第四章遥感图像处理.
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【学习课件】第四章遥感图像处理
• The 'drift' was different for each of the six detectors, causing the same brightness to be represented differently by each detector.
• The corrective process made a relative correction among the six sensors to bring their apparent values in line with each other
实际测量时，受到传感器本身、大气辐射等其 他因素的影响而发生改变。这种改变称为辐射 畸变。
2. 影响辐射畸变的因素
➢ 传感器本身的影响：导致图像不均匀，产生 条纹和噪音。
➢ 大气对辐射的影响
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• Striping was common in early Landsat MSS data due to variations and drift in the response over time of the six MSS detectors.
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7
3、颜色立体
（1）颜色立体：中间垂直轴代表明度 ；中间水平
面的圆周代表色调；圆周上的半径大小代表饱和度。
（2）孟赛尔颜色立体：中轴代表无色彩的明度
等级；在颜色立体的水平剖面上是色调；颜色历代中 央轴的水平距离代表饱和度的变化。
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③ 色度图：可以直观地表现颜色相加的原理,更 准确地表现颜色混合的规律.
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• The corrective process made a relative correction among the six sensors to bring their apparent values in line with each other
实际测量时，受到传感器本身、大气辐射等其 他因素的影响而发生改变。这种改变称为辐射 畸变。
2. 影响辐射畸变的因素
➢ 传感器本身的影响：导致图像不均匀，产生 条纹和噪音。
➢ 大气对辐射的影响
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• Striping was common in early Landsat MSS data due to variations and drift in the response over time of the six MSS detectors.
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3、颜色立体
（1）颜色立体：中间垂直轴代表明度 ；中间水平
面的圆周代表色调；圆周上的半径大小代表饱和度。
（2）孟赛尔颜色立体：中轴代表无色彩的明度
等级；在颜色立体的水平剖面上是色调；颜色历代中 央轴的水平距离代表饱和度的变化。
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③ 色度图：可以直观地表现颜色相加的原理,更 准确地表现颜色混合的规律.
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第四章3遥感图像处理图像增强
5.遥感图像多光谱变换(Ⅰ)——主成分分析(K—L变换)
② 就变换后的新波段主分量而言，K—L变换后的 新波段主分量包括的信息量不同，呈逐渐减少趋 势。其中，第一主分量集中了最大的信息量，常 常占80％以上，第二、第三主分量的信息量依次 快速递减，到第n分量信息几乎为0。由于K—L变 换对不相关的噪声没有影响，所以信息减少时， 便突出了噪声，最后的分量几乎全是噪声。所以 这种变换又可分离出噪声。
基于上述特点，在遥感数据处理时，常常用K— L变换作数据分析前的预处理（数据压缩和图像增
强）。举例P125
6.遥感图像多光谱变换(Ⅱ)——缨帽变换(K—T变换)
(1)K—T变换是Kauth—Thomas变换的简称，这种变换也是 一种线性组合变换，其变换公式为：Y=BX 这里X为变换前的多光谱空间的像元矢量，y为变换后的 新坐标空间的像元矢量，B为变换矩阵。这也是一种坐标 空间发生旋转的线性变换，但旋转后的坐标轴不是指向主 成分方向，而是指向了与地面景物有密切关系的方向。 1984年，Crist和Cicone提出TM数据在K—T变换时的B值： P126 在此，矩阵为6X6，主要针对TM的1至5和第7波段，低分 辨率的热红外(第6波段)波段不予考虑。
1.遥感图像增强(工)——对比度变化1
非线性变换
直方图均衡化(histogram equalization):把原图像的直方 图变换为灰度值频率固定的直方图，使变换后的亮度级 分布均匀，图像中等亮度区的对比度得到扩展，相应原 图像中两端亮度区的对比度相对压缩。
1.遥感图像增强(工)——对比度变化1
MN
r(i, j) (m, n)t(m, n) m1 n1
将计算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动一个像元，再做同样的运算。 P117说明
第四章 遥感图像处理—数字图像增强
差值运算常用于 同一景物不同时间图像之间的运算—动态监测
同一景物不同波段图像之间的运算—识别地物
图像的差值运算有利于目标与背景反差较小 的信息提取。 如在红光波段，植被和水体难以区 分，在红外波段，植被和土壤难以区分，通过相 减,可以有效的区分出三种地物
2、比值运算 两幅同样行、列数的图像，对应像元的亮度值相除 (除数不为0)就是比值运算，即：
真彩色合成 假彩色合成
