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
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
.
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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
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。
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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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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
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
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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
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
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
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
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）。
遥感图像的几何处理精品PPT课件
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
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
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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
27
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
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）
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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
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。
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）
遥感图像校正ppt课件
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；
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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。
2020/10/24
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)
2020/10/24
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
2020/10/24
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。
2020/10/24
遥感图像几何校正较易
5
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
2020/10/24
遥感图像几何校正较易
6
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。
2
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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遥感图像几何校正较易
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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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