程辐射度值。30大气影响的粗略纠正大气影响的粗略纠正v直方图最小值去除法直方图最小值去除法 一般来说由于程一般来说由于程辐射度主要来自米氏辐射度主要来自米氏散射，其散射强度随散射，其散射强度随波长的增大而减小，波长的增大而减小，到红外波段也有可能到红外波段也有可能接近于零。接近于零。31大气影响的粗略纠正大气影响的粗略纠正v直方图最小值去除法直方图最小值去除法 具体校正方法十分简单，首先确定条件满足，即具体校正方法十分简单，首先确定条件满足，即该图像上确有辐射亮度或反射亮度应为零的地区，则该图像上确有辐射亮度或反射亮度应为零的地区，则亮度最小值必定是这一地区大气影响的程辐射度增值。亮度最小值必定是这一地区大气影响的程辐射度增值。校正时，将每一波段中每个像元的亮度值都减去本波校正时，将每一波段中每个像元的亮度值都减去本波段的最小值。使图像亮度动态范围得到改善，对比度段的最小值。使图像亮度动态范围得到改善，对比度增强，从而提高了图像质量。增强，从而提高了图像质量。32例：例：直方图最小值去除法直方图最小值去除法 MSS-7MSS-4G 大气影响校正后的灰度直方图MSS-7MSS-4G 大气影响的灰度直方图 原始影像 直方图法大气校正结果影像 33大气影响的粗略纠正大气影响的粗略纠正v回归分析法回归分析法 假定某红外波段，存在程辐射为主的大气影响，假定某红外波段，存在程辐射为主的大气影响，且亮度增值最小，接近于零，设为波段且亮度增值最小，接近于零，设为波段a a。现需要找到。现需要找到其他波段相应的最小值，这个值一定比其他波段相应的最小值，这个值一定比a a波段的最小值波段的最小值大一些，设为波段大一些，设为波段b b，分别以，分别以a a，b b波段的像元亮度值为波段的像元亮度值为坐标，作二维光谱空间，两个波段中对应像元在坐标坐标，作二维光谱空间，两个波段中对应像元在坐标系内用一个点表示。由于波段之间的相关性，通过回系内用一个点表示。由于波段之间的相关性，通过回归分析在众多点中一定能找到一条直线与波段归分析在众多点中一定能找到一条直线与波段b b的亮度的亮度L Lb b轴相交，且轴相交，且 34大气影响的粗略纠正大气影响的粗略纠正v回归分析法回归分析法 35大气影响的粗略纠正大气影响的粗略纠正v回归分析法回归分析法 是斜率：是斜率：和和 分别为分别为a a、b b波段亮度的平均值。波段亮度的平均值。是波是波段段a a中的亮度为中的亮度为0 0处波段处波段b b中所具有的亮度。可以认中所具有的亮度。可以认为为 就是波段就是波段b b的程辐射度。校正的方法是将波段的程辐射度。校正的方法是将波段b b中每个像元的亮度值减去中每个像元的亮度值减去 ，来改善图像，去掉程，来改善图像，去掉程辐射。辐射。同理依次完成其他波段的校正。同理依次完成其他波段的校正。36 例题：例题：111222333333555777红外波段红外波段可见光波段可见光波段辐射校正后辐射校正后：222444666可见光波段可见光波段37例：基于回归分析法的大气校正例：基于回归分析法的大气校正 (a)原始影像 (b)基于参考波段的大气校正结果影像 383.2 3.2 几何校正几何校正 在利用遥感图像取信息的过程中，要求把所提取的信在利用遥感图像取信息的过程中，要求把所提取的信息表达在某一个规定的图像投影参照系统中，以便进行图息表达在某一个规定的图像投影参照系统中，以便进行图像的几何量测、相互比较以及图像复合分析等处理。当原像的几何量测、相互比较以及图像复合分析等处理。当原始图像上各地物的几何位置、形状、尺寸、方位等特征与始图像上各地物的几何位置、形状、尺寸、方位等特征与在参照系统中表达要求不一致时，就产生了图像几何变形在参照系统中表达要求不一致时，就产生了图像几何变形问题。问题。