遥感图像基本处理

遥感图像基本处理第一页，共六十四页，2022年，8月28日2第八章遥感图像的基本处理遥感图像的基本处理数字图像校正数字图像增强多源信息复合数字图像辐射校正几何校正第二页，共六十四页，2022年，8月28日38.1.1模拟图像与数字图像光学图像（模拟图像）——连续图像——照片二维的连续的光密度函数。图像上的光密度随坐标x,y变化而变化，如果取一个方向的图像，则密度随空间变化，是一条连续的曲线。数字图像——离散图像——计算机存储指能够被计算机存储、处理和使用的图像。数字图像可以理解为多维数组。

模拟图像与数字图像之间可通过模/数（A/D）转换。第三页，共六十四页，2022年，8月28日4照片照片上的手指QuickBird（校园）局部放大数字图像：指能够被计算机存储、处理和使用的图像。“离散化”、二维矩阵：每个元素的取值是图像连续变化的灰度的离散整数值。第四页，共六十四页，2022年，8月28日51、离散化的单元——像元值的涵义？代表什么？2、在计算机内是如何存储的（以什么数据类型）？3、图像所占存储空间如何计算？

模拟图像

（灰度、颜色的连续分布）

采样像元号

像元

第五页，共六十四页，2022年，8月28日6不同反差特征的图像图像直方图

用平面直角坐标系表示一幅灰度范围为0-n的数字图像像元灰度分布状态，横轴表示灰度级，纵轴表示某一灰度级（或范围）的像元个数占像元总数的百分比。通过直方图可以直观地了解图像特征，以确定图像增强方案并了解图像增强后效果。第六页，共六十四页，2022年，8月28日7遥感图像处理系统遥感图像处理的主要内容：校正、增强、变换及信息提取

--磁带机、数字化器等；打印机、绘图仪、激光图像记录仪

--图像计算机、阵列处理机

--磁盘、磁带、光盘

--系统软件、应用软件（图像处理软件）第七页，共六十四页，2022年，8月28日88.1.2遥感图像的辐射校正由于传感器响应特性和大气的吸收、散射及其它随机因素影响，导致图像模糊失真，造成图像分辨率和对比度相对下降。这些都需要通过辐射校正复原。包括：系统辐射校正、大气校正第八页，共六十四页，2022年，8月28日9一、系统辐射校正（一）光学摄影机内部辐射误差校正

光学摄影机内部辐射误差主要是由镜头中心和边缘的透射光的强度不一致造成的，它使得在图像上不同位置的同一类地物有不同的灰度值。设原始图像灰度值g，校正的图像灰度g’,则有g’=g/cos

为像点成像时光线与主光轴夹角。（二）光电扫描仪内部辐射误差的校正两类误差：（1）光电转换误差；（2）探测器增益变化引起的误差。第九页，共六十四页，2022年，8月28日10二、大气校正定义：指消除主要由大气散射引起的辐射误差的处理过程。（一）公式法与卫星扫描同步进行野外波谱测试，将地面测量结果与卫星影像对应像元亮度值进行回归分析，回归方程为：式中，LAi为卫星观测值；Ri为地面反射率；

a和b为回归系数；

系数a为大气散射引起对辐射的干扰部分

a=SiLBi（式中，Si为系统增益因素；Lbi为大气路径辐射率）第十页，共六十四页，2022年，8月28日b表示辐射率Lai随地面反射率Ri递增而增长的程度大小；Ti为大气透射率；Hi为太阳辐照度；θ为太阳天顶角；由于这个公式计算方法是对于各个波段分别进行的，所以以上各参数都带有i，代表各波段的序号。将上式代入可得：上式说明决定Lai的因素比较复杂，用这一公式计算Lai时需要获得当时具体气象参数。由前面的公式可得：式中，L’Ai即为校正后图像灰度值；a为大气附加辐射部分。第十一页，共六十四页，2022年，8月28日12（二）回归分析法用长波数据来校正短波数。作法：在不受大气影响的波段（如TM5）和待校正的某一波段图像中，选择由最亮至最暗的一系列目标，将每一目标的两个待比较的波段灰度值提取出来进行回归分析。例如：式中，为TM5波段的亮度均值；为TM1亮度均值；第十二页，共六十四页，2022年，8月28日13a1,b1计算如下：T1、T5表示TM1与TM5波段灰度值，为TM1波段校正后的灰度值。第十三页，共六十四页，2022年，8月28日14（三）直方图校正法:通过灰度直方图对比找出校正量从图像像元亮度值中减去一个辐射偏置量（LP），辐射偏置量等于图像直方图中最小的辐射亮度值。前提（假设）：水体（或阴影）等物体的灰度值为0，大气散射导致图像上这些物体的灰度值不为0（辐射偏置量）

