遥感图像几何校正较易 ppt课件
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遥感图像处理-几何校正PPT课件
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L2
R T
S
ED
.
21
大气影响的定量分析
❖ 相当部分的散射光 向上通过大气直接进入传感器,这部分辐射称为程辐
射度,亮度为 L。p
.
22
大气影响的定量分析
可见,由于大气影响的存在,实际到达传感器的辐射 亮度是前面所分析的三项之和,即
L L1 L2 Lp
L
RT
S ( E0Tຫໍສະໝຸດ cosED ) SLp
的平均值M,即计算出来第 i 行的所有像元的灰值都相
等(也即等于某一常数时),说明第 i 行是一个条带,
需进行去条带处理。
(a) 原始图像
(b) . 纵向条带去除后结果图
8
辐射校正
❖ 太阳高度及地形等引起的畸变校正
视场角和太阳角的关系引起的亮度变化的校正:太阳光在地 表反射、扩散时,其边缘更亮的现象叫太阳光点(sun spot),太阳高度高时容易产生。太阳光点与边缘减光等都 可以用推算阴影曲面的方法进行校正。阴影曲面是指在图像 的明暗范围内,由太阳光点及边缘减光引起的畸变部分。
地形倾斜的影响校正:当地形倾斜时,经过地表扩散、反射 再入射到遥感器的太阳光的辐射亮度就会依倾斜度而变化。 可以采取用地表的法线矢量和太阳光入射矢量的夹角进行校 正的方法,以及对消除了光路辐射成分的图像数据采用波段 间的比值进行校正的方法等。
.
9
例:太阳高度角辐射误差校正
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
.
23
大气影响的定量分析
比较以下两个公式:
L'0
R
E0
S
cos
L
(优选)遥感图像几何校正较易ppt讲解
![(优选)遥感图像几何校正较易ppt讲解](https://img.taocdn.com/s3/m/5f4155857375a417876f8f25.png)
在实际工作中,我们所得到的图像都在不同程度上与地物的辐 射能量或亮度分布有差异,即存在着畸变和降质,如成像、感 测、传输及显示等过程都会造成图像的降质。
2020/8/12
3
图像退化与复原
通常将造成图像质量下降的这类问题称为图像畸变,或称为退化 (degradetion)。对一个退化的图像进行处理,使它恢复到原 始目标的状态称为图像复原(Restoration),它是处理由于一个 或多个质量降级原因而记录下来的影像,使处理后的图像能更好 地接近原始景物。
在遥感数字图像处理中,为了取得良好的处理效果,所处理的图 像必须经过几何校正(几何粗校正和几何精校正)、辐射校正以 及噪声抑制等处理后,才能根据实际待研究问题的需要进行诸如 图像增强、分类的处理 。
遥感图像的降质主要可以归结为两大类:辐射失真和几何畸变。
2020/8/12
4
图像复原的特点:
(1)图像的退化是对整幅图像描述的,因而求解也是对整 幅图像而言。
按照图像畸变的性质划分,几何畸变可分为系统性畸变和随 机性畸变。
系统性畸变(内部)是指遥感系统造成的畸变,这种畸变一 般有一定的规律性,并且其大小事先能够预测,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(外部)是指大小不能预测,其出现带有随机性 质的畸变,例如地形起伏造成的随地形而异的几何偏差。
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二、引起遥感图像几何变形的影响因素
1、传感器成像投影方式带来的变形
传感器有中心投影,全景投影,斜距投影以及平行投影等几 种成像方式。地形平坦地区的中心投影和垂直投影没有几何 畸变,但对全景投影和斜距投影则产生图像变形。
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图像退化与复原
通常将造成图像质量下降的这类问题称为图像畸变,或称为退化 (degradetion)。对一个退化的图像进行处理,使它恢复到原 始目标的状态称为图像复原(Restoration),它是处理由于一个 或多个质量降级原因而记录下来的影像,使处理后的图像能更好 地接近原始景物。
在遥感数字图像处理中,为了取得良好的处理效果,所处理的图 像必须经过几何校正(几何粗校正和几何精校正)、辐射校正以 及噪声抑制等处理后,才能根据实际待研究问题的需要进行诸如 图像增强、分类的处理 。
遥感图像的降质主要可以归结为两大类:辐射失真和几何畸变。
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图像复原的特点:
(1)图像的退化是对整幅图像描述的,因而求解也是对整 幅图像而言。
按照图像畸变的性质划分,几何畸变可分为系统性畸变和随 机性畸变。
系统性畸变(内部)是指遥感系统造成的畸变,这种畸变一 般有一定的规律性,并且其大小事先能够预测,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(外部)是指大小不能预测,其出现带有随机性 质的畸变,例如地形起伏造成的随地形而异的几何偏差。
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二、引起遥感图像几何变形的影响因素
1、传感器成像投影方式带来的变形