39几何校正的必要性：几何校正的必要性：遥感图像的几何处理就是解决遥感图像的几何变形的问题，对遥感遥感图像的几何处理就是解决遥感图像的几何变形的问题，对遥感图像进行几何纠正。其重要性主要体现在以下三个方面：图像进行几何纠正。其重要性主要体现在以下三个方面：第一，对遥感原始图行几何变形改正后，才能对图像信息进行各种第一，对遥感原始图行几何变形改正后，才能对图像信息进行各种分析，制作满足量测和定位要求的各类地球资源及环境的遥感专题图。分析，制作满足量测和定位要求的各类地球资源及环境的遥感专题图。第二，当应用不同传感方式、不同光谱范围以及不同成像时间的各第二，当应用不同传感方式、不同光谱范围以及不同成像时间的各种同一地域复合图像数据来进行计算机自动分类、地物特征的变化临测种同一地域复合图像数据来进行计算机自动分类、地物特征的变化临测或其他应用处理时，必须进行图像间的几何配准，保证各不同图像间的或其他应用处理时，必须进行图像间的几何配准，保证各不同图像间的几何一致性。几何一致性。第三，利用遥感图像进行地形图测图或更新对遥感图像的几何纠正第三，利用遥感图像进行地形图测图或更新对遥感图像的几何纠正提出了更严格的要求。提出了更严格的要求。40遥感图像的几何变形误差的影响因素遥感图像的几何变形误差的影响因素v遥感图像的几何变形误差可分为静态误差和动态误差两大类。遥感图像的几何变形误差可分为静态误差和动态误差两大类。静态误差是指在成像过程中，传感器相对于地球表面呈静止状静态误差是指在成像过程中，传感器相对于地球表面呈静止状态时所具有的各种变形误差；动态误差则主要是由于在成像过态时所具有的各种变形误差；动态误差则主要是由于在成像过程中地球的旋转所造成的图像变形误差。程中地球的旋转所造成的图像变形误差。v静态误差又可分为内部误差和外部误差两类变形误差。内部误静态误差又可分为内部误差和外部误差两类变形误差。内部误差主要是由于传感器自身的性能、技术指标偏离标称数值所造差主要是由于传感器自身的性能、技术指标偏离标称数值所造成的，它随传感器的结构不同而异，误差较小，课堂内容不涉成的，它随传感器的结构不同而异，误差较小，课堂内容不涉及。外部变形误差指的是传感器本身处在正常工作的条件下，及。外部变形误差指的是传感器本身处在正常工作的条件下，由传感器以外的各因素所造成的误差。例如传感器的外方位由传感器以外的各因素所造成的误差。例如传感器的外方位（位置、姿态）变化、传感介质的有均匀、地球曲率、地形起（位置、姿态）变化、传感介质的有均匀、地球曲率、地形起伏、地球旋转等因素所引起的变形误差等。伏、地球旋转等因素所引起的变形误差等。41(1).(1).传感器成像几何形态带来的变形传感器成像几何形态带来的变形 传感器一般的几何成像方式包括中心投影、全景投影、斜距传感器一般的几何成像方式包括中心投影、全景投影、斜距投影以及平行投影等，在这几种不同的类型中，其中，平坦地区投影以及平行投影等，在这几种不同的类型中，其中，平坦地区的竖直摄影的中心投影和竖直情况下的平行投影是没有几何形态的竖直摄影的中心投影和竖直情况下的平行投影是没有几何形态变形的，因为中心投影图像本身与地面景物保持相似的关系，而变形的，因为中心投影图像本身与地面景物保持相似的关系，而全景投影和斜距投影的结果，则产生图像变形。通常把竖直摄影全景投影和斜距投影的结果，则产生图像变形。通常把竖直摄影的中心投影和平行投影（正射投影）的图像视为基准图像，而全的中心投影和平行投影（正射投影）的图像视为基准图像，而全景投影和斜距投影变形规律可以通过与中心投影或正射投影的影景投影和斜距投影变形规律可以通过与中心投影或正射投影的影像相比较而获得。像相比较而获得。42 (2)(2)传感器外方位元素变化的影响传感器外方位元素变化的影响 传感器的外方位元素通常指的是传感器成像时的位置和姿态角，传感器的外方位元素通常指的是传感器成像时的位置和姿态角，对于侧视雷达而言，还包括其运行速度。