第五章遥感图象几何纠正

1、5.1 遥感传感器的构像方程（不作要求）遥感传感器的构像方程（不作要求）5.2 遥感图像的几何变形遥感图像的几何变形5.3 遥感图像的几何校正方法遥感图像的几何校正方法5.4 图像间的自动配准与镶嵌图像间的自动配准与镶嵌第五章第五章 遥感图像的几何处理遥感图像的几何处理基于有理函数的传感器模型： 5.1 遥感传感器的构像方程遥感传感器的构像方程 有理函数模型RFM(Rational Function Model)模型：一种能获得和卫星遥感影像严格成像模型近似一致精度的、形式简单的概括模型。也称为 RPC(Rational Polynomail Coefficient） 它是一种广义的新型遥感卫

2、星传感器成像模型，被用来替代复杂的严格成像模型。 它通过一个比值多项式建立了一个点的大地坐标与其影像坐标间的关系。 ),(),(),(),(HLPDHLPNXHLPDHLPNYSSLLRPC模型：比值多项式：scaleheioffheiheiscalelonofflonlonscalelatofflatlatDDDHDDDLDDDP_正则化地面坐标scaleoffscaleofflllYSSSX正则化影像坐标HaHPaHLaPHaPaPLaLHaLPaLaPLHaHaPaLaPHaLHaLPaHaPaLaaHLPNL),(RPC模型：HbHPbHLbPHbPbPLbLHbLPbLbPLHbHb

3、PbLbPHbLHbLPbHbPbLbbHLPDL),(HcHPcHLcPHcPcPLcLHcLPcLcPLHcHcPcLcPHcLHcLPcHcPcLccHLPNS),(HdHPdHLdPHdPdPLdLHdLPdLdPLHdHdPdLdPHdLHdLPdHdPdLddHLPDS),(这里，ai、bi、ci、di为RPC模型系数，Dlat_off、Dlat_scale、Dlon_off、Dlon_scale、Dhei_off和Dhei_scale为地面坐标的标准化参数。Soff、Sscale、loff、lscale为影像像素坐标的标准化参数，其中b1、d1通常为1。目前，许多影像数据如：IK

4、ONOS、QuickBird等均在其元数据中提供以上所有参数。RPC模型：有些影像数据不提供RPC参数，或提供的参数精度不高，此时可利用部分控制点，采用最小二乘原理进行系数解算，最终获得模型。教材P112 表5-1列出了RFM的9种形式，以及系数解算所需的最少控制点数。RPC模型： RPC模型的优点：通用性高、与传感器无关、形式简单。 与之对应的严格成像模型，都是从轨道模型、姿态模型、成像几何等方面出发来建立构像模型，与传感器等密切相关，不同的传感器有不同的严格成像模型。 至于具体如何做，请参阅“课程中心参考资料”，不作要求。RPC模型：v 定义：遥感图像上各地物的几何位置、形状、尺寸、方位等

5、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几何畸变。v 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。 5.2 遥感图像的几何变形遥感图像的几何变形 v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、基本概念系统性畸变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几何校正几何校正就是要校

6、正成像过程所造成的各种几何畸变。几何校正分为两种：几何粗校正几何粗校正和和几何精校正几何精校正。几何粗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

7、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几何畸变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、几何变形的类型二、几何变形的类型 5.2 遥感图像的几何变形遥感图像的几何变形 1、遥感器本身引起的畸变 遥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

8、类型二、几何变形的类型MSS 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：2、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、几何变形的类型二、几何变形的类型1）遥感平台位置和运动状态变化的影响n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航速：卫星

9、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c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2）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

10、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3）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。 地球表面曲率影响2、外部因素引起的畸变4）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5）地球自转的影响 卫星前进过程中，传感器

11、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 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

12、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。5.3 遥感图像的几何校正方法遥感图像的几何校正方法1、基本概念 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。利用遥感图像进行地形图测图或更新，也是遥感的 致力方向之 一，它对遥感图像的几何纠正提出了更 严格的要求。两个基本环节： 像元坐标变换和像元灰度值重采样 准准备备 工工作作 输输入入原原始始图图

13、象象 建建立立纠纠正正函函数数 确确定定输输出出图图象象的的范范围围 逐逐个个像像元元进进行行几几何何变变化化 灰灰度度的的重重采采样样 输输出出纠纠正正后后的的图图象象 效效果果 评评价价 校正思路校正思路(技术流程技术流程): 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(1) 确定输入图像和输出图像的坐标变换关系 (2) 确

14、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 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、校正过程直接纠正方法直接纠正方法: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

15、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。纠正方法分纠正方法分: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 注：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。(2) 确定新的图像的边界2、校正过程 根据正解变换公式