传感器有中心投影,全景投影,斜距投影以及平行投影等几 种成像方式。地形平坦地区的中心投影和垂直投影没有几何 畸变,但对全景投影和斜距投影则产生图像变形。
遥感图像的几何纠正PPT课件
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15
6.3 遥感图像的几何纠正方法
遥感图象的几何粗处理和精处理。 遥感图像的几何纠正按照处理方式分为光学纠正
和数字纠正。 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纠正。
10
地球自传引起的误差
11
地球曲率和地形起伏引起的误差
12
遥感器轨道位置和姿态引起的误差
中心投影
13
遥感器轨道位置和姿态引起的误差
多中心 投影 例如 MSS TM 等
14
6.2.3 处理过程中引起的畸变
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
间接纠正法:6-3和 6-4是反解变换公式。从新图像中依次每个像元,根
据变换函数 f () 找到它在原始图像中的位置,并将图像的灰度值赋予新 图像的像元。
19
6.3.2 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。
16
6.3.1 坐标关系
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的误差。 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。
17
6.3.1 坐标关系(续1)
根据公式6-1,6-2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’),
6.3 遥感图像的几何纠正方法
遥感图象的几何粗处理和精处理。 遥感图像的几何纠正按照处理方式分为光学纠正
和数字纠正。 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纠正。
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地球自传引起的误差
11
地球曲率和地形起伏引起的误差
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遥感器轨道位置和姿态引起的误差
中心投影
13
遥感器轨道位置和姿态引起的误差
多中心 投影 例如 MSS TM 等
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6.2.3 处理过程中引起的畸变
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
间接纠正法:6-3和 6-4是反解变换公式。从新图像中依次每个像元,根
据变换函数 f () 找到它在原始图像中的位置,并将图像的灰度值赋予新 图像的像元。
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6.3.2 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。
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6.3.1 坐标关系
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的误差。 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。
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6.3.1 坐标关系(续1)
根据公式6-1,6-2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’),
遥感图像的几何校正56页PPT
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如果同一地区的不同时间的影像,不能把它们归 纳到同一个坐标系中去,图像中还存在变形,这 样的图像是不能进行融合、镶嵌和比较的,是没 有用的
遥感图像的精加工处理
在粗加工处理的基础上,采用地面控制点(GCP) 的方法进一步提高影像的几何精度
几何处理的两个环节
1. 像素坐标的变换——解决位置问题 ➢ 多项式模型 2. 灰度重采样——解决亮度问题 ➢ 最邻近像元采样法 ➢ 双线性内插法 ➢ 双三次卷积重采样法
全景畸变
左图是中心投影方式得到的(比例尺基本一致) 右边是逐点扫描成像得到的影像。横轴是飞行方向,纵轴是
扫描方向。在星下点的扫描线,分辨率最高,两边都在对称 的发生变化 直线在逐点扫描成像图中,变成曲线;圆形变成了椭圆形
不同成像方式引起的影像变形
中心投影方式
➢地形起伏引起的投影差
多中心投影方式
行于航线方向为a θ,垂直于 航线方向为a θ’
aHcosH asec
aasecasec2
逐点扫描成像——全景畸变
当观测视线垂直于地面或者倾斜 了θ角之后,地面分辨率的值发生 变化
随着扫描镜的转动,地面扫描范 围的直径在发生变化,这样的变 化对图像是有影响的,称为全景 畸变
全景畸变的原因:焦距是不变的, 物距在发生变化。导致分辨率发 生变化,也导致比例尺发生变化
地球曲率、大气折光和地形起伏引 起的误差
地球自传引起的变形
