遥感图像几何校正及目标识别技术研究

1摘要现代遥感技术的快速发展使人类能够更精准、更快速、更全面地观测世界。遥感成像传感器的高度及搭载平台姿态的变化、地形地貌等诸多客观因素都会导致图像发生几何畸变，给进一步应用带来一系列问题。随着遥感对地观测能力不断增强，如何对遥感数据进行精确几何处理实现高精度地理空间信息获取，是有效发挥遥感对地观测优势的基础。因此，开展遥感图像的高精度几何校正理论与方法的研究，提高遥感数据中目标定位识别的应用潜力，将刻不容缓。然而随着遥感系统的多样化、多层次发展，其不同的成像特点也给遥感图像几何处理技术提出了更多新的要求和挑战，传统的几何校正技术不再适用，需根据具体成像特点进行开发和扩展。鉴于遥感对地观测的高标准应用需求，本文对遥感图像几何校正及目标识别技术理论和方法进行研究，旨在将遥感图像的几何校正后，最终提高遥感目标定位识别应用的精度。关键词：遥感图像；几何变形；变形误差；几何校正；目标识别2目录摘要............................................................................................................................1目录............................................................................................................................21引言............................................................................................................................32遥感成像原理及遥感图像特征...............................................................................42.1遥感成像原理.................................................................................................42.2遥感图像特征.................................................................................................43遥感图像产生的几何畸变的分析...........................................................................53.1成像投影方式引起的误差计算.....................................................................53.2传感器外方位元素变化引起的误差计算.....................................................63.3大气折射引起的误差计算............................................................................74遥感图像几何校正的研究方法...............................................................................84.1从影像到地图的校正.....................................................................................84.2从影像到影像的配准.....................................................................................85遥感图像的目标识别技术........................................................................................85.1基于相位一致特征和混沌粒子群的大型目标识别......................................85.2基于改进多尺度自卷积不变矩的小型目标识别.......................................106结论.........................................................................................................................11参考文献......................................................................................................................11致谢..........................................................................................................................1231引言遥感利用不与探测对象相接触的传感器客观记录地物电磁波特性，是一门与电子、光学、计算机、地理等学科密切相关的对地观测综合性技术，以图像方式记录的遥感数据被称为遥感图像或遥感影像。