遥感图像的几何纠正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
.
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
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问题三：坐标纠正变换两种方案
直接法（需进行像元的重新排列，要求存储空间大一倍，计
算时间也长）
间接法（常采用）
14
几个重要的问题
问题四：亮度值重采样
最邻近像元采样
（简单计算量小、辐射保真度好，但几何精度低）
双线性内插法
（实践中常采用）
双三次卷积重采样法
（内插精度较高，但计算量大）
15
双线性内插法
遥感图像几何处理
1
主要内容：
➢遥感图像几何变形 ➢遥感图像的几何处理 ➢遥感图像几何处理的应用
2
遥感图像的几何变形
遥感图像的几何变形是指原始图像上各地物的几 何位置、形状、尺寸、方位等特征与在参照系统 （切平面坐标系）中的表达要求不一致时产生的 变形。
Hale Waihona Puke 形误差➢ 静态误差与动态误差 ➢ 内部误差与外部误差
5
➢几何处理两个层次
粗纠正：仅对图像上的系统几何误差进行改正。对传感器内部畸变的改正 很有效，但处理后图像仍有较大的残差。 精纠正：消除图像中的几何变形，得到符合某种地图投影或图形表达要求的 新图像。
6
粗纠正
——基于图像的构像方程来进行。
MSS的构像方程：
（任一像元的构像，都等效于中心投影朝旁向旋转 了一个扫描角后，以像幅中心成像的几何关系。）
图像对另一幅图像的几何纠正
19
图像配准的关键问题 ——同名点的选取
方法之一：利用图像相关法自动获取
20
相关系数
相关性测度
mm
( fi, j fi, j )(gir, jc gr,c )
(c, r)
i1 j1
1
m
m
m
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
遥感图像几何纠正ppt课件
3
1、遥感数字图像的几何畸变概述 1.1 遥感图像的常见成像方式
成像方式指摄影和扫描方式。影像遥感的常见 成像方式，主要包括中心投影、扫描式成像和推扫 式成像等。
4
1.1.1 纯中心投影：框幅式影像
Central perspective ： the sensing device does not actually move, relative to the object being sensed, during image formation so views all pixels from the same central position in a similar way to a photographic camera.
第四讲 遥感图像几何纠正
1
《遥感图像处理》课程内容
第一讲 概论（遥感数字图像基础） 第二讲 遥感图像辐射校正 第三讲 热红外遥感图像温度反演 第四讲 遥感图像几何纠正 第五讲 遥感数字图像增强 第六讲 遥感图像融合 第七讲 遥感图像模式识别与分类 第八讲 遥感图像变化检测
2
主要内容
1、遥感数字图像的几何畸变概述 2、几何纠正处理的通用流程 3、多项式纠正的原理和方法 4、纠正变换函数 通用构像方程 纯中心投影图像 多中心投影图像 合成孔径雷达图像 新型遥感卫星传感器几何模型-有理函数模型
遥感系统内外因素都会对遥感图像的 几何畸变产生影响： （1）遥感平台位置和运动状态变化 （2）地形起伏影响 （3）地球表面曲率的影响 （4）大气折射的影响 （5）地球自转的影响
……
15
1、遥感数字图像的几何畸变概述 1.2 遥感图像的几何畸变
5
1.1.2 多中心（等焦距圆柱）投影：全景影像 全景摄影图像是在物镜焦面上平行于飞机飞
1、遥感数字图像的几何畸变概述 1.1 遥感图像的常见成像方式
成像方式指摄影和扫描方式。影像遥感的常见 成像方式，主要包括中心投影、扫描式成像和推扫 式成像等。
4
1.1.1 纯中心投影：框幅式影像
Central perspective ： the sensing device does not actually move, relative to the object being sensed, during image formation so views all pixels from the same central position in a similar way to a photographic camera.