当卫星由北向南运行 的同时,地球表面也 在由西向东自转
由于卫星图像每条扫 描线的成像时间不同 ,因而造成扫描线在 地面上的投影依次向 西平移,最终使得图 像发生扭曲
遥感图像的几何变形
遥感图像通常包含严重的几何变形,一般 分为系统性和非系统性两大类
➢由于比例尺变化造成的全景畸变 ➢地形起伏引起的投影差
遥感图像的精加工处理
在粗加工处理的基础上,采用地面控制点(GCP) 的方法进一步提高影像的几何精度
几何处理的两个环节
1. 像素坐标的变换——解决位置问题 ➢ 多项式模型 2. 灰度重采样——解决亮度问题 ➢ 最邻近像元采样法 ➢ 双线性内插法 ➢ 双三次卷积重采样法
全景畸变
左图是中心投影方式得到的(比例尺基本一致) 右边是逐点扫描成像得到的影像。横轴是飞行方向,纵轴是
扫描方向。在星下点的扫描线,分辨率最高,两边都在对称 的发生变化 直线在逐点扫描成像图中,变成曲线;圆形变成了椭圆形
不同成像方式引起的影像变形
中心投影方式
➢地形起伏引起的投影差
多中心投影方式
行于航线方向为a θ,垂直于 航线方向为a θ’
aHcosH asec
aasecasec2
逐点扫描成像——全景畸变
当观测视线垂直于地面或者倾斜 了θ角之后,地面分辨率的值发生 变化
随着扫描镜的转动,地面扫描范 围的直径在发生变化,这样的变 化对图像是有影响的,称为全景 畸变
全景畸变的原因:焦距是不变的, 物距在发生变化。导致分辨率发 生变化,也导致比例尺发生变化
地球曲率、大气折光和地形起伏引 起的误差
地球自传引起的变形
当卫星由北向南运行 的同时,地球表面也 在由西向东自转
由于卫星图像每条扫 描线的成像时间不同 ,因而造成扫描线在 地面上的投影依次向 西平移,最终使得图 像发生扭曲
遥感图像的几何变形
遥感图像通常包含严重的几何变形,一般 分为系统性和非系统性两大类
➢由于比例尺变化造成的全景畸变 ➢地形起伏引起的投影差
第五章遥感图像处理几何校正ppt课件
![第五章遥感图像处理几何校正ppt课件](https://img.taocdn.com/s3/m/db3cf8cd03d276a20029bd64783e0912a2167c0a.png)
像元灰度值重采样(Resample)
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
严格执行突发事件上报制度、校外活 动报批 制度等 相关规 章制度 。做到 及时发 现、制 止、汇 报并处 理各类 违纪行 为或突 发事件 。
最近邻法(Nearest Neighbor )
—以距内插点最近的观测点的像元值为所求的像元值。
k=Integer(x+0.5) l=Integer(y+0.5)
f(x,y)=f(k,l)
几何位置上的精度为±0.5象元
严格执行突发事件上报制度、校外活 动报批 制度等 相关规 章制度 。做到 及时发 现、制 止、汇 报并处 理各类 违纪行 为或突 发事件 。
校正原理
利用实地测量的地物的真实坐标值,寻找实测 值与存在畸变的图像坐标之间的函数关系,从而 改正原始影像的几何变形,产生一幅符合某种地 图投影或图形表达要求的新图像。
基本环节有两个:
一是建立纠正变换函数; 二是像元灰度值重采样。
严格执行突发事件上报制度、校外活 动报批 制度等 相关规 章制度 。做到 及时发 现、制 止、汇 报并处 理各类 违纪行 为或突 发事件 。
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
输出纠正 后的图像
像素亮度 值重采样
逐个像素 的几何位 置变换
严格执行突发事件上报制度、校外活 动报批 制度等 相关规 章制度 。做到 及时发 现、制 止、汇 报并处 理各类 违纪行 为或突 发事件 。
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
严格执行突发事件上报制度、校外活 动报批 制度等 相关规 章制度 。做到 及时发 现、制 止、汇 报并处 理各类 违纪行 为或突 发事件 。
最近邻法(Nearest Neighbor )
—以距内插点最近的观测点的像元值为所求的像元值。
k=Integer(x+0.5) l=Integer(y+0.5)
f(x,y)=f(k,l)
几何位置上的精度为±0.5象元
严格执行突发事件上报制度、校外活 动报批 制度等 相关规 章制度 。做到 及时发 现、制 止、汇 报并处 理各类 违纪行 为或突 发事件 。
校正原理
利用实地测量的地物的真实坐标值,寻找实测 值与存在畸变的图像坐标之间的函数关系,从而 改正原始影像的几何变形,产生一幅符合某种地 图投影或图形表达要求的新图像。
基本环节有两个:
一是建立纠正变换函数; 二是像元灰度值重采样。
严格执行突发事件上报制度、校外活 动报批 制度等 相关规 章制度 。做到 及时发 现、制 止、汇 报并处 理各类 违纪行 为或突 发事件 。
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
输出纠正 后的图像
像素亮度 值重采样
逐个像素 的几何位 置变换
严格执行突发事件上报制度、校外活 动报批 制度等 相关规 章制度 。做到 及时发 现、制 止、汇 报并处 理各类 违纪行 为或突 发事件 。
第四章 遥感图像处理――几何校正PPT课件
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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。