彩色合成的原理图
①真彩色合成
红光波段赋成红 绿光波段赋成绿 蓝光波段赋成蓝
真彩色合成 红光波段赋成红
真彩色合成 红光波段赋成红 绿光波段赋成绿
真彩色合成 红光波段赋成红 绿光波段赋成绿 蓝光波段赋成蓝
②假彩色合成 假彩色合成 近红外波段赋成红 红光波段赋成绿 绿光波段赋成蓝
1 图像卷积运算
数字图像的局部
模板
z1 z2 z3
z4 z5 z6 z7 z8 z9
w1 w2 w3 w4 w5 w6 w7 w8 w9
1/9
1/9 1/9
1/9 1/9 1/9 1/9 1/9 1/9
Replace with R
= w1z1 + w2z2 + ….. +w9z9
模板按像元依次向右移动，而后换行，直到整幅图 像全部处理完为止
对于亮点噪音，用中值滤波好
带有椒盐噪声的ikonos图像
中值滤波后的图像
均值平滑后的图像
3
图像锐化
（1）图像锐化的目的是突出图像中景物的边缘、线状目 标或某些亮度变化率大的部分。 （2）边缘或轮廓通常位于灰度突变或不连续的地方，具
有一阶微分最大值和二阶微分为0的特点;
锐化的方法很多，在此只介绍常用的几种：
同一景物不同波段图像之间的运算—识别地物
图像的差值运算有利于目标与背景反差较小 的信息提取。 如在红光波段，植被和水体难以区 分，在红外波段，植被和土壤难以区分，通过相 减,可以有效的区分出三种地物
2、比值运算 两幅同样行、列数的图像，对应像元的亮度值相除 (除数不为0)就是比值运算，即：
真彩色合成 假彩色合成
彩色合成的原理图
①真彩色合成
红光波段赋成红 绿光波段赋成绿 蓝光波段赋成蓝
真彩色合成 红光波段赋成红
真彩色合成 红光波段赋成红 绿光波段赋成绿
真彩色合成 红光波段赋成红 绿光波段赋成绿 蓝光波段赋成蓝
②假彩色合成 假彩色合成 近红外波段赋成红 红光波段赋成绿 绿光波段赋成蓝
1 图像卷积运算
数字图像的局部
模板
z1 z2 z3
z4 z5 z6 z7 z8 z9
w1 w2 w3 w4 w5 w6 w7 w8 w9
1/9
1/9 1/9
1/9 1/9 1/9 1/9 1/9 1/9
Replace with R
= w1z1 + w2z2 + ….. +w9z9
模板按像元依次向右移动，而后换行，直到整幅图 像全部处理完为止
对于亮点噪音，用中值滤波好
带有椒盐噪声的ikonos图像
中值滤波后的图像
均值平滑后的图像
3
图像锐化
（1）图像锐化的目的是突出图像中景物的边缘、线状目 标或某些亮度变化率大的部分。 （2）边缘或轮廓通常位于灰度突变或不连续的地方，具
有一阶微分最大值和二阶微分为0的特点;
锐化的方法很多，在此只介绍常用的几种：
遥感导论-习题及参考答案第四章-遥感图像处理答案
第四章遥感图像处理名词解释假彩色遥感图像：利用卫星或飞机拍摄到的基础遥感图像,将感兴趣的部分(如森林,水体,沙漠,重力异常区等)用不真实且夸张的颜色表示出来，与自然色不一致。
边缘检测：用于判断图像地物的边缘。
数字影像：数字影像是以二维数组形式表示的影像。
该数组由对连续变化的影像作等间隔抽样所产生的采样点组成。
几何校正：几何校正是指将遥感图像参照地形图、已校正图像或GPS控制点进行重采样,消除传感器成像的几何变形,使其具有地理坐标并与地面实际对应。
K-L变换：主成分变换；是建立在统计特征基础上的多维正交线性变换，就是一种离散化的Karhunen －Loeve变换。
辐射校正：对由于外界因素，数据获取和传输系统产生的系统的、随机的辐射失真或畸变进行的校正直方图均衡：是用一定的算法使直方图大致平和。
问答题下图为一个3x3的图像窗口，试问经过中位数滤波(Median Filter)后，该窗口中心像元的值，并写出计算过程。
(10分)124 126 127120 150 125115 119 123什么是计算机图像处理，它包含那些内容，如何运用计算机图像处理方法来提高遥感图像的解译效果？答：是指利用计算机对图像进行一系列加工，以便获得人们所需要的效果。
常见的图像处理有图像数字化、图像编码、图像增强、图像复原、图像分割与图像分析等。
（1）图像数字化通过取样与量化过程将图像变换成便于计算机处理的数字形式。
通常，图像在计算机内用一个数字矩阵表示，矩阵中的每一个元素称为像素。
将图像数字化的设备有各种扫描仪与数字化仪。
（2）图像编码对图像信息进行编码，可以压缩图像的信息量，以便满足传输与存储的要求。
（3）图像增强使图像清晰或将其转换为更适合人或机器分析的形式。
图像增强并不要求真实地反映原始图像。
（4）图像复原消除或减少在获取图像过程中所产生的某些退化，尽量反映原始图像的真实面貌。
（5）图像分割将图像划分为一些互不重叠的区域。
遥感原理与应用---第四章_遥感图像处理
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遥感原理与应用
§4.6 图像的描述 －Freeman链码应用的例子
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遥感原理与应用
§4.6 图像的描述 －不变矩应用的例子
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遥感原理与应用
§4.7 图像的描述 －纹理描述
本课主要内容 纹理的定义 灰度直方图 灰度共生矩阵 灰度行程统计量 其他常用统计量
本课重点内容 灰度直方图
§4.5 图像分割 －边缘检测算子
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遥感原理与应用
§4.5 图像分割 －边缘检测算子
微分算子小结
标准梯度算子 用最近邻像素计算、无法抑止噪声
罗伯特算子
去噪效果差
Prewitt算子 Sobel算子
对水平/垂直方向响应强烈，可抑 止噪声，但检测边缘较宽
Laplacian算子
二阶微分算子，与方向无关，对细 线和孤立点检测效果较好，但存在 双像素边缘现象，双倍加强噪声。
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遥感原理与应用
§4.6 图像的描述
3、描述子〔特征算子/算子〕 能用少量数据描述物体特征称为描述子.