第四讲 遥感图像几何纠正
1
《遥感图像处理》课程内容
第一讲 概论（遥感数字图像基础） 第二讲 遥感图像辐射校正 第三讲 热红外遥感图像温度反演 第四讲 遥感图像几何纠正 第五讲 遥感数字图像增强 第六讲 遥感图像融合 第七讲 遥感图像模式识别与分类 第八讲 遥感图像变化检测
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主要内容
1、遥感数字图像的几何畸变概述 2、几何纠正处理的通用流程 3、多项式纠正的原理和方法 4、纠正变换函数 通用构像方程 纯中心投影图像 多中心投影图像 合成孔径雷达图像 新型遥感卫星传感器几何模型-有理函数模型
遥感系统内外因素都会对遥感图像的 几何畸变产生影响： （1）遥感平台位置和运动状态变化 （2）地形起伏影响 （3）地球表面曲率的影响 （4）大气折射的影响 （5）地球自转的影响
……
15
1、遥感数字图像的几何畸变概述 1.2 遥感图像的几何畸变
5
1.1.2 多中心（等焦距圆柱）投影：全景影像 全景摄影图像是在物镜焦面上平行于飞机飞
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备
原始 纠正 输入 几何 灰度 纠正
工 作
数字 图像
变换 函数
图像 范围
位置 变换
从新 采样
数字 图像
编辑课件
16
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）。
第三章 遥感数字图像几何处理
讲解内容
1. 遥感数字图像几何变形的原因和纠正方法
2. 中心投影够像和多中心投影数字图像的几 何纠正
3.侧视雷达图像的几何纠正
目的 1. 熟悉遥感数字图像几何变形的原因；
2.可以利用一到二种方法对不同遥感器产生 的图像进行几何纠正。
编辑课件
1
3.1 遥感数字图像几何处理概述
编辑课件
23
几何精校正概括为两个步骤：
第一步是构建一个模拟几何畸变的数学模型， 以建立原始畸变图像空间与标准图像空间的某种 对应关系，实现不同图像空间中像元位置的变换；
第二步是利用这种对应关系把原始畸变图像 空间中全部像素变换到标准图像空间中的对应位 置上，完成标准图像空间中每一像元亮度值的计 算。
– 计算校正后影像中的每一点所对应原图中的 位置（x，y）。计算时按行逐点计算，每行 结束后进入下一行计算，直到全图结束。
编辑课件
29
重采样的两种方法
–对输入影像的各个象元在变换后的输出影像 坐标系上的相应位置进行计算，把各个象元 的数据投影到该位置上。
–对输出影像的各个象元在输入影像坐标系的 相应位置进行逆运算，求出该位置上的象元 数据。该方法是经常采用的方法。
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；
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
11
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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但此法需要高程信息，且在一幅图像中，受传感器位置和姿态 的影响，其外方位元素的变化规律只能近似表达，因此有一定 的局限性，使其在理论上的严密性难以严格保证，所以相对于 多项式法，其精度提高并不明显，而且计算量较大。
X Y
FX FY (
(x, y x, y)
)
直接法：由x,y求出X,Y
ppt课件
33
但用直接法（正解法）得到的纠正图像上的像点不 是规则排列，有的可能重复，有的可能无像点，难 以获取规则排列的数字图像，所以常采用间接法 （反解法）纠正图像。
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34
（二）间接校正法
从校正后图像出发，按一定换算关系反求算出原始图像上像点坐标.
TM数据（30米），GPS精度应在10－20米之间； SPOT数据（5－10米）， GPS精度应在亚米级； 更高的校正精度要求，宜用差分GPS来获取坐标。
但使用GPS测量要注意投影问题。GPS使用的是WGS84经纬 度投影，在使用前可能要进行投影转换。
地面控制点的地理坐标必须与投影要求一致，否则会带来较 大误差。
设任意像元在原始图像和纠正后图像中的坐标分别为(x,y)和 (X,Y),即(x,y)为原始坐标，(X,Y)为纠正后坐标:
x Gx ( X ,Y ) y Gy ( X ,Y )
间接法:由X,Y求出x,y
ppt课件
35
灰度内插：
不管是直接法还是间接法，求出新的像点位置后，都要通过 灰度内插法求出该位置的灰度值。
值时，就需要由采样点（已知像素）内插，称为重采样。 其附近像素（采样点）的灰度值对被采样点的影响的大小可
以用重采样函数来表达。 常用的方法有四种：（下面具体介绍）
X Y
FX FY (
(x, y x, y)
)
直接法：由x,y求出X,Y
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33
但用直接法（正解法）得到的纠正图像上的像点不 是规则排列，有的可能重复，有的可能无像点，难 以获取规则排列的数字图像，所以常采用间接法 （反解法）纠正图像。
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34
（二）间接校正法
从校正后图像出发，按一定换算关系反求算出原始图像上像点坐标.