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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
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。
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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)。
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第五章 遥感图像的几何处理
内容提纲
• 遥感传感器的构像方程 • 遥感图像的几何变形 • 遥感图像的几何处理 • 图像间的自动配准和数字镶嵌
2
5.1 遥感传感器的构像方程
• 遥感图像通用构像方程 • 中心投影构像方程 • 全景摄影机的构像方程 • 推扫式传感器的构像方程 • 扫描式传感器的构像方程 • 侧视雷达图像的构像方程
24
5.1.7 基于多项式的构像方程
25
多项式构像方程的缺点
26
5.1.8 基于DLT的构像方程
27
5.1.9 基于RFM的构像方程
28
5.1.9 基于RFM的构像方程
29
5.1.9 基于RFM的构像方程
30
5.1.9 基于RFM的构像方程
31
5.2 遥感图像的几何变形
• 遥感图像成图时,由于各种因素的影响,图 像本身的几何形状与其对应的地物形状往往 是不一致的。
21
5.1.6 侧视雷达图像的构像方程
• 雷达往返脉冲与铅垂线之间的夹角为θ,oy为 等效的中心投影图像,f为等效焦距。侧视雷达 图像成像转换为旋转了θ角的中心投影,此时 像点坐标为x=0,y=rsinθ,等效焦距f=rcosθ
22
5.1.6 侧视雷达图像的构像方程
23
5.1.7 基于多项式的构像方程
yp / f
13
5.1.4 推扫式传感器的构像方程
• 行扫描动态传感器。在垂直成像的情况 下,每一条线的成像属于中心投影,在 时刻t时像点p的坐标为(0、y、-f)
14
5.1.4 推扫式传感器的构像方程
• 推扫式传感器的构成方程为:
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5.1.4 推扫式传感器的构像方程
内容提纲
• 遥感传感器的构像方程 • 遥感图像的几何变形 • 遥感图像的几何处理 • 图像间的自动配准和数字镶嵌
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5.1 遥感传感器的构像方程
• 遥感图像通用构像方程 • 中心投影构像方程 • 全景摄影机的构像方程 • 推扫式传感器的构像方程 • 扫描式传感器的构像方程 • 侧视雷达图像的构像方程
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5.1.7 基于多项式的构像方程
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多项式构像方程的缺点
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5.1.8 基于DLT的构像方程
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5.1.9 基于RFM的构像方程
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5.1.9 基于RFM的构像方程
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5.1.9 基于RFM的构像方程
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5.1.9 基于RFM的构像方程
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5.2 遥感图像的几何变形
• 遥感图像成图时,由于各种因素的影响,图 像本身的几何形状与其对应的地物形状往往 是不一致的。
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5.1.6 侧视雷达图像的构像方程
• 雷达往返脉冲与铅垂线之间的夹角为θ,oy为 等效的中心投影图像,f为等效焦距。侧视雷达 图像成像转换为旋转了θ角的中心投影,此时 像点坐标为x=0,y=rsinθ,等效焦距f=rcosθ
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5.1.6 侧视雷达图像的构像方程
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5.1.7 基于多项式的构像方程
yp / f
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5.1.4 推扫式传感器的构像方程
• 行扫描动态传感器。在垂直成像的情况 下,每一条线的成像属于中心投影,在 时刻t时像点p的坐标为(0、y、-f)
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5.1.4 推扫式传感器的构像方程