当外方位元素偏离标准位对于侧视雷达而言，还包括其运行速度。当外方位元素偏离标准位置而出现变动进，就会使图像产生变形。这种变形的影响一般是由置而出现变动进，就会使图像产生变形。这种变形的影响一般是由地物点影像的坐标误差来表达的，并可以通过传感器的构像方程得地物点影像的坐标误差来表达的，并可以通过传感器的构像方程得以解析。以解析。(3)(3)地球起伏的影响地球起伏的影响 地球表面的高低变化，将使影像点产生位移。不过，具有方地球表面的高低变化，将使影像点产生位移。不过，具有方向投影几何形态（中心投影、全景投影等）的传感器与具有斜距投向投影几何形态（中心投影、全景投影等）的传感器与具有斜距投影几何形态（侧视雷达）的传感器将有不同的地形起伏像点位移规影几何形态（侧视雷达）的传感器将有不同的地形起伏像点位移规律，比如在高差同为正值的情况下，地形起伏在中心投影影像上造律，比如在高差同为正值的情况下，地形起伏在中心投影影像上造成的像点位移是远离原点向外移动的，而在雷达影像上则是向内变成的像点位移是远离原点向外移动的，而在雷达影像上则是向内变动的。动的。43 (4)(4)地球曲率的影响地球曲率的影响 地球曲率引起的像点位移类似地形起伏引起的像点位移。地球曲率引起的像点位移类似地形起伏引起的像点位移。(5)(5)大气折射的影响大气折射的影响 大气层是一个非均匀的介质，它的密度是随离地面大气层是一个非均匀的介质，它的密度是随离地面的高度增加而递减的，所以电磁波在大气中传播的折射的高度增加而递减的，所以电磁波在大气中传播的折射率也随高度而变，从而使电磁波传播的路径不是一条直率也随高度而变，从而使电磁波传播的路径不是一条直线而变成了曲线，进而引起了像点位移。线而变成了曲线，进而引起了像点位移。44 (6)(6)地球自转的影响地球自转的影响 在静态传感器（常规框幅式摄影机）成像的情况下，在静态传感器（常规框幅式摄影机）成像的情况下，地球自转不会引起图像变形，因为其几何整幅图像是在瞬地球自转不会引起图像变形，因为其几何整幅图像是在瞬间一次曝光成像的。地球自转主要地对动态传感器的图像间一次曝光成像的。地球自转主要地对动态传感器的图像产生变形影响，特别是对卫星遥感图像。以陆地资源卫星产生变形影响，特别是对卫星遥感图像。以陆地资源卫星多光谱扫描仪为例，当卫星由北向南运行的同时，地球表多光谱扫描仪为例，当卫星由北向南运行的同时，地球表面也在由西向东自转，由于卫星图像每条扫描线的成像时面也在由西向东自转，由于卫星图像每条扫描线的成像时间不同，因而造成扫描线在地面上的投影依次向西平移，间不同，因而造成扫描线在地面上的投影依次向西平移，最终使得图像发生扭曲。最终使得图像发生扭曲。453.1.2 3.1.2 遥感数字影像几何纠正的一般过程遥感数字影像几何纠正的一般过程 遥感数字影像的几何纠正的目的就是改正原始影像遥感数字影像的几何纠正的目的就是改正原始影像的几何变形，生成一幅符合某种地图投影或图形表达要的几何变形，生成一幅符合某种地图投影或图形表达要求的新图像。求的新图像。从具有几何畸变的图像中消除畸变的过程。也可以从具有几何畸变的图像中消除畸变的过程。也可以说是定量地确定图像上的像元坐标（图像坐标）与目标说是定量地确定图像上的像元坐标（图像坐标）与目标物的地理坐标（地图坐标等）的对应关系（坐标变换式）物的地理坐标（地图坐标等）的对应关系（坐标变换式）。46几何畸变校正方法几何畸变校正方法v系统性校正：当知道了消除图像几何畸变的理论校正公式时，系统性校正：当知道了消除图像几何畸变的理论校正公式时，可把该式中所含的与遥感器构造有关的校准数据（焦距等）可把该式中所含的与遥感器构造有关的校准数据（焦距等）及遥感器的位置、姿态等的测量值代入到理论校正式中进及遥感器的位置、姿态等的测量值代入到理论校正式中进行几何校正。该方法对遥感器的内部畸变大多是有效的。