应具满足以下三点要求: 〔1〕对大小变化不敏感 〔2〕对描述的起点不敏感 〔3〕对平移、旋转不敏感
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遥感原理与应用
§4.6 图像的描述
二、边界描述 1、边界线的原始描述：坐标串
缺点：数据量大,不便于快速运算 边界描述目的是用很简捷的数据描述边界 2、链码描述〔Freeman链码〕
为
i xco isysin i
1、Hough变换优点？ 2、Hough变换缺点？
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遥感原理与应用
§4.5 图像分割 －Hough变换
Hough变换综合演示
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第4章遥感图像数字处理的基础知识
第四章 遥感图像数字处理的基础知识
河北联合大学
内容提纲
➢ 图像的表示形式 ➢ 遥感数字图像的存贮 ➢ 遥感数字图像处理系统 ➢ 彩色的基本原理
4.1 图像的表示形式
❖遥感图像的表示形式：遥感传感器记录地物 电磁波的形式
▪ 光学图像：胶片或其它光学成像载体形式 ▪ 数字图像：数字形式
1.光学图像
❖ BMP文件的图像深度可选lbit、4bit、8bit及24bit。 BMP文件存储数据时，图像的扫描方式是按从左到右、 从下到上的顺序。
文件头 调色板 图像数据
TIFF
❖ 标签化图象文件格式，Taggen-Image File Format (TIFF)
❖ 由Aldus公司与Microsoft公司共同开发设计的图像文 件格式。TIFF格式可以存储多幅图像，TIFF图像数 据可分割成几个部分分别存档，还能够提供多种不同 的压缩数据的方法。
透射光栅
反射光栅
4.3.1 可见光与色彩
1. 人眼的视觉
（1）人眼的结构
➢ 视锥细胞：明视觉，感觉颜色； ➢ 视杆细胞：暗视觉，感觉光线明暗。
（2）人眼对颜色的分辨能力
在光亮的条件下，能分辨各种颜色，在亮度降到一定 程度，呈现明暗不同的灰阶带。
正常人眼可分辨的颜色种类可达几十万种以上。对于 灰度图像，一般人眼能分辨的灰度级仅为15～25种。
4.3.1 可见光与色彩
2.色彩概念
❖ 色调（H：Hue）：色彩相互区分的特性。 ❖ 明度（L：Lightness）：光作用于人眼时引起的明亮程度
的感觉，范围为从黑到白。 ❖ 亮度（V：Value或I：Intensity）：颜色的相对明暗程度，
范围为灰色部分，小于明度的范围。 ❖ 饱和度（S：Saturation）：彩色浓淡的程度，即渗白程度。
河北联合大学
内容提纲
➢ 图像的表示形式 ➢ 遥感数字图像的存贮 ➢ 遥感数字图像处理系统 ➢ 彩色的基本原理
4.1 图像的表示形式
❖遥感图像的表示形式：遥感传感器记录地物 电磁波的形式
▪ 光学图像：胶片或其它光学成像载体形式 ▪ 数字图像：数字形式
1.光学图像
❖ BMP文件的图像深度可选lbit、4bit、8bit及24bit。 BMP文件存储数据时，图像的扫描方式是按从左到右、 从下到上的顺序。
文件头 调色板 图像数据
TIFF
❖ 标签化图象文件格式，Taggen-Image File Format (TIFF)
❖ 由Aldus公司与Microsoft公司共同开发设计的图像文 件格式。TIFF格式可以存储多幅图像，TIFF图像数 据可分割成几个部分分别存档，还能够提供多种不同 的压缩数据的方法。
透射光栅
反射光栅
4.3.1 可见光与色彩
1. 人眼的视觉
（1）人眼的结构
➢ 视锥细胞：明视觉，感觉颜色； ➢ 视杆细胞：暗视觉，感觉光线明暗。
（2）人眼对颜色的分辨能力
在光亮的条件下，能分辨各种颜色，在亮度降到一定 程度，呈现明暗不同的灰阶带。
正常人眼可分辨的颜色种类可达几十万种以上。对于 灰度图像，一般人眼能分辨的灰度级仅为15～25种。
4.3.1 可见光与色彩
2.色彩概念
❖ 色调（H：Hue）：色彩相互区分的特性。 ❖ 明度（L：Lightness）：光作用于人眼时引起的明亮程度
的感觉，范围为从黑到白。 ❖ 亮度（V：Value或I：Intensity）：颜色的相对明暗程度，
范围为灰色部分，小于明度的范围。 ❖ 饱和度（S：Saturation）：彩色浓淡的程度，即渗白程度。
遥感数字图像处理-第四章_遥感数字图像增强处理(一)[研究材料]
![遥感数字图像处理-第四章_遥感数字图像增强处理(一)[研究材料]](https://img.taocdn.com/s3/m/391e6c9c4b73f242326c5f12.png)
度值或亮度值区间像元出现的频率的分布图。
计算方法：
Pi
mi M
M表示整幅图像的像元个数
M表示整幅图像的像元个数
Pi表示第i灰度级的像元比例频率
X和
调研学习
13
直方图的性质
（1）直方图反映了图像中的灰度分布规律，描述每个灰度 级具有的像元个数，但不包含这些像元在图像中的位置；
（2）任何图像有唯一的直方图，不同的图像可能有相同的 直方图；
六、图像运算 Image Calcu.