• 推扫式传感器的构成方程为:
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5.1.4 推扫式传感器的构像方程
遥感图像的精纠正ppt课件
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随机误差:不同点的误差特点不一样,不 同部分采用不同的变形函数,类似于 GIS中构建的TIN。每个三角形内有一 个插值函数。
纠正系统误差:控制点在准不在多(4-6 11
二、纠正方法
根据处理方式不同,几何精校正又可分为
直接成图法和重采样成图法。重采样成
图法几何精校正
1.几何位置的变换
多采用二维多项式变换。
• 同名控制点要在图像上均匀分布; • 只在自己关注的区域选取控制点; • 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,采用最小二乘 法进行系数的确定,使得到的系数最佳。
9
控制点质量评价-----RMS误差
RMS误差(均方根)是GCP的输入点位和地理坐标 反算的位置之间的距离,所期望输出的坐标(以像素为单 位)与实际输出的坐标之间的偏差。 RMS误差用计算距离的方程求得:
xi和yi是输入同名控制点的图像坐标; xr和yr是同名控制点逆变换后的图像坐标。
RMS误差以坐标系统的距离来表示。用像元数。例
如,RMS误差是2意味着参考像元与逆转换像元之间的距
离是2个像元。
10
二、纠正方法
系统误差1:可采用统一的变形函数,选 取控制点来纠正(同粗纠正)
系统误差2:DEM正射影像校正,消除地 形起伏形成的像点位移。
7
同名控制点选 取
用途: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。
然后将各个像元代入多项式进行计算, 得到纠正后的坐标。 控制点地理坐标来源:
地面实测(GPS)
地形图上量算
来源于已校正的遥感图像(图像配
准)
纠正系统误差:控制点在准不在多(4-6 11
二、纠正方法
根据处理方式不同,几何精校正又可分为
直接成图法和重采样成图法。重采样成
图法几何精校正
1.几何位置的变换
多采用二维多项式变换。
• 同名控制点要在图像上均匀分布; • 只在自己关注的区域选取控制点; • 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,采用最小二乘 法进行系数的确定,使得到的系数最佳。
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控制点质量评价-----RMS误差
RMS误差(均方根)是GCP的输入点位和地理坐标 反算的位置之间的距离,所期望输出的坐标(以像素为单 位)与实际输出的坐标之间的偏差。 RMS误差用计算距离的方程求得:
xi和yi是输入同名控制点的图像坐标; xr和yr是同名控制点逆变换后的图像坐标。
RMS误差以坐标系统的距离来表示。用像元数。例
如,RMS误差是2意味着参考像元与逆转换像元之间的距
离是2个像元。
10
二、纠正方法
系统误差1:可采用统一的变形函数,选 取控制点来纠正(同粗纠正)
系统误差2:DEM正射影像校正,消除地 形起伏形成的像点位移。
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同名控制点选 取
用途: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。
然后将各个像元代入多项式进行计算, 得到纠正后的坐标。 控制点地理坐标来源:
地面实测(GPS)
地形图上量算
来源于已校正的遥感图像(图像配
准)
遥感图像校正ppt课件
![遥感图像校正ppt课件](https://img.taocdn.com/s3/m/2da4ed4bfc4ffe473268ab26.png)
数字高程模型,对图像进行地形变形的校正,使 图像符合正射投影的要求。
地理参考(Geo-referencing):将地理坐标系
统赋予图像数据的过程。
29 29
遥感图像几何精校正的一般过程
1)选取地面控制点(GCP),确定其空间坐 标; 2)利用控制点数据对图像进行空间变换
多项式近似法
合理选择校正方程的次数:2-3次。
10 10
回归分析法
用长波数据来校正短波数据
作法:在不受大气影响的波段(如TM5)和待校正的
某一波段(如TM1)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:
Y a1 b1 X
式中,X 为TM5波段的亮度均值; Y 为TM1亮度均值;
11 11
镶嵌与制图
28 28
图像配准(registration):图像对图像的校准,
以使两幅图像中的同名像元配准。
图像精校正(rectification):借助于一组地面
控制点(Ground Control Point,GCP),对 一幅图像进行地理坐标的校正,又称为georeferencing。
正射影像纠正(ortho-rectification):借助于
控制点的地理坐标与地图投影的要求必须一致。
32 32
二次多项式间接法纠正变换公式为:
x fx (u, v) a00 a10u a01v a11uv a20u2 a02v2 y f y (u, v) b00 b10u b01v b11uv b20u2 b02v2
遥感图像校正
11
主要内容
辐射畸变
1、为什么要进行校正? 2、怎样校正?