行几何校正。该方法对遥感器的内部畸变大多是有效的。可是在很多情况下，遥感器的位置及姿态的测量值精度不可是在很多情况下，遥感器的位置及姿态的测量值精度不高，所以外部畸变的校正精度也不高。高，所以外部畸变的校正精度也不高。47几何畸变校正方法几何畸变校正方法v基于控制点的几何精校正：利用控制点的图像坐标和地图基于控制点的几何精校正：利用控制点的图像坐标和地图坐标的对应关系，近似地确定所给的图像坐标系和应输出坐标的对应关系，近似地确定所给的图像坐标系和应输出的地图坐标系之间的坐标变换式。坐标变换式经常采用的地图坐标系之间的坐标变换式。坐标变换式经常采用1 1次、次、2 2次等角变换式，次等角变换式，2 2次、次、3 3次投影变换式或高次多项式。次投影变换式或高次多项式。坐标变换式的系数可从控制点的图像坐标值和地图坐标值坐标变换式的系数可从控制点的图像坐标值和地图坐标值中根据最小二乘法求出。中根据最小二乘法求出。48几何畸变校正方法几何畸变校正方法v复合校正：把理论校正式与利用控制点确定的校正式组合复合校正：把理论校正式与利用控制点确定的校正式组合起来进行校正。起来进行校正。分阶段校正的方法，即首先根据理论分阶段校正的方法，即首先根据理论校正式消除几何畸变（如内部畸变等），然后利用少数控校正式消除几何畸变（如内部畸变等），然后利用少数控制点，根据所确定的低次校正式消除残余的畸变（外部畸制点，根据所确定的低次校正式消除残余的畸变（外部畸变等）；变等）；提高几何校正精度的方法，即利用控制点以提高几何校正精度的方法，即利用控制点以较高的精度推算理论校正式中所含的遥感器参数、遥感器较高的精度推算理论校正式中所含的遥感器参数、遥感器的位置及姿态参数。的位置及姿态参数。49几何精校正几何精校正 精精校校正正方方法法，适适合合于于在在地地面面平平坦坦，不不需需考考虑虑高高程程信信息息，或或地地面面起起伏伏较较大大而而无无高高程程信信息息，以以及及传传感感器器的的位位置置和和姿姿态态参参数数无无法法获获取取的的情情况况时时应应用用。有有时时根根据据遥遥感感平平台台的的各各种种参参数数已已做做过过一一次次校校正正，但但仍仍不不能能满满足足要要求求，就就可可以以用用该该方方法法作作遥遥感感影影像像相相对对于于地地面面坐坐标标的的配配准准校校正正，遥遥感感影影像像相相对对于于地地图图投投影影坐坐标标系系统统的的配配准准校校正正，以以及及不不同同类类型型或或不不同同时时相相的的遥遥感感影影像像之之间间的的几几何何配配准准和和复复合合分分析析，以得到比较精确的结果以得到比较精确的结果。50几何精校正的基本思路几何精校正的基本思路v校正前的图像看起来是由校正前的图像看起来是由 行列整齐的等间距像元点行列整齐的等间距像元点 组成的，但实际上，由于组成的，但实际上，由于 某某种种几几何何畸畸变变，图图像像中中像像元元点点间间所所对对应应的的地地面面距距离离并并不不相相等等（图图a a）。校校正正后后的的图图像像亦亦是是由由等等间间距距的的网网格格点点组组成成的的，且且以以地地面面为为标标准准，符符合合某某种种投投影影的的均均匀匀分分布布（图图b b），图图像像中中格格网网的的交交点点可可以以看看作作是是像像元元的的中中心心。校校正正的的最最终终目目的的是是确确定定校校正正后后图图像像的的行行列列数数值值，然然后后找到新图像中每一像元的亮度值。找到新图像中每一像元的亮度值。