暗物体法（Dark-objectmethod）第十四页，共六十四页，2022年，8月28日15补充知识1：大气影响的定量分析地面上单位面积的辐照度为

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

系统增益系数因子，进入传感器的亮度值

无大气影响状况第十五页，共六十四页，2022年，8月28日16补充知识1：大气影响的定量分析受入射方向透过率和反射方向透过率的影响，进入传感器的亮度值为：漫入射辐照度为ED，反射后进入传感器的亮度值为：散射光直接进入传感器的辐射（程辐射亮度LP）①②③第十六页，共六十四页，2022年，8月28日17补充知识1：大气影响的定量分析大气的影响主要是减少了图像的对比度，使原始信号和背景信号都增加了因子。第十七页，共六十四页，2022年，8月28日18补充知识1：大气影响的粗略校正

通过比较简便的方法去掉上式中的LP，从而改善图像质量。

问题：精确校正？？第十八页，共六十四页，2022年，8月28日19补充知识1：绝对校正示意图第十九页，共六十四页，2022年，8月28日20补充知识1：常用大气辐射校正模型第二十页，共六十四页，2022年，8月28日21

地球旋转

地球曲率

传感介质的不均匀

地形起伏

传感器姿态变化

成像投影方式

8.1.3遥感影像变形的原因第二十一页，共六十四页，2022年，8月28日22遥感影像变形的原因侧视雷达属斜距投影，其成像变形规律红外机械全景扫描，其成像变形规律（一）传感器成像几何形态影响传感器一般的成像几何形态有中心投影、全影投影、斜距投影以及平行投影等几种不同类型。第二十二页，共六十四页，2022年，8月28日23遥感影像变形的原因（二）传感器外方位元素变化畸变第二十三页，共六十四页，2022年，8月28日24（三）地球自转的影响地球自转对于瞬时光学成像遥感方式没有影响，对于扫描成像则造成图像平行错动。为图像错动量；图幅地面长度；地球平均半径6378KM；卫星运行平均角速度；第二十四页，共六十四页，2022年，8月28日25遥感影像变形的原因（四）地球表面曲率的影响像点位置的移动像元对应于地面宽度的不等第二十五页，共六十四页，2022年，8月28日26遥感影像变形的原因（五）地形起伏影响第二十六页，共六十四页，2022年，8月28日27遥感影像变形的原因（六）大气折射的影响第二十七页，共六十四页，2022年，8月28日28二、遥感图像几何校正原理遥感图像几何校正包括光学校正和数字纠正两种方法。

数字纠正是通过计算机对图像每个像元逐个地解析纠正处理完成的，其包括两方面：一是像元坐标变换；二是像元灰度值重新计算（重采样）。（一）坐标变换的两种方案首先要确定原始图像和纠正后图像之间的坐标变换关系。对其包括：

直接法：从原始图像阵列出发，依次对其中每一个像元分别计算其在输出（纠正后）图像的坐标，即：第二十八页，共六十四页，2022年，8月28日29式中，x,y为P点原始图像的行数和列数；X，Y为P在新图像中的坐标（即地面坐标系），并把P（x,y)的灰度值重新计算后送到P（X，Y）位置上去。间接法：从空白图像阵列出发，依次计算每个像元P（X，Y）在原始图像中的位置P（x,y），然后把该点的灰度值计算后返送给P(X,Y)。其纠正公式为：第二十九页，共六十四页，2022年，8月28日30数字图像几何纠正的主要处理过程准备工作输入原始数字影像建立纠正变换函数确定输出影像范围像元坐标变换像元亮度值重采样输出纠正后的图像准备工作：图像、地图、大地测量资料、平台轨道参数、传感器参数、控制点的选择；（具体内容可选）纠正变换函数建立：输入和输出图像间的坐标变换关系；如多项式法、共线方程法等。第三十页，共六十四页，2022年，8月28日31(二）输出图像的边界大小输出图像边界的地面坐标值是由包括纠正后图像在内的最小长方形范围来确定的。第三十一页，共六十四页，2022年，8月28日321、把原始图像的4个角点按公式：投影到输出坐标系中来。2、获取各自的最大和最小值（Xb、Yb和Xa、Ya）；3、令地面上坐标（Yb、Xa）和(Ya、Yb)的点（图像左上角点）为输出图像的第一行第一列像元，以dx和dy划分网格，每个网格代表输出图像的一个像元，在它输出图像阵列中的位置为：式中，X，Y为地面某网格中心的坐标值；I，J为该网格位于输出图像阵列中的行列序号；dx,dy为输出图像阵列像元的地面尺寸；第三十二页，共六十四页，2022年，8月28日33（三）数字图像灰度值的重采样校正前后图像的分辨率变化、像元点位置相对变化引起输出图像阵列中的同名点灰度值变化。

