图像几何校正与辐射校正

1遥感数字图像校正与增强2本章主要内容1.数字图像基础2.图像辐射校正3.几何校正原理与方法4.图像增强处理38.3几何校正•遥感图象几何畸变•遥感图象几何纠正方法4•为什么要进行几何纠正۞遥感调查分析结果：一般是要求能满足量测和定位要求的各类专题地图。۞利用多源数据进行计算机自动分类、地物特征的变化监测等应用处理时，必须保证不同图像间的几何一致性。۞几何误差的存在5定义：遥感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的表达要求不一致时，即说明遥感图像发生了几何畸变。遥感图像的总体变形（相对于地面真实形态而言）是平移、缩放、旋转、偏扭、弯曲及其他变形综合作用的结果。8.1遥感图像的几何变形按照畸变的性质划分几何畸变可分为系统性畸变和随机性畸变。一、基本概念6•系统性畸变是指遥感系统造成的畸变，这种畸变一般有一定的规律性，并且大小事先能够预测，例如扫描镜的结构方式和扫描速度等造成的畸变。•随机性畸变是指大小不能事先预测、其出现带有随机性质的畸变，例如地形起伏造成的随地而异的几何偏差。随机畸变遥感图像几何畸变系统畸变7•几何校正就是要校正成像过程所造成的各种几何畸变。几何校正分为两种：几何粗校正和几何精校正。•几何粗校正是针对引起畸变原因而进行的校正，这种畸变按照比较简单和相对固定的几何关系分布在图像中的，校正时只需将传感器原校准数据、遥感平台的位置以及卫星运行姿态等一系列测量数据代入理论校正公式即可。几何粗校正主要校正系统畸变。•几何精校正是利用控制点进行的几何校正，它是用一种数学模型来近似描述遥感图像的几何畸变过程，并利用畸变的遥感图像与标准地图之间的一些对应点（即控制点（GCP））求得这个几何畸变模型，然后利用此模型进行几何畸变校正，这种校正不考虑畸变的具体形成原因，而只考虑如何利用畸变模型来校正遥感图像。几何粗纠正几何精纠正随机畸变遥感图像几何畸变系统畸变8几何畸变遥感器本身引起的畸变外部因素引起的畸变处理过程中引起的畸变二、几何变形的类型8.2遥感图像的几何变形根据畸变产生的原因：91、传感器本身引起的畸变传感器本身引起的几何畸变与遥感器的结构、特性和工作方式不同而异。这些因素主要包括：1）透镜的辐射方向畸变像差；2）透镜的切线方向畸变像差；3）透镜的焦距误差；4）透镜的光轴与投影面不正交；5）图像的投影面非平面；6）探测元件排列不整齐；7）采样速率的变化；8）采样时刻的偏差;9)扫描镜的扫描速度变化。二、几何变形的类型10MSS举例:例如扫描形式成像的MSS，产生的几何畸变主要是由于扫描镜的非线性振动和其它一些偶然因素引起的。在地面上影响可达395米。全景畸变：11全景畸变的图形变化情况122、外部因素引起的畸变遥感平台位置和运动状态变化的影响地形起伏的影响地球表面曲率的影响大气折射的影响地球自转的影响二、几何变形的类型131）遥感平台位置和运动状态变化的影响航高：当平台运动过程中受到力学因素影响标，或者说卫星运行的轨道本身就是椭圆的。航高始终发生变化，而传感器的扫描视场角不变，从而导致图像扫描行对应的地面长度发生变化。航高越向高处偏离，图像对应的地面越宽。2、外部因素引起的畸变14航速：卫星的椭圆轨道本身就导致了卫星飞行速度的不均匀，其他因素也可导致遥感平台航速的变化。航速快时，扫描带超前，航速慢时，扫描带滞后，由此可导致图像在卫星前进方向上(图像上下方向)的位置错动。俯仰：遥感平台的俯仰变化能引起图像上下方向的变化，即星下点俯时后移，仰时前移，发生行间位置错动.15翻滚：遥感平台姿态翻滚是指以前进方向为轴旋转了一个角度。可导致星下点在扫描线方向偏移，使整个图像的行向翻滚角引起偏离的方向错动。偏航：指遥感平台在前进过程中，相对于原前进航向偏转了一个小角度，从而引起扫描行方向的变化，导致图像的倾斜畸变162）地形起伏的影响当地形存在起伏时，会产生局部像点的位移,使原本应是地面点的信号被同一位置上某高点的信号代替。