51几何精校正的一般步骤几何精校正的一般步骤准准备备工工作作输入输入原始原始数字数字影像影像建立建立纠正纠正变换变换函数函数确定确定输出输出影像影像范围范围像元像元几何几何位置位置变换变换像元像元的灰的灰度重度重采样采样输出输出纠正纠正数字数字影像影像 利用控制点间的映利用控制点间的映射关系，建立最小二乘射关系，建立最小二乘下的变换函数下的变换函数52几何精校正重采样方法几何精校正重采样方法 找找到到一一种种数数学学关关系系，建建立立变变换换前前图图像像坐坐标标（x x，y y）与与变变换换后后图图像像坐坐标标（u u，v v）的的关关系系，通通过过每每一一个个变变换换后后图图像像像像元元的的中中心心位位置置（u u代代表表行行数数，v v代代表表列列数数，均均为为整整数数）计计算算出出变变换换前前对对应应的的图图像像坐坐标标点点（x x，y y）。分分析析得得知知，整整数数（u u，v v）的的像像元元点点在在原原图图像像坐坐标标系系中中一一般般不不在在整整数数（x x，y y）点上，即不在原图像像元的中心。）点上，即不在原图像像元的中心。计计算算校校正正后后图图像像中中的的每每一一点点所所对对应应原原图图中中的的位位置置（x x，y y）。计计算算时时按按行行逐逐点点计计算算，每每行行结结束束后后进进入入下下一一行行计计算算，直到全图结束直到全图结束。53几何精校正重采样方法几何精校正重采样方法v重采样的两种方法重采样的两种方法 （1 1）对输入图像的各个象元在变换后的输出图像坐标系）对输入图像的各个象元在变换后的输出图像坐标系上的相应位置进行计算，把各个象元的数据投影到该位上的相应位置进行计算，把各个象元的数据投影到该位置上。置上。（2 2）对输出图像的各个象元在输入图像坐标系的相应位）对输出图像的各个象元在输入图像坐标系的相应位置进行逆运算，求出该位置上的象元数据。该方法是经置进行逆运算，求出该位置上的象元数据。该方法是经常采用的方法。常采用的方法。54几何精校正重采样方法几何精校正重采样方法重重采采样样的的方方法法55几何精校正计算方法几何精校正计算方法多项式几何精纠正多项式几何精纠正v建立两图像像元点之间的对应关系建立两图像像元点之间的对应关系 （u,v)u,v)(x,y)(x,y)，需需求求出出1212个个系系数数，至至少少要要找找到到6 6个个已已知知的的对应点（控制点）对应点（控制点）如如果果要要提提高高精精度度，必必须须大大大大增增加加控控制制点点的的数数目目，用用最最小小二乘法进行曲面拟合求系数。二乘法进行曲面拟合求系数。2元2次2元n次56几何精校正重采样内插计算几何精校正重采样内插计算v 计计算算每每一一点点的的亮亮度度值值。由由于于计计算算后后的的（x x，y y）多多数数不不在在原原图图的的像像元元中中心心处处，因因此此必必须须重重新新计计算算新新位位置置的的亮亮度度值值。一一般般来来说说，新新点点的的亮亮度度值值介介于于邻邻点点亮亮度度值值之间，所以常用内插法计算。之间，所以常用内插法计算。通常有三种方法：通常有三种方法：最近邻法最近邻法双向线性内插法双向线性内插法三次卷积内插法。三次卷积内插法。57内插计算内插计算-最近邻法最近邻法 图图像像中中两两相相邻邻点点的的距距离离为为1 1，即即行行间间距距x x1 1，列列间间距距y=1y=1，取取与与所所计计算算点点(x,y)(x,y)周周围围相相邻邻的的4 4个个点点，比比较较它它们们与与被被计计算算点点的的距距离离，哪哪个个点点距距离离最最近近，就就取取哪哪个个的的亮亮度度值值作作为为（x,yx,y）点点的的亮亮度度值值f f（x x，y y）。设设 该该 最最 近近 邻邻 点点 的的 坐坐 标标 为为（k,lk,l）,则则k=Integer(x+0.5)l=Integer(y+0.5)f(x,y)=f(k,l)几何位置上的精度为几何位置上的精度为0.5象元象元最邻近内插法以距内插点最近的最邻近内插法以距内插点最近的观测点的像元值为所求的像元值。观测点的像元值为所求的像元值。该方法最大可产生该方法最大可产生0.50.5个像元的位个像元的位置误差，优点是不破坏原来的像置误差，优点是不破坏原来的像元值，处理速度快。元值，处理速度快。