七、多光谱增强 M调u研l学ti习-spectral Enhancement
1
一、图像增强概述
➢ 什么是图像增强？
Image enhancement is the process of making an image more interpretable for a particular application ( Faust, 1989).
空间域增强：空间域是指图像平面所在的二维平面。 直接处理图像上的像素，主要对灰度进行操作；
1）点处理：每次对单个像元进行灰度增强的处理 2）邻域处理或模板处理：对一个像元及其周围的小区域子
图像进行处理
频率域增强：对图像经傅立叶变换后的频谱成分进 行操作，然后经傅立叶逆变换获得所需结果
调研学习
6
➢图像增强的分类
调研学习
2
➢ 图像增强的目的
主要目的：（1）采用一系列技术改善图像的视觉效 果，提高图像的清晰度；（2）将图像转换成一种 更适合于人或机器进行解译和分析处理的形式。
改变图像的灰度等级，提高图像的对比度； 消除边缘和噪声，平滑图像； 突出边缘和线状地物，锐化图像； 合成彩色图像； 压缩图像数据量，突出主要信息等。
计算方法：
Pi
mi M
M表示整幅图像的像元个数
M表示整幅图像的像元个数
Pi表示第i灰度级的像元比例频率
X和
调研学习
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直方图的性质
（1）直方图反映了图像中的灰度分布规律，描述每个灰度 级具有的像元个数，但不包含这些像元在图像中的位置；
（2）任何图像有唯一的直方图，不同的图像可能有相同的 直方图；
六、图像运算 Image Calcu.
七、多光谱增强 M调u研l学ti习-spectral Enhancement
1
一、图像增强概述
➢ 什么是图像增强？
Image enhancement is the process of making an image more interpretable for a particular application ( Faust, 1989).
空间域增强：空间域是指图像平面所在的二维平面。 直接处理图像上的像素，主要对灰度进行操作；
1）点处理：每次对单个像元进行灰度增强的处理 2）邻域处理或模板处理：对一个像元及其周围的小区域子
图像进行处理
频率域增强：对图像经傅立叶变换后的频谱成分进 行操作，然后经傅立叶逆变换获得所需结果
调研学习
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➢图像增强的分类
调研学习
2
➢ 图像增强的目的
主要目的：（1）采用一系列技术改善图像的视觉效 果，提高图像的清晰度；（2）将图像转换成一种 更适合于人或机器进行解译和分析处理的形式。
改变图像的灰度等级，提高图像的对比度； 消除边缘和噪声，平滑图像； 突出边缘和线状地物，锐化图像； 合成彩色图像； 压缩图像数据量，突出主要信息等。
第四章遥感图像处理
是取与投影点邻近的１６个像元灰度值
➢ 特点
• 精度较高 • 计算量大
（3）控制点的选取
➢ 数目确定
• 最低限是按未知系数的多少来确定 • 一次多项式 ：3个 • 二次多项式：6个 • 三次多项式：10个 • n次多项式：（n十1）（n十2）／2个 • 一般要求在最少数目的6倍
➢ 控制点类型
• 控制点的选择要以配准对象为依据 • 地面控制点（GCP）和图像控制点（PCP）
像（数字量）是离散变量 （3）光学图像-数字图像的转换
扫描 数字摄影机
（4）数字图像的表示
➢ 一副图像可以表示为一个矩阵，若x方向上取N个样点，
y方向上取M个样点，则成为有M×N个元素的矩阵函
数，可以表示为：
➢ 矩阵中的每一元素代表图像中的一个像元，其面积大
小相当于原光学图像分割取样的最小单元△x·△y
➢ 实际计算时常采用二元二次多项式
➢控制点
由线性理论知，求12个系数必须至少列出12个方 程，即找到6个已知的对应点，也就是这6个点对 应的（u，v）和（x，y）均为已知 。
控制点：这些已知坐标的对应点为控制点。然后 通过这些控制点，解方程组求出12个a、b系数值
为了提高精度，需要大大增加控制点的数目 计算方法采用最小二乘法，通过对控制点数据进
第四章 遥感图像处理
➢基本要求：
理解光学原理与光学处理方法 掌握图像校正的原理和方法 掌握图像增强的方法 多源信息复合
➢重点和难点：
图像校正和图像增强
4.1 光学原理与光学处理
4.1.1 颜色视觉
（1）亮度对比和颜色对比
➢ 亮度对比： 视场中对象与背景的亮度差与背景亮度之比
选择适宜的对象及背景的亮度，可以提高对比， 从而提高视觉效果
➢ 特点
• 精度较高 • 计算量大
（3）控制点的选取
➢ 数目确定
• 最低限是按未知系数的多少来确定 • 一次多项式 ：3个 • 二次多项式：6个 • 三次多项式：10个 • n次多项式：（n十1）（n十2）／2个 • 一般要求在最少数目的6倍
➢ 控制点类型
• 控制点的选择要以配准对象为依据 • 地面控制点（GCP）和图像控制点（PCP）
像（数字量）是离散变量 （3）光学图像-数字图像的转换
扫描 数字摄影机
（4）数字图像的表示