地理参考(Geo-referencing):将地理坐标系
统赋予图像数据的过程。
29 29
遥感图像几何精校正的一般过程
1)选取地面控制点(GCP),确定其空间坐 标; 2)利用控制点数据对图像进行空间变换
多项式近似法
合理选择校正方程的次数:2-3次。
10 10
回归分析法
用长波数据来校正短波数据
作法:在不受大气影响的波段(如TM5)和待校正的
某一波段(如TM1)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:
Y a1 b1 X
式中,X 为TM5波段的亮度均值; Y 为TM1亮度均值;
11 11
镶嵌与制图
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图像配准(registration):图像对图像的校准,
以使两幅图像中的同名像元配准。
图像精校正(rectification):借助于一组地面
控制点(Ground Control Point,GCP),对 一幅图像进行地理坐标的校正,又称为georeferencing。
正射影像纠正(ortho-rectification):借助于
控制点的地理坐标与地图投影的要求必须一致。
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二次多项式间接法纠正变换公式为:
x fx (u, v) a00 a10u a01v a11uv a20u2 a02v2 y f y (u, v) b00 b10u b01v b11uv b20u2 b02v2
遥感图像校正
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主要内容
辐射畸变
1、为什么要进行校正? 2、怎样校正?
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地球自转的影响
2020/10/24
遥感图像几何校正较易
左图显示了地球 静止的图像(oncba) 与地球自转的图像 (oncba)在地面上 投影的情况。由图 可见,由于地球自 转的影响,产生了 图像底边中点的坐 标位移x和y,以 及平均航偏角。
19
第二部分 遥感图像的几何校正
一、几何校正的分类 二、几何校正的一般过程 三、几何校正的方案 四、几何校正的算法
图像、地图或数据中的相同地物元素精确地彼此匹配、叠加在 一起的过程。
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遥感图像几何校正较易
22
几何精校正
几何精校正是以基础数据集作为参照,选取控制点进行几何校 正。此校正不考虑引起畸变的原因。
3、利用遥感图像进行地形图测图或更新时,要求图像具有较高 的地理坐标精
21
一、几何校正的分类
几何校正一般在遥感信息提取之前进行。 几何校正就是校正成像过程中造成的各种几何畸变,分为2类: 1、 几何粗校正:针对引起遥感系统畸变的原因而进行的校正. 2、 几何精校正(几何配准):把不同传感器具有几何精度的
斜距投影的变形误差为:
dyypy'pf(co1stg)
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遥感图像几何校正较易
斜距变形
12
无变形
全景变形
斜距变形
2、传感器外方位元素变化的影响
传感器成像时的位置和姿态角
航高
航速
俯仰
翻滚
航偏
3、地形起伏的影响
地形起伏对中心投影造成的像 点位移是远离原点向外变动, 在雷达影像上是向内变动的。
R
4、地球表面曲率的影响
R
5、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到上 越来越小,折射率不断变化,折射后的辐射传播不再是直线而是 一条曲线,从而导致传感器接收的像点发射位移。
R1
斜向 的电
a a0
磁波
R2
经历
的是
R3
一条
弯曲
R4
的传 输路
线
a a0
6、地球自转的影响
地球始终在自转,而且在不同的纬度,地球转动的线速度不 同。地球资源卫星完成一景图像的扫描,在此期间,地球已经转 过一定的角度,所以,图像记录的并非一个正方形的地面区域, 而是一个存在扭曲的四边形区域。
第二节 遥感数字图像的几何校正
第一部分 遥感图像的几何畸变 第二部分 遥感图像的几何校正
2020/10/24
遥感图像几何校正较易
1
本章教学要求及教学重点
教学要求: 1、掌握遥感数字图像几何畸变的原因 2、掌握遥感图像几何校正的过程
教学重点: 遥感图像几何校正过程