58内插计算内插计算-双线性内插法双线性内插法 取取（x x，y y）点点周周围围的的4 4邻邻点点，在在y y方方向向（或或x x方方向向）内内插插二二次次，再再在在x x方方向向（或或y y方方向向）内内插插一一次次，得得到到（x x，y y）点点的的亮亮度度值值f(xf(x，y y），该该方方法法称称双双线线性性 内内 插插 法法。设设 4 4个个 邻邻 点点 分分 别别 为为(i,j),(i,j+1),(i+1,j),(i+1,j+1),(i,j),(i,j+1),(i+1,j),(i+1,j+1),过过(x,y)(x,y)作作直直线线与与x x轴轴平平行行，与与4 4邻邻点点组组成成的的边边相相交交于于点点（i,y)i,y)和和(i+1,y)(i+1,y)。先先在在y y方方向向内内插插,由由f(i,j+1)f(i,j+1)和和f(i,j)f(i,j)计计 算算 交交 点点 的的 亮亮 度度 f f（i,y)i,y)；由由f(i+1,j+1)f(i+1,j+1)和和f(i+1,j)f(i+1,j)计计算算交交点点的的亮亮度度 f(i+1,y)f(i+1,y)。然然 后后 计计 算算 x x方方 向向，以以f(i,y)f(i,y)和和f(i+1,y)f(i+1,y)来内插来内插f(x,y)f(x,y)值。值。双线性内插法使用内插点周围双线性内插法使用内插点周围的的4 4个观测点的像元值，对所个观测点的像元值，对所求的像元值进行线性内插。缺求的像元值进行线性内插。缺点是破坏了原来的数据，但具点是破坏了原来的数据，但具有平均化的滤波效果。有平均化的滤波效果。59内插计算内插计算三次卷积内插法三次卷积内插法v增增加加邻邻点点来来获获得得最最佳佳插插值值函函数数。取取与与计计算算点点（x x，y y）周周围围相相邻邻的的1616个个点点，与与双双向向线线性性内内插插类类似似，可可先先在在某某一一方方向向上上内内插插，每每4 4个个值值依依次次内内插插4 4次次，求求出出f f（x x，j-1j-1），f(x,j)f(x,j)，f(x,j+1),f(x,j+2)f(x,j+1),f(x,j+2)，再再根根据据这这四四个个计计算算结结果果在在另另一一方方向向上上内内插插，得得到到f f(x(x，y y）。）。因因这这种种三三次次多多项项式式内内插插过过程程实实际际上上是一种卷积，故称三次卷积内插。是一种卷积，故称三次卷积内插。3 3 次卷积内插法使用内插点周围次卷积内插法使用内插点周围的的1616个观测点的像元值，用个观测点的像元值，用3 3次卷次卷积函数对所求像元值进行内插。积函数对所求像元值进行内插。缺点是破坏了原来的数据，但具缺点是破坏了原来的数据，但具有图像的均衡化和清晰化的效果，有图像的均衡化和清晰化的效果，可得到较高的图像质量。可得到较高的图像质量。60三种内插计算方法比较三种内插计算方法比较方法方法优点优点缺点缺点提醒提醒1简单易用，计算量小简单易用，计算量小处理后的图像亮度具处理后的图像亮度具有不连续性，影响精有不连续性，影响精确度确度2精度明显提高，特别是精度明显提高，特别是对亮对亮度不连续现象或线度不连续现象或线状特征的块状化现象有状特征的块状化现象有明显的改善。明显的改善。计算量增加，且对图计算量增加，且对图像起到平滑作用，像起到平滑作用，从从而使对比度明显的分而使对比度明显的分界线变得模糊。界线变得模糊。鉴于该方法的计算量和精度鉴于该方法的计算量和精度适中，只要不影响应用所需适中，只要不影响应用所需的精度，作为可取的方法而的精度，作为可取的方法而常被采用。常被采用。3更好的图像质量，细节更好的图像质量，细节表现更为清楚。表现更为清楚。工作量很大。工作量很大。欲以三次卷积内插获得好的欲以三次卷积内插获得好的图像效图像效果，就要求位置校正果，就要求位置校正过程更准确，即对控制点选过程更准确，即对控制点选取的均匀性要求更高。取的均匀性要求更