由于高差的原因，实际像点P距像幅中心的距离相对于理想像点P0。距像幅中心的距离移动了∆r高差引起的像点位移2、外部因素引起的畸变173）地球表面曲率的影响地球是球体，严格说是椭球体，因此地球表面是曲面。这一曲面的影响主要表现在两个方面，一是像点位置的移动，二是像元对应于地面宽度的不等。2、外部因素引起的畸变184）大气折射的影响大气对辐射的传播产生折射。由于大气的密度分布从下向上越来越小，折射率不断变化．因此折射后的辐射传播不再是直线而是—条曲线．从而导致传感器接收的像点发生位移∆r.大气折射影响2、外部因素引起的畸变195）地球自转的影响卫星前进过程中，传感器对地面扫描获得图像时，地球自转影响较大，会产生影像偏离。因为卫星自北向南运动，这时地球自西向东自转。相对运动的结果，使卫星的星下位置逐渐产生偏离。偏离方向如下图所示，所以卫星图像经过校正后成为图c的形态。地球自转引起偏离2、外部因素引起的畸变20遥感图像再处理过程中产生的误差，主要是由于处理设备产生的噪声引起的。•传输、复制•光学•数字3、处理过程中引起的畸变21遥感图像的几何校正按照处理方式分为光学纠正和数字纠正。遥感图像的几何纠正就是将含有畸变的图像纳入到某种地图投影。对地面覆盖范围不大的单幅图像，一般以正射投影方式使其改正到地球切平面上。光学纠正主要用于早期的遥感图像的处理中，现在的应用已经不多。除了对框幅式的航空照片（中心投影）可以进行比较严密的纠正以外，对于大多数动态获得的遥感影像只能进行近似的纠正。主要介绍数字图像的几何精纠正。三遥感图像的几何校正方法1、基本概念22两个基本环节：像元坐标变换和像元灰度值重采样准备工作输入原始图象建立纠正函数确定输出图象的范围逐个像元进行几何变化灰度的重采样输出纠正后的图象效果评价校正思路(技术流程):23校正前的图像，由于某种几何畸变，图像中像元点间所对应的地面距离并不相等。校正后的图像是由等间距的网格点组成的，且以地面为标准，符合某种投影的均匀分布，图像中格网的交点可以看作是像元的中心；۞校正的最终目的是确定校正后图像的行列数值，然后找到新图像中每一像元的亮度值。两个基本环节：像元坐标变换和像元灰度值重采样24(1)确定输入图像和输出图像的坐标变换关系(2)确定新的图像的边界(3)确定新图像的分辨率(4)灰度的重采样2、校正过程25数字图象几何纠正：通过计算机对离散结构的数字图像中的每一个像元逐个进行纠正处理的方法。这种方法能够精确地改正动态扫描图像所具备的各种误差。基本原理：利用图像坐标和地面坐标（另一图像坐标、地图坐标等）之间的数学关系，即输入图像和输出图像间的坐标转换关系实现几何校正。(1)确定输入图像和输出图像的坐标变换关系2、校正过程26几何校正包括两个方面的内容◆图像空间像元坐标的变换◆变换后的标准图像空间的各像元灰度值的计算。27直接纠正方法:从原始图像阵列出发，按行列的顺序依次对每个原始图像像元点位用变换函数F（x,y）（正解变换公式）求得它在新图像中的位置，并将该像元灰度值移置到新图像的对应位置上。间接纠正法:从空白的新图像阵列出发，按行列的顺序依次对新图像中每个像元点位用变换函数f(X,Y)（反解变换公式）求其在原始图像中的位置，然后把算得的原始图像点位上的灰度值赋予空白新图像相应的像元。纠正方法:28图中（xp,yp）（XP,YP）分别是任意一个像元在原始图像和纠正后图像中的坐标。),(ppXpyxFX),(ppYpyxFY直接法(正解):间接法(反解):),(PPypYXfy),(PPxpYXfx292.3.5遥感数字图像的多项式纠正多项式纠正的基本思想：图像的变性规律可以看作是平移、缩放、旋转、仿射、偏扭、弯曲等形变的合成。