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遥感图像几何校正较易
图像复原的特点:
(1)图像的退化是对整幅图像描述的,因而求解也是对整 幅图像而言。
(2)为构造的模型求算一个最佳结果,数学上要求比较严 谨。
(3)通过对原始目标比较来评价复原的结果。
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第一部分 遥感图像的几何畸变
一、引言 二、引起遥感图像几何变形的影响因素
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遥感图像几何校正较易
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一、引言
几何畸变:图像像元在图像中的坐标与其在地图坐标系中的 坐标之间的差异。
按照图像畸变的性质划分,几何畸变可分为系统性畸变和随 机性畸变。
系统性畸变(内部)是指遥感系统造成的畸变,这种畸变一 般有一定的规律性,并且其大小事先能够预测,例如扫描镜的 结构方式和扫描速度等造成的畸变。
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遥感图像几何校正较易
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(1)全景投影(线中心投影)变形
由于全景相机的像距保持不变, 而物距随扫描角的增大而增大, 因此出现两侧影像变形较大的 现象,使整个影像产生全景畸 变。
比例尺?
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遥感图像几何校正较易
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(2)斜距投影变形
侧视雷达采用斜距投影,它与摄像机中心投影方式完全不同。
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图像退化与复原
遥感是通过对反映地物电磁波信息的处理分析与解译来进行地 物识别和专题研究的。
理想的遥感图像是:能如实、不扭曲地反映地物的辐射能量分 布和几何特征的图像。而实际上,这种情况是不存在的。
在实际工作中,我们所得到的图像都在不同程度上与地物的辐 射能量或亮度分布有差异,即存在着畸变和降质,如成像、感 测、传输及显示等过程都会造成图像的降质。
传感器有中心投影,全景投影,斜距投影以及平行投影等几 种成像方式。地形平坦地区的中心投影和垂直投影没有几何 畸变,但对全景投影和斜距投影则产生图像变形。
常把中心投影和平行投影(正射投影)的图像视为基准图像, 而全景投影和斜距投影变形规律可以通过与中心投影或正射 投影的影像相比较而获得。因此,航空像片的解译理论是各 种遥感图像的解译基础。
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图像退化与复原
通常将造成图像质量下降的这类问题称为图像畸变,或称为退化 (degradetion)。对一个退化的图像进行处理,使它恢复到原 始目标的状态称为图像复原(Restoration),它是处理由于一个 或多个质量降级原因而记录下来的影像,使处理后的图像能更好 地接近原始景物。
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几何校正的重要性:
为了解决遥感图像与地图投影的匹配问题,其重要性如下:
1、只有进行校正后,才能对图像信息进行分析,制作满足测量 和定位要求的各类遥感专题图。
2、在同一地域,应用不同传感器、不同光谱范围及不同成像时 间的各种图像数据进行计算机自动分类、地物特征的变化监测 或其它应用处理时,必须进行图像间的空间配准,保证不同图 像间的几何一致性;
随机性畸变(外部)是指大小不能预测,其出现带有随机性 质的畸变,例如地形起伏造成的随地形而异的几何偏差。
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二、引起遥感图像几何变形的影响因素
1、传感器成像投影方式带来的变形
在遥感数字图像处理中,为了取得良好的处理效果,所处理的图 像必须经过几何校正(几何粗校正和几何精校正)、辐射校正以 及噪声抑制等处理后,才能根据实际待研究问题的需要进行诸如 图像增强、分类的处理 。
遥感图像的降质主要可以归结为两大类:辐射失真和几何畸变。
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