➢ 一副图像可以表示为一个矩阵，若x方向上取N个样点，
y方向上取M个样点，则成为有M×N个元素的矩阵函
数，可以表示为：
➢ 矩阵中的每一元素代表图像中的一个像元，其面积大
小相当于原光学图像分割取样的最小单元△x·△y
➢ 实际计算时常采用二元二次多项式
➢控制点
由线性理论知，求12个系数必须至少列出12个方 程，即找到6个已知的对应点，也就是这6个点对 应的（u，v）和（x，y）均为已知 。
控制点：这些已知坐标的对应点为控制点。然后 通过这些控制点，解方程组求出12个a、b系数值
为了提高精度，需要大大增加控制点的数目 计算方法采用最小二乘法，通过对控制点数据进
第四章 遥感图像处理
➢基本要求：
理解光学原理与光学处理方法 掌握图像校正的原理和方法 掌握图像增强的方法 多源信息复合
➢重点和难点：
图像校正和图像增强
4.1 光学原理与光学处理
4.1.1 颜色视觉
（1）亮度对比和颜色对比
➢ 亮度对比： 视场中对象与背景的亮度差与背景亮度之比
选择适宜的对象及背景的亮度，可以提高对比， 从而提高视觉效果
第四章 遥感图像处理――几何校正PPT课件
22
三种内插方法比较
方法 1
优点 简单易用，计算量小
缺点
处理后的影像亮度具有不连 续性，影响精确度
精度明显提高，特别是对亮度 计算量增加，且对影像起到
2
不连续现象或线状特征的块状 平滑作用，从而使对比度明
化现象有明显的改善。
显的分界线变得模糊。
3
更好的影像质量，细节表现更 为清楚。
工作量很大。
23
18
像元灰度值重采样
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。
x X
P(X,Y) Y
纠正后影像
p(x,y) y
纠正前影像
19
最近邻法
—以距内插点最近的观测点的像元值为所求的像元值。
影像中两相邻点的距离为1，即 行间距△x＝1，列间距△y=1，取与 所计算点(x,y)周围相邻的4个点，比 较它们与被计算点的距离，哪个点距 离最近，就取哪个的亮度值作为 （x,y）点的亮度值f（x，y）。设该 最近邻点的坐标为（k,l）,则
一是指平台在运行过程中，由于姿态、地球曲 率、地形起伏、地球旋转、大气折射、以及传 感器自身性能所引起的几何位置偏差。
二是指图像上像元的坐标与地图坐标系统中相 应坐标之间的差异。
3
引起遥感图像几何变形的因素
一、遥感平台位置和运动状态变化的影响
旁向位移的影响 速度变化即航向位移的影响
高度变化的影响—地面分辨率不均匀 俯仰变化的影响
21
三次卷积内插法
取与计算点（x，y）周 围 相 邻 的 16 个 点 ， 与 双 向 线 性内插类似，可先在某一方 向上内插，每4个值依次内插 4次，求出f（x，j-1），f(x， j ） ， f(x,j+1) ， f(x,j+2) ， 再根据这四个计算结果在另 一 方 向 上 内 插 ， 得 到 f(x ， y）。
三种内插方法比较
方法 1
优点 简单易用，计算量小
缺点
处理后的影像亮度具有不连 续性，影响精确度
精度明显提高，特别是对亮度 计算量增加，且对影像起到
2
不连续现象或线状特征的块状 平滑作用，从而使对比度明
化现象有明显的改善。
显的分界线变得模糊。
3
更好的影像质量，细节表现更 为清楚。
工作量很大。
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像元灰度值重采样
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。
x X
P(X,Y) Y
纠正后影像
p(x,y) y
纠正前影像
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最近邻法
—以距内插点最近的观测点的像元值为所求的像元值。
影像中两相邻点的距离为1，即 行间距△x＝1，列间距△y=1，取与 所计算点(x,y)周围相邻的4个点，比 较它们与被计算点的距离，哪个点距 离最近，就取哪个的亮度值作为 （x,y）点的亮度值f（x，y）。设该 最近邻点的坐标为（k,l）,则
一是指平台在运行过程中，由于姿态、地球曲 率、地形起伏、地球旋转、大气折射、以及传 感器自身性能所引起的几何位置偏差。
二是指图像上像元的坐标与地图坐标系统中相 应坐标之间的差异。
3
引起遥感图像几何变形的因素
一、遥感平台位置和运动状态变化的影响
旁向位移的影响 速度变化即航向位移的影响
高度变化的影响—地面分辨率不均匀 俯仰变化的影响
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三次卷积内插法
取与计算点（x，y）周 围 相 邻 的 16 个 点 ， 与 双 向 线 性内插类似，可先在某一方 向上内插，每4个值依次内插 4次，求出f（x，j-1），f(x， j ） ， f(x,j+1) ， f(x,j+2) ， 再根据这四个计算结果在另 一 方 向 上 内 插 ， 得 到 f(x ， y）。
第四章 遥感图像处理基础(下)
将N个波段相关系数排列一起构成的矩阵为相关 矩阵。 矩阵。
4.4
常用遥感图像处理软件
内容从略， 内容从略，ERDAS EMAGINE.