一般的公式为：...54321022),(iiiiiiiixiYcXcYXcYcXccYXfx...54321022),(iiiiiiiiyiYdXdYXdYdXddYXfy...54321022),(iiiiiiiixiycxcyxcycxccyxFX...54321022),(iiiiiiiiyiydxdyxdydxddyxFY2)直接法1)间接法利用有限的控制点的已知坐标，解求多项式的系数，确定变换函数。然后将各个像元带入多项式进行计算，得到纠正后的坐标。30实际计算时常采用二元二次多项式：2022201101100020222011011000vbubuvbvbubbyvauauvavauaax在这个方程组中有12个系数，需列12个方程才能解出，因此需要6个已知的对应点，即这6个点的（u，v)与（x，y）均已知，这些已知坐标的对应点称为控制点（GCP）6个点只是解算方程组的理论最低数，实际工作中为提高校正精度需大量增加控制点数，这时就有了多余条件，可采用最小二乘法求解。3、遥感数字图像的多项式纠正31控制点的选取1）数目确定控制点数目的最低限是按未知系数的多少来确定的。求二次多项式有12个系数，需要12个方程(6个控制点)。依次类推，三次多项式至少需要10个控制点，n次多项式，控制点的最少数目为(n+1)(n+2)／2。实际工作中，在条件允许的情况下，控制点数的选取都要大于最低数很多。3、遥感数字图像的多项式纠正321)表征空间位置的可靠性，道路交叉点，标志物，水域的边界，山顶，小岛中心，机场等。•同名控制点要在图像上均匀分布；•清楚辨认；•数量应当超过多项式系数的个数（(n+1)*(n+2)/2）。当控制点的个数超过多项式的系数个数时，采用最小2乘法进行系数的确定，使得到的系数最佳。2.3.5遥感数字图像的多项式纠正（续1）控制点的选择原则:33（2）确定新的图像的边界纠正后图像和原始图像的形状、大小、方向都不一样。所以在纠正过程的实施之前，必须首先确定新图像的大小范围。34（2）确定新的图像的边界（续1）X1=min(Xa’,Xb’,Xc’,Xd’)X2=max(Xa’,Xb’,Xc’,Xd’)Y1=min(Ya’,Yb’,Yc’,YXd’)Y2=max(Ya’,Yb’,Yc’,Yd’)35（3）确定新图像的分辨率目的是确定新图像宽度和高度；根据精度要求，在新图像的范围内，划分网格，每个网格点就是一个像元。新图像的行数M＝(Y2-Y1)/△Y+1;新图像的列数N＝(X2-X1)/△X+1;新图像的任意一个像元的坐标由它的行列号唯一确定。36（4）灰度的重采样纠正后的新图像的每一个像元，根据变换函数，可以得到它在原始图像上的位置。如果求得的位置为整数，则该位置处的像元灰度就是新图像的灰度值。如果位置不为整数，则有几种方法：1)最近邻法2)双线性内插法3）三次卷积法372.3.4灰度的重采样（续1）1)最近邻法：距离实际位置最近的像元的灰度值作为输出图像像元的灰度值；38原始图像纠正后图像（最邻近插值）最邻近法纠正效果392.3.4灰度的重采样（续2）2）双线性法：以实际位置临近的4个像元值，确定输出像元的灰度值。公式为：4141432144332211,iiiiinmpgpppppgpgpgpgpg）（G2G3G4G1式中，g(m,n)为输出像元灰度值gi为邻近点i的灰度值pi为邻近点对投影点的权重(pi=1/di,di表示邻近点到投影点的距离，最近者权重最大40双线性插值效果原始图像纠正（双线性插值）412.3.4灰度的重采样（续3）3）三次卷积法以实际位置临近的16个像元值，确定输出像元的灰度值。公式为：161161,iiiiinmpgpg）（三次样条函数式中，g(m,n)为输出像元灰度值gi为邻近点i的灰度值pi为邻近点对投影投影点的权重(pi=1/di,di表示邻近点到投影点的距离，最近者权重最大)42原始图像几何纠正（三次卷积）三次卷积法处理效果432.3.4灰度的重采样（续4）几种采样方法的优缺点：1）最近邻法