数字图像的校正

,二、数字图像校正,1、数字图像,将某一特定波长范围内（波段）物体（地物）的发射或反射能量做等间隔的量化，形成一幅以数字形式表示每个像元明暗特征的图像。,数字图像基本单元像元,像元大小：与信息获取方式有关（传感器；扫描仪） 量化等级：灰度值0255，共256级灰阶,以每个像元为统计单元，表示图像中各亮度值或亮度区间出现频率的分布图。数字图像直方图既表示出一幅（一景）图像亮度的整体特征，也表示出这幅图像中地物的类别特征。,数字图像直方图（P96）,2、辐射校正（大气影响的初略校正）,当太阳辐射相同时，图像上像元亮度值的差异直接反映了地物目标光谱反射率的差异,数字图像上的亮度值（灰度值）电磁波的辐射强度,影响亮度的主要因素： 太阳辐射照射到地面的辐射强度 地物的光谱反射率,产生辐射畸变的原因：,传感器仪器本身的误差、大气对辐射的影响,大气对辐射的影响分析,地物对太阳辐射的反射。大气层对太阳辐射的散射，散射光到达地面后，被地物反射后再进入传感器（向下光）。大气层对太阳辐射的散射光向上直接通过大气层进入传感器（向上光）。（P99图）,遥感导论,大气对辐射的影响分析：,传感器获得的辐射亮度（L）,地物对太阳辐射的反射（L1）地物对向下的天空光（大气散射作用）的反射（L2） ；向上天空光进入传感器（程辐射Lp） ；,L= L1+ L2+ Lp,大气影响的粗略校正（数字图像的辐射校正）,目的：消除程辐射的影响，提高改善图像的质量。基本原理：在可见光波段在同一幅图像的面积内 程辐射度是一个近于常数的附加值，其值的大小只与波段有关。方法：直方图最小值去除法、回归分析法,直方图法,如果在某一像场中存在亮度值为零的目标地物，地物是平静清洁的水面或地形阴影区，则任一波段亮度值都应为零。所以只要对选择区域内波段的图像进行灰度统计给出其直方图，则直方图上频率最小的灰度值就是大气改正值。大气校正就是移动直方图的最小值至零值位置。,To be continued,调整前直方图,亮度值,亮度值,调整后直方图,像元数百分比/%,像元数百分比/%,回归分析法,To be continued,回归分析校正法,直方图最小值去除法：,洁净水体的反射率为零；阴影部分的反射率接近于零。如果，这些地物的反射率不为零，则是程辐射的作用。因此，可以按照上述地物在红外波段的亮度值从各个波段中减去。,回归分析法：,将各类地物（在可见光波段亮度特征从黑到白）同一像元在可见光与红外波段的亮度值为纵横坐标，建立回归方程，其截距即为可见光波段应减去的亮度值。（P102),3、几何校正,产生几何畸变的原因：遥感平台或传感器姿态、地形起伏、地球曲率、地球自转 1）遥感平台位置和运动状态变化的影响（P104,图4.21） 高度变化的影响地面分辨率不均匀 速度变化的影响航向位移 俯仰变化的影响旁向位移 翻滚变化的影响扭曲变形 航偏变化的影响倾斜畸变,三、卫星姿态引起的图像变形,To be continued,2 几何校正,位移变化,高度变化,速度变化,偏航变化,俯仰变化,侧翻变化,(d),(d ),(d ),2）地形起伏的影响产生像点位移,3）地球曲率的影响产生全景畸变4）大气折射的影响产生像点位移5）地球自转的影响影像变形,几何畸变校正 1）卫星参数,传感器参数,大气折光,地球曲率校正（预处理） 2）地形起伏校正（DEM） 3）单片微分精校正,四、动态扫描图像的变形,To be continued,2 几何校正,单片微分精校正P107,校正方法：地面控制点校正法 校正技术关键：合理布设地面控制点、选取适当数量的地面控制点，合理选择校正方程的次数。布点原则： 1、最大范围控制整幅图像 2、均匀布点,单片微分精校正,计算方法选择： 一般选用2次项，如有扭曲变形时选用三次项。,选点原则： 数量合理：2次项不少于6个点、三次项不少于10个点保证有多余观测点。 便于判读的特征点。,单片微分精校正,校正步骤：、调入图像，分析观察； 、确定多项式的次数 、确定GCP的个数； 、选取GCP，尽可能均匀分布在图像上 E、重采样计算，得到校正后的新图像,数字图像纠正的处理过程框图,准备工作,输入原始数字图像,建立纠正变换函数,影像范围确定输出,逐个像素的几何位置变换,像素亮度值重采样,输出纠正后的图像,To be continued,数字图像增强,1、对比度变换是通过改变像元亮度值来改变像元对比度，也称辐射增强。P113几种从直方图形态判断图像质量,线性变换：图像变换是按某一线性函数变换。y-y0=k(x-x0),将P101图4.18进行线性拉伸。原图像灰度0,15，变换为0,64，即构成(0,0)到（15,64）两点的线性拉伸函数为：,对比度变换前后亮度,计算出新图像为：,分段线性拉伸,（0,0）（6,2）（11,12）（15,15）分三段进行对比度变换,新图像为：,空间滤波,它是重点突出图像上的某些特征为目的，如纹理、边缘，通过模板与图像卷积运算来实现。,卷积运算方法：如图4.38,从图像左上角开始开一窗口与模板同样大小，模板窗口与模板像元的亮度值对应相乘相加，其结果放在窗口中心的像元位置，成为新像元的灰度值。然后活动窗口向右移，逐行扫描直到全幅图像。,平滑,均值平滑是将每个像元在以其为中心的区域内取平均值代替该像元值，以达到去掉尖锐噪声和平滑图像的目的。,均值平滑模板P117,中值滤波是取中间亮度值。,锐化,1）罗伯特梯度P1182）索伯尔梯度P1193）拉普拉斯算法P1194）定向检测P119,图像运算,1）差值运算：两幅同样行列数的图像，对应像元的亮度值相减。c=a-b常用于同一图像的不同波段的差值运算和不同时相的图像的差值运算。,2）比值运算：对应像元的亮度值相除（0除外）。目的通过同一图像的不同波段计算突出不同波段地物光谱的差异。如植被指数计算。b4-b3/b4+b3,多光谱变换,1）主成分变换：数据之间有相关性，通过函数变换保留主要信息，降低数据量；,数据压缩和图像增强,2）缨帽变换：关注三个分量，亮度、绿度和湿度。,多源信息复合,是将多种遥感平台，多时相遥感数据之间以及遥感数据与非遥感数据之间的信息组合匹配的技术。,复合的优点：发挥不同遥感数据源的优势互补，弥补了一种遥感数据的不足，提高了遥感数据的可应用性。,1、不同传感器的遥感数据复合,SPOT与TM影像复合，优势是具有多光谱信息和高空间分辨率。,TM与雷达影像复合，优势是具有多光谱信息和多波段反射信息。,信息复合方法：配准复合,2、不同时相的遥感数据复合,数据为不