由于一般遥感图像的灰度级都是连续变化的， 由于一般遥感图像的灰度级都是连续变化的，因 而中值可通过最大灰度值和最小灰度值获得。 而中值可通过最大灰度值和最小灰度值获得。
3、图像灰度峰值 峰值是图像中出现频率最高的灰度值， 峰值是图像中出现频率最高的灰度值，它是一幅 图像中分布较广的地物类型反射能量的反映。一幅图 图像中分布较广的地物类型反射能量的反映。 像常常出现多个峰值。 像常常出现多个峰值。
4.3
遥感图像特征的统计分析
遥感数字图像的基本统计分析量
5、图像灰度数值域 图像灰度数值域是图像最大灰度值和最小灰度值 的差值。它间接反映图像信息量大小。 的差值。它间接反映图像信息量大小。
6、图像灰度反差 有三种形式： 有三种形式：
4.3
遥感图像特征的统计分析： 灰度直方图描述了图像中每个灰度的像元个数的 统计分布。以横轴表示灰度级， 统计分布。以横轴表示灰度级，以纵轴表示每一灰度 级具有的像元个数占总像元数的比例值， 级具有的像元个数占总像元数的比例值，而作出的条 形统计图。 形统计图。
4.3
遥感图像特征的统计分析
遥感数字图像的直方图特征
偏斜程度可用表示如下： 偏斜程度可用表示如下：
4.3
遥感图像特征的统计分析
遥感数字图像的直方图特征
直方图的应用： 直方图的应用： 1、数字化参数 直方图提供了一个简单可见的指标， 直方图提供了一个简单可见的指标，用来判断 一幅图像是否合理地利用了全部允许的灰度级范围。 一幅图像是否合理地利用了全部允许的灰度级范围。 一般一幅图像应该利用全部或几乎全部可能的灰度级 范围。 范围。
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第三章 课后习题
1.航片的特性有哪些？ 2.试举两例陆地资源卫星数据 并阐明其数据特点。
第四章 遥感数据的处理
遥感数据的校正
§1 辐射校正 §2 几何校正 §3 镶嵌处理
本章提要（…)
本章主要分析遥感数据 获取过程中产生的辐射畸变、 几何畸变的原因和校正的方 法，多幅遥感数据的拼接处 理方法。这些都是遥感数据 的预处理。
§1 辐射校正
七、地形坡度辐射误差校正
太阳光线和地表作用以后再反射到传感器的太阳光的辐 射亮度和地面倾斜度有关。 地形坡度引起的辐射校正方法需要有图像对应地区的 DEM 数据，校正较为麻烦，一般情况下对地形坡度引 起的误差不做校正。
下一节
§2 几何校正
一、遥感图像的几何变形有两层含义
一是指卫星在运行过程中，由于姿态、地球曲率、地 形起伏、地球旋转、大气折射、以及传感器自身性能 所引起的几何位置偏差。 二是指图像上像元的坐标与地图坐标系统中相应坐标 之间的差异。
§1 辐射校正
四、辐射校正流程图
CCT
回 归 计 算
滤 波 处 理
校 准 处 理
CCT
辐射值校准流程图 To be continued…
§1 辐射校正
五、大气散射校正
大气校正就是指消除由大气散射引起的辐射误差的 处理过程 。 大气校正的方法:
利用辐射传递方程进行大气校正； 利用地面实况数据进行大气校正 ； 利用辅助数据进行大气校正。
像元数百分比/%
亮度值
像元数百分比/%亮度值 Nhomakorabea调整前直方图
调整后直方图
回归分析法
回归分析校正法
To be
§1 辐射校正
六、太阳高度角的辐射误差校正
太阳高度角引起的畸变校正是将太阳光线倾斜照射时获 取的图像校正为太阳光线垂直照射时获取的图像。 太阳的高度角 θ可根据成像时刻的时间、季节和地理位 置来确定，即： sinθ=sin · sinδ±cos · cosδ· cost 太阳高度角的校正是通过调整一幅图像内的平均灰度来 实现的。 多光谱图像上的阴影可以通过图像之间的比值予以消除。 比值图像是用同步获取的相同地区的任意两个波段图像 相除而得到的新图像。 To be
§1 辐射校正
一、遥感图像的辐射误差主要有三个因素
传感器的光电变换 （…) 传感器在光电变换的过程中，对各波段的灵敏度 大气的影响 (…) 是有差异的，也就是说，传感器对各波段的光谱响 光照条件 (…) 地物（目标物）的辐射（反射）经过大气层时，
应是不同的，由此造成辐射畸变。另外，传感器的 与大气层发生散射作用和吸收作用。吸收作用直接 光照条件的不同也会引起辐射畸变，如太阳高 光学镜头的非均匀性，会引起边缘减光，也会造成 降低地物的辐射能量，引起辐射畸变。散射作用除 度角、地面坡度等，都会引起辐射的畸变。 图像辐射的畸变。 降低地物的辐射能量外，大气散射的部分辐射还会 进入传感器，直接叠加在目标地物的辐射能量之中， 成为目标地物的噪声，降低了图像的质量。
实际像场大气的校正：