重采样：P’的灰度值取决于周围列阵点上像元的灰度值对其所作的贡献，这就是灰度值重采样三种插值方法：最邻近法、双线性法、三次卷积法第三十三页，共六十四页，2022年，8月28日341、最近邻法用距离投影点最近像元灰度值代替输出像元灰度值。2、双线性内插法投影点周围4个相邻像元灰度值，并根据各自权重计算输出像元灰度值，公式简述为：第三十四页，共六十四页，2022年，8月28日353、双三次卷积法获取与投影点邻近的16个像元灰度值计算输出像元灰度值，公式为：第三十五页，共六十四页，2022年，8月28日36最邻近采样法（Nearestneighbour）第三十六页，共六十四页，2022年，8月28日37原始图像纠正后图像（最邻近插值）第三十七页，共六十四页，2022年，8月28日38双线性内插采样法第三十八页，共六十四页，2022年，8月28日39双线性插值原始图像纠正（双线性插值）第三十九页，共六十四页，2022年，8月28日40立方体卷积采样法第四十页，共六十四页，2022年，8月28日41原始图像几何纠正（三次卷积）第四十一页，共六十四页，2022年，8月28日42三、数字图像几何校正方法数字图像几何校正方法有多项式纠正法和共线方程纠正法。前者常用。多项式纠正法的基本思想：回避成像的空间几何过程，而真接对图像变形的本身进行数学模拟。常用的二元齐次多项式纠正变换方程为：式中，x,y为某像元的原始图像坐标；X,Y为纠正后同名点的地面（或地图）坐示；ai,bi为多项式系（i=0,1,2…第四十二页，共六十四页，2022年，8月28日43数字图像几何校正方法(函数的建立)多项式纠正法：常用的方法基本原理：不考虑成像的空间几何过程，而直接对图像变形的本身进行数学模拟。把遥感图像的总体变形看作是平移、缩放、旋转、仿射、偏扭、弯曲及更高次的基本变形的综合作用结果，因此，将纠正前后图像相应点间的坐标关系用一适当的多项式表达。一般取2次，可以满足精度要求需要地面控制点：分布、数量第四十三页，共六十四页，2022年，8月28日44控制点的选择地面控制点（GCP，GroundControlPoint）:一些特定的像元，其地图坐标或其它输出坐标为已知人工地物线性地物交叉点不易随时间变化的目标大比例尺的图像：道路交叉点、机场跑道、建筑物小比例尺的图像：城区、一些线性地物交叉点（河流、道路）分布：较均匀分布与图像范围内，保证足够数量第四十四页，共六十四页，2022年，8月28日45控制点的选择注意问题：1.多项式纠正法的精度与地面控制点（GCP）的精度、分布、数量及纠正范围有关；GCP的位置精度越高，则几何纠正的精度越高；GCP的个数不少于多项式的系数个数；适当增加GCP的个数，可以提高几何纠正的精度。20-30个GCP，一般可以满足需求2.GCP分布应尽可能在整幅图像内均匀分布，否则在GCP密集区精度较高，在GCP分布稀疏区出现较大误差3.最小控制点的数量为:(n+1)(n+2)/2,为多项式次数。第四十五页，共六十四页，2022年，8月28日46四、遥感图像配准第四十六页，共六十四页，2022年，8月28日47

影像配准

(Matching)是将同一地区的不同特性的相关影像(如不同传感器，不同日期，不同波段或传感器在不同位置获取的同一地区地物)在几何上互相匹配，即实现影像与影像间地理坐标及像元空间分辨率上的统一。

概念相对配准

选择某一卫星数据作为参考图象，将其他卫星数据与之配准，简称图像对图像的配准。

绝对配准

将所有的图像分别校正到地图坐标系下。第四十七页，共六十四页，2022年，8月28日48精纠正后SPOT配准后TMDRGSPOT与TM影像的配准第四十八页，共六十四页，2022年，8月28日49已有高精度纠正结果时：在对已有纠正图像进一步检查的基础上，以纠正好的、几何精度高的数据为底图，进行配准纠正。监测范围较小时：高几何分辨率全色SPOT先几何校正到地图坐标系，再将TM配准到全色SPOT上。

监测范围较大时：先将高质量的某一时相TM数据进行几何纠正，象元采样成10米的地面分辨率，作为标准影象地图；再将其余卫星数据以景为单元与其进行相对配准。配准模式第四十九页，共六十四页，2022年，8月28日50影像配准或校正配准精度检查加密控制点选取控制点满足配准结束不满足满足要求吗？配准流程第五十页，共六十四页，2022年，8月28日51同名点的选取

人工目视相关运算

采用的方法一般多项式拟合法图像配准中误差一般地区不大于0.5个像元，平原地区严格控制在0.5个像元以内，山区适当放宽。第五十一页，共六十四页，2022年，8月28日52配准点的选取第五十二页，共六十四页，2022年，8月28日53快速融合结果局部放大对配准后数据进行快速融合处理，目视检查融合图是否有重影现象。配准精度检查第五十三页，共六十四页，2022年，8月28日54配准不合格，有重影的影像配准精度检查第五十四页，共六十四页，2022年，8月28日55透明叠加检查利用图像处理软件的连接和分层交互显示功能目视检查数据配准精度。配准精度检查第五十五页，共六十四页，2022年，8月28日56五、图像镶嵌第五十六页，共六十四页，2022年，8月2