16、求出原始图像四个角点（a, b, c, d）在纠正后图像中的对应点（a, b, c, d）的坐标（Xa,Ya）(Xb,Yb) (Xc,Yc) (Xd,Yd)然后求出最大值和最小值。 X1 = min (Xa, Xb, Xc, Xd ) X2 = max (Xa, Xb, Xc, Xd ) Y1 = min (Ya, Yb, Yc, Yd ) Y2 = max (Ya, Yb, Yc, Yd )2、校正过程(2) 确定新的图像的边界(3) 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

17、整数，则像元灰度值需根据周围阵列像元的灰度确定，这种方法称为灰度重采样（这是相对遥感图像获取时已进行过一次采样而言） 。常用的方法： 1) 最近邻法 2) 双线性内插法 3）三次卷积法 2、校正过程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；特点： 方法简单易用，计算量小，在几何位置上精度为05像元，但处理后图像的亮度具有不连续性，从而影响了精确度。(3) 灰度的重采样 G2 G3 G4 G1 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）（特点：图像亮度连

18、续，几何上较精确，但具有低通滤波的性质，使图像变得模糊。(3) 灰度的重采样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）（ (3) 灰度的重采样 三次卷积内插法(更严密的算法)pp2p4p1 p3 y1 y2 yp y3 y4yx1x2xpx3x4 xxy22110058421)(3232cccccccccxxxxxxxxxWpiipicPIxWI41)()(4)()(jijijcpiIyWI特点：图像量度连续，几何精度高，较好的保留高频部分。 但计算量大。(3) 灰度的重采样几种采样方法的优缺点：1）最近邻法：计算简单

19、，计算速度快但输出像元 的灰度失真较大。2) 双线性插值法和三次卷积法：计算耗时多，但 输出像元灰度值的保真度较好。 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

20、系数，确定变换函数。然后讲各个像元带入多项式进行计算，得到纠正后的坐标。3、遥感数字图像的多项式纠正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控制点的选取1）数目确定控制点数目的最低限是按未

21、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。ENVI: (degree + 1)23、遥感数字图像的多项式纠正2）选取原则 控制点的选择要以配准对象为依据。以地面坐标为匹配标准的，叫做地面控制点。有时也用地图作地面控制点标准，或用遥感图像(如用航空像片)作为控制点标准。无论用哪一种坐标系，关键在于建立待匹配的两种坐标系的对应点关系。 控制点应选取图像上易分辨且较精细的特征点，通过目视方法辨别。 道路交

22、叉点、河流弯曲或分叉处、海岸线弯曲处、湖泊边缘、飞机 场、城廓边缘等。 特征变化大的地区应多选些。 图像边缘部分一定要选取控制点，以避免外推。 尽可能满幅均匀选取，特征实在不明显的大面积区域(如沙漠)，可 用求延长线交点的办法来弥补，但应尽可能避免这样做3、遥感数字图像的多项式纠正综上所述： 纠正的函数可有多种选择：多项式方法、共线方程方法、随机场内插方法等等。其中多项式方法的应用最为普遍。 准准备备 工工作作 输输入入原原始始图图象象 建建立立纠纠正正函函数数 确确定定输输出出图图象象的的范范围围 逐逐个个像像元元进进行行几几何何变变化化 灰灰度度的的重重采采样样 输输出出纠纠正正后后的的图

23、图象象 效效果果 评评价价 小结：数字图象的纠正过程 校正前的aster 校正后的aster几何校正的实例5.4 数字图像的自动配准与镶嵌数字图像的自动配准与镶嵌1. 图像间的自动配准图像金字塔：同一区域存大量不同时相、不同分辨率的遥感影像。多源数据：不同时相、不同分辨率、不同格式的同一区域的数据集合。它们一般存在相对的几何差异和辐射差异。图像配准：其实质就是前述遥感图像的几何纠正。l图像间配准l绝对配准备l同名点的确定：图像相关技术。（课后查资料） 图像镶嵌 (拼接MOSAIK)是将多个具有重叠部分的图像制作成一个没有重叠的新图像。 有基于像元的拼接和基于地理坐标的拼接。 本节介绍基于像元的图像拼接。2. 数字图像镶嵌 准备工作： 1） 要参加拼接的图像必须具有统一的坐标系，即首先进行图像的几何纠正。 2） 图像灰度的调整； 对于彩色图像，需要从红绿蓝三个波段分别进行灰度的调整； 对于多波段的图像文件，进行一一对应的多个波段的灰度调整。 灰度调整的方法：进行交互式的图像拉伸，进行图像直方图的规定化(匹配)，或者进行更加复杂的类似变化（如线性回归）。5.4 数字图像的自动配准与镶嵌数字图像的自动配准与镶嵌 确定输出图像的大小； 确定参加图像拼接的方法；有无羽化（Feathering）。 参加拼接的图像如没有羽化，则用上面的图像灰度值直