野外现场波谱测试（回归分析法）； 大气参数测量； 波段对比分析（直方图法）。
To be continued…
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…
§1 辐射校正
二、镜头辐射畸变的校正
在使用透镜的光学系统中，由于透镜光学特性，其镜头中心和 边缘的透射光强度不一致，使同类地物在图像上不同位置有不同的 灰度值，一般是边缘部分比中间部分暗。在这类光学系统中，一幅 图像上各像点光的强度分布符合以下规律： Ep=E0 cosθ 镜头的辐射畸变图示
To be continued…
§2 几何校正
二、几何变形的校正
几何粗校正：这种校正是针对引起几何畸变的原因进行 的，地面接收站在提供给用户资料前，已按常规处理方 案与图像同时接收到的有关运行姿态、传感器性能指标、 大气状态、太阳高度角对该幅图像几何畸变进行了校正。
几何粗校正是针对卫星运行和成像过程中引起的几何畸 变进行的校正，即卫星姿态不稳、地球自转、地球曲率、 地形起伏、大气折射等因素引起的变形。
To be continued…
§2 几何校正
• 地球曲率的变形图示
To be
§2 几何校正
六、大气折射 整个大气层不是一个均匀的介质，因此电磁波在 侧视雷达是按斜距投影原理成像的。 大气层中传播时的折射率也随高度的变化而变化， 雷达电磁波在大气中传播时，一方面会因 使电磁波传播的路径不是一条直线而变成了曲线， 大气折射率的变化而产生路径弯曲，使传 从而引起像点的位移，这种像点移位就是大气折 播路径变长；另一方面使电磁波传播速度 光差（参见下一页示图）。 减慢，传播时间增加。 对侧视雷达图像的影响（…)。
To be
§1 辐射校正
三、光电变换的辐射误差校正
光电变换的扫描仪，辐射误差主要有两类： (1)光电转换误差； (2)探测器增益变化引起的误差。
对于该两项误差，卫星接收站地面处理系统通常采用楔 校准模型和增益校准模型，对卫星图像进行处理，消除 传感器的光电转变辐射误差和增益变化的误差。
To be continued…
几何精校正：利用地面控制点进行的几何校正称为几何 精校正。
To be continued…
§2 几何校正
三、卫星姿态引起的图像变形
位移变化
速度变化
高度变化1
(dα)
侧翻变化
高度变化2
(dω )
To be
偏航变化
(dκ )
§2 几何校正
五、地球曲率 地球曲率引起的像点位移类似于地形起伏引起的 像点位移。Δh看作是一种系统的地形起伏，就 可以利用像点位移公式来估计地球曲率所引起的 像点位移。 地球曲率的变形图示（to be continued…)。
To be continued…
大气折射影响
To be
§2 几何校正
七、遥感图像几何校正方法 系统几何校正（…)。 按图像引起几何畸变的原因，推导出畸变校 数字图像几何校正也称图像纠正，其目的是改正 正公式，这类校正公式一般与传感器的有关参数、 原始影像的几何变形，产生一幅符合某种地图投 传感器的位置、姿势等数据有关，将这些数据代 影或图形表达要求的新图像。 入公式对原始图像进行几何校正，叫做系统性校 基本环节有两个： 正。
1.航片的特性有哪些？ 2.试举两例陆地资源卫星数据 并阐明其数据特点。
第四章 遥感数据的处理
遥感数据的校正
§1 辐射校正 §2 几何校正 §3 镶嵌处理
本章提要（…)
本章主要分析遥感数据 获取过程中产生的辐射畸变、 几何畸变的原因和校正的方 法，多幅遥感数据的拼接处 理方法。这些都是遥感数据 的预处理。
§1 辐射校正
七、地形坡度辐射误差校正
太阳光线和地表作用以后再反射到传感器的太阳光的辐 射亮度和地面倾斜度有关。 地形坡度引起的辐射校正方法需要有图像对应地区的 DEM 数据，校正较为麻烦，一般情况下对地形坡度引 起的误差不做校正。
下一节
§2 几何校正
一、遥感图像的几何变形有两层含义
一是指卫星在运行过程中，由于姿态、地球曲率、地 形起伏、地球旋转、大气折射、以及传感器自身性能 所引起的几何位置偏差。 二是指图像上像元的坐标与地图坐标系统中相应坐标 之间的差异。
§1 辐射校正
四、辐射校正流程图
CCT
回 归 计 算
滤 波 处 理
校 准 处 理
CCT
辐射值校准流程图 To be continued…
§1 辐射校正
五、大气散射校正
大气校正就是指消除由大气散射引起的辐射误差的 处理过程 。 大气校正的方法:
利用辐射传递方程进行大气校正； 利用地面实况数据进行大气校正 ； 利用辅助数据进行大气校正。
像元数百分比/%
亮度值
像元数百分比/%亮度值 Nhomakorabea调整前直方图