在实际的遥感成像过程中，成像传感器的高度及搭载平台姿态的变化、地形地貌等很多客观因素都会导致遥感图像中像素相对于地面目标的实际位置发生扭曲、拉伸、偏移等几何畸变，直接使用这些畸变图像往往不能满足实际应用的要求，需要消除遥感图像的几何误差、将其变换到参考图像坐标系中，针对几何畸变进行的误差校正即为几何校正。遥感图像高精度几何校正是遥感图像几何处理和地球空间信息获取的基础，是遥感图像广泛应用的基本保障，是利用遥感图像推断地物目标的位置状态和属性类别的重要前提，在国民经济发展和国防建设等领域中发挥了重要的作用。民用方面，卫星影像地图制作和修测等地理信息系统的完善与更新；实现目的地导航、气象预报、环境监测等诸多方面为各种决策提供数据支持。在军事应用领域，利用遥感卫星或航空飞行器通过摄影测量相关技术进行全时域、全空域的侦察，可以监视境外军事战略力量、了解军力部署和作战意图、评估作战效果等，为指挥系统提供重要的决策依据。因此，关乎到遥感在民用与军用的方方面面，如何“测得准”是亟需解决的关键问题。以提高遥感图像目标定位与识别性能作为应用处理需求，本文通过对不同遥感平台在非理想成像环境下的成像特性进行理论探讨，深入研究适用于不同几何失真情况的遥感图像几何校正技术与方法，进一步发展遥感图像高精度几何处理的基本理论与基本方法，研究成果将具有广阔的应用前景。卫星遥感图像的几何校正技术是卫星遥感地面预处理系统的关键技术之一，是实现卫星遥感图像高精度定位识别应用的前提。由于遥感卫星定轨装置提供的星历姿态数据不可避免的带有系统误差，同时星历姿态数据与成像系统之间存在时间不同步的问题，这些都给卫星遥感图像的几何信息恢复等校正预处理工作带来了更多困难。随着军、民各应用领域对卫星遥感产品旺盛的增值需求，为保证卫星遥感图像精确的地理位置编码以及更准确的目标定位与识别等后续应用，如何消除星历姿态数据带有的系统误差，以及如何利用这些数据针对相应产生的卫星遥感图像开展高精度几何校正技术研究是急需解决的问题之一，具有极其重要的现实意义。42遥感成像原理及遥感图像特征2.1遥感成像原理当遥感图像受非理想成像条件影响而导致其中的地物位置、形状大小、灰度特性等发生变化时，将会影响图像后续应用的一系列分析和决策。遥感图像的信息恢复处理是利用遥感数据提取地物信息的一个必要前提，继而可实现遥感图像的目标检测与识别，保证对地物有用信息的后续处理与分析。其中消除几何变形是遥感图像信息恢复处理中的一项关键技术，对遥感图像进行几何处理的核心是成像几何模型，它描述了物点(像点)通过在不同坐标系中变换而得到像点(物点)的过程。2.2遥感图像特征2.2.1空间分辨率空间分辨率(spatialresolution)，又称地面分辨率前者是针对传感器或图像而言的，指图像上能够详细区分的最小单元的尺寸或大小；后者是针对地面而言，指可以识别的最小地面距离或最小目标物的大小。空间分辨率的三种表示法：(1)象元(pixel)(2)线对数(3)瞬时视场2.2.2光谱分辨率光谱分辨率——指传感器在接收目标辐射的波谱时能分辨的最小波长间隔。决定了传感器所选用的波段数量的多少、各波段的波长位置、及波长间隔的大小。光谱分辨率越高，专题研究的针对性越强，对物体的识别精度越高，遥感应用分析的效果也就越好。但是，多波段信息直接地综合解译是较困难的，而多波段的数据分析，可以改善识别和提取信息特征的概率和精度。分波段记录的遥感图像，可以构成一个多维向量空间，空间的维数就是采用的波段数。2.2.3时间分辨率时间分辨率是遥感影像间隔时间的一项性能指标。指对同一地点进行采样的时间间隔，即采样的时间频率，也称重访周期。遥感探测器按一定的时间周期重复采集数据，这种重复周期，又称回归周期。它是由飞行器的轨道高度、轨道倾角、运行周期、轨道间隔、偏移系数等参数所决定2.2.4辐射分辨率及辐射测量特性辐射分辨率指传感器接收波谱信号时，能分辨的最小辐射度差。表明了传感器对光谱信号强弱的敏感程度、区分能力。即探测器的灵敏度(遥感器感测元件在接收光谱信号时能分辨的最小辐射度差，或指对两个不同辐射源的辐射量的分5辨能力)；一般用灰度的分级数来表示，即最暗—最亮灰度值(亮度值)间分级的数目——量化级数。2.2.5遥感系统的信息容量任何一个遥感系统都有它一定的信息容量。它的最大信息容量与它的空间、光谱、时间、辐射分辨率有关。在具体应用分析时，人们必须通过研究对象的特征来选择遥感信息，并使之与遥感系统的信息能力相一致。量化的遥感数据，其信息量是用比特(bit)表示的，1比特可以表示成0或1两个状态的信息量。假设图像上像元取各灰度值的概率相同(即图像上各像元所取的灰度值不同，而各灰度值出现的概率相同)。设数据的量化级数为m,根据信息论的研究公式，则每个像元所能包含的最大信息量应为log2m(bit)。3遥感图像产生的几何畸变的分析遥感图像的几何变形是指图像上像元在图像坐标中的坐标与其在地图坐标系等参考系统中的坐标之间的差异。遥感图像上的几何变形可分为静态变形和动态变形两大类。在静态变形中，又可分为内部误差和外部误差两类。内部误差是由传感器结构等因素引起的，一般误差不大。外部误差是指传感器本身处在正常工作条件下，由传感器以外的各因素所造成的误差。该文以全景投影图像为例研究其误差的计算公式。3.1成像投影方式引起的误差计算全景投影是一种特殊形式的线中心投影，全景投影的像面不是一个平面，而是一个圆柱面。全景畸变是指同摄站获取的同一地区的全景像片相对于同时获取的框幅式像片的影像变形。如图1所示，设地面点P在等式画幅式像片上的像点为P，在全景像片上的像点为P。在不考虑外方位元素的影响时，P点在等效框幅式像片上的坐标（x，y）与P点在全景像片上的坐标（x，y）的关系为：全景像片相对于框幅像片影像的变形为：6图1全景相机摄影瞬间的物像关系3.2传感器外方位元素变化引起的误差计算传感器外方位元素是指传感器成像时的位置（Xs，Ys，Zs）和姿态角（ａ，ｗ,ｋ）。当外方位元素偏离标准位置而出现变动时，就会使图像产生变形。画幅式像片的物像关系可用如下共线方程来表达：式中f为摄影机的焦距；（x，y）为像点在像坐标系中的像坐标；（X