调整后直方图
回归分析法
回归分析校正法
To be
§1 辐射校正
六、太阳高度角的辐射误差校正
太阳高度角引起的畸变校正是将太阳光线倾斜照射时获 取的图像校正为太阳光线垂直照射时获取的图像。 太阳的高度角 θ可根据成像时刻的时间、季节和地理位 置来确定，即： sinθ=sin · sinδ±cos · cosδ· cost 太阳高度角的校正是通过调整一幅图像内的平均灰度来 实现的。 多光谱图像上的阴影可以通过图像之间的比值予以消除。 比值图像是用同步获取的相同地区的任意两个波段图像 相除而得到的新图像。 To be
§1 辐射校正
一、遥感图像的辐射误差主要有三个因素
传感器的光电变换 （…) 传感器在光电变换的过程中，对各波段的灵敏度 大气的影响 (…) 是有差异的，也就是说，传感器对各波段的光谱响 光照条件 (…) 地物（目标物）的辐射（反射）经过大气层时，
应是不同的，由此造成辐射畸变。另外，传感器的 与大气层发生散射作用和吸收作用。吸收作用直接 光照条件的不同也会引起辐射畸变，如太阳高 光学镜头的非均匀性，会引起边缘减光，也会造成 降低地物的辐射能量，引起辐射畸变。散射作用除 度角、地面坡度等，都会引起辐射的畸变。 图像辐射的畸变。 降低地物的辐射能量外，大气散射的部分辐射还会 进入传感器，直接叠加在目标地物的辐射能量之中， 成为目标地物的噪声，降低了图像的质量。
实际像场大气的校正：
野外现场波谱测试（回归分析法）； 大气参数测量； 波段对比分析（直方图法）。
To be continued…
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…
§1 辐射校正
二、镜头辐射畸变的校正
在使用透镜的光学系统中，由于透镜光学特性，其镜头中心和 边缘的透射光强度不一致，使同类地物在图像上不同位置有不同的 灰度值，一般是边缘部分比中间部分暗。在这类光学系统中，一幅 图像上各像点光的强度分布符合以下规律： Ep=E0 cosθ 镜头的辐射畸变图示
To be continued…
§2 几何校正
二、几何变形的校正
几何粗校正：这种校正是针对引起几何畸变的原因进行 的，地面接收站在提供给用户资料前，已按常规处理方 案与图像同时接收到的有关运行姿态、传感器性能指标、 大气状态、太阳高度角对该幅图像几何畸变进行了校正。
几何粗校正是针对卫星运行和成像过程中引起的几何畸 变进行的校正，即卫星姿态不稳、地球自转、地球曲率、 地形起伏、大气折射等因素引起的变形。
To be continued…
§2 几何校正
• 地球曲率的变形图示
To be
§2 几何校正
六、大气折射 整个大气层不是一个均匀的介质，因此电磁波在 侧视雷达是按斜距投影原理成像的。 大气层中传播时的折射率也随高度的变化而变化， 雷达电磁波在大气中传播时，一方面会因 使电磁波传播的路径不是一条直线而变成了曲线， 大气折射率的变化而产生路径弯曲，使传 从而引起像点的位移，这种像点移位就是大气折 播路径变长；另一方面使电磁波传播速度 光差（参见下一页示图）。 减慢，传播时间增加。 对侧视雷达图像的影响（…)。
To be
§1 辐射校正
三、光电变换的辐射误差校正
光电变换的扫描仪，辐射误差主要有两类： (1)光电转换误差； (2)探测器增益变化引起的误差。
对于该两项误差，卫星接收站地面处理系统通常采用楔 校准模型和增益校准模型，对卫星图像进行处理，消除 传感器的光电转变辐射误差和增益变化的误差。
To be continued…
几何精校正：利用地面控制点进行的几何校正称为几何 精校正。
To be continued…
§2 几何校正
三、卫星姿态引起的图像变形
位移变化
速度变化
高度变化1
(dα)
侧翻变化
高度变化2
(dω )
To be
偏航变化
(dκ )
§2 几何校正
五、地球曲率 地球曲率引起的像点位移类似于地形起伏引起的 像点位移。Δh看作是一种系统的地形起伏，就 可以利用像点位移公式来估计地球曲率所引起的 像点位移。 地球曲率的变形图示（to be continued…)。
To be continued…
大气折射影响
To be
§2 几何校正
七、遥感图像几何校正方法 系统几何校正（…)。 按图像引起几何畸变的原因，推导出畸变校 数字图像几何校正也称图像纠正，其目的是改正 正公式，这类校正公式一般与传感器的有关参数、 原始影像的几何变形，产生一幅符合某种地图投 传感器的位置、姿势等数据有关，将这些数据代 影或图形表达要求的新图像。 入公式对原始图像进行几何校正，叫做系统性校 基本环节有两个： 正。