TM数据（30米），GPS精度应在10－20米之间； SPOT数据（5－10米）， GPS精度应在亚米级； 更高的校正精度要求，宜用差分GPS来获取坐标。
但使用GPS测量要注意投影问题。GPS使用的是WGS84经纬 度投影，在使用前可能要进行投影转换。
地面控制点的地理坐标必须与投影要求一致，否则会带来较 大误差。
设任意像元在原始图像和纠正后图像中的坐标分别为(x,y)和 (X,Y),即(x,y)为原始坐标，(X,Y)为纠正后坐标:
x Gx ( X ,Y ) y Gy ( X ,Y )
间接法:由X,Y求出x,y
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灰度内插：
不管是直接法还是间接法，求出新的像点位置后，都要通过 灰度内插法求出该位置的灰度值。
值时，就需要由采样点（已知像素）内插，称为重采样。 其附近像素（采样点）的灰度值对被采样点的影响的大小可
以用重采样函数来表达。 常用的方法有四种：（下面具体介绍）
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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。
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。
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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）
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）。
遥感技术与应用-04遥感图像校正ppt课件
遥感技术与应 用-04遥感图 像校正
第四章 遥感图像校正
2018/11/26
2
内容简介
遥感图像的辐射畸变 (Radiometric Distortion)
遥感图像的辐射校正 (Correction of Radiometric Distortion)
遥感图像的几何畸变 (Geometric Distortion)
般很难得到这些数据。
波谱测试回归分析法：需要到野外进行与陆地卫星 同步的一致测试。
2018/11/26
8
辐射校正
波段对照法:直方图最小值去除法和回归分析法
直方图最小值去除法
直方图：以统计图的形式表示图像亮度值与像素数之间的关系。在 二维坐标系中，横坐标代表图像中像素的亮度纵坐标代表每一亮度
扫描角越大时，光线路径越长，大气衰减越严重。星（机）下 点位置的地物辐射信息的光线路径最短，大气衰减所产生的影
响也最小。因此辐射量失真最小。
光电变换系统的特性引起的畸变：传感器的光谱响应特性和传 感器的输出有直接的关系。在扫描方式的传感器中，传感器接
收系统收集到的电磁波信号需经光电转换系统变成电信号记录
遥感图像的几何校正 (Correction of Geometric Distortion)
遥感图像配准 (Image Registration)
2018/11/26
3
遥感图像的辐射畸变
辐射畸变：图像数据中各种辐射亮度的失真；
引起辐射畸变的因素
大气层对辐射的影响：进入大气的太阳辐射会发生
反射、折射、吸收、散射和透射。其中对传感器接
或亮度间隔的像素数占总像素数的百分比。
第四章 遥感图像校正
2018/11/26
2
内容简介
遥感图像的辐射畸变 (Radiometric Distortion)
遥感图像的辐射校正 (Correction of Radiometric Distortion)
遥感图像的几何畸变 (Geometric Distortion)
般很难得到这些数据。
波谱测试回归分析法：需要到野外进行与陆地卫星 同步的一致测试。
2018/11/26
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辐射校正
波段对照法:直方图最小值去除法和回归分析法
直方图最小值去除法
直方图：以统计图的形式表示图像亮度值与像素数之间的关系。在 二维坐标系中，横坐标代表图像中像素的亮度纵坐标代表每一亮度
扫描角越大时，光线路径越长，大气衰减越严重。星（机）下 点位置的地物辐射信息的光线路径最短，大气衰减所产生的影
响也最小。因此辐射量失真最小。
光电变换系统的特性引起的畸变：传感器的光谱响应特性和传 感器的输出有直接的关系。在扫描方式的传感器中，传感器接
收系统收集到的电磁波信号需经光电转换系统变成电信号记录
遥感图像的几何校正 (Correction of Geometric Distortion)
遥感图像配准 (Image Registration)
2018/11/26
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遥感图像的辐射畸变
辐射畸变：图像数据中各种辐射亮度的失真；
引起辐射畸变的因素
大气层对辐射的影响：进入大气的太阳辐射会发生
反射、折射、吸收、散射和透射。其中对传感器接
或亮度间隔的像素数占总像素数的百分比。
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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’)，
然后求出最大值和最小值。
20
6.3.2 确定新的图像的边界（续1）
X1 = min (Xa’, Xb’, Xc’, Xd’) X2 = max (Xa’, Xb’, Xc’, Xd’) Y1 = min (Ya’, Yb’, Yc’, YXd’) Y2 = max (Ya’, Yb’,Yc’, Yd’)
8
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。 素引起的畸变
影响图像变形的外部因素包括： 1） 地球的曲率 2） 大气密度差引起的折光 3） 地形起伏 4） 地球自传 5） 遥感器轨道位置和姿态等
a 2 c o s s i n s isn ic n os
a3si ncos b1cosin
b2coscos
b3sin
c 1 s ic n o c s o s s is n in c 2 s isn i n c o s s ic n os c3coscos
6
6.2遥感图像几何畸变
21
6.3.3 确定新图像的分辨率
目的是确定新图像宽度和高度； 根据精度要求，在新图像的范围内，划分网格，
每个网格点就是一个像元。
新图像的行数 M＝(Y2-Y1)/△Y+1; 新图像的列数 N＝(X2-X1)/△X+1;
新图像的任意一个像元的坐标由它的行列号唯 一确定。
22
6.3.4 灰度的重采样
输出图像像元的灰度值；
24
6.3.4 灰度的重采样（续2）
： 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：
4
pigi
g（ m,n） p1g1p2g2p3g3p4g4
p1p2p3p4
i1 4
pi
i1
G1 G4
4
6.1 遥感图象坐标系统(续1)
地面点 P 在地面坐标中的坐标
X X
U
Y
Y
A V
Z P Z o
W
P 点在遥感器坐标系中的坐标,不同 的遥感器不同
遥感器坐标系的原点 o 在地面坐标中的坐标
a1 a2 a3
A b1 b2 b3
c1
c2
c
3
5
6.1 遥感图象坐标系统(续2)
a 1 c o cs o ss isn is n in
1 图象的辐射纠正 2 数字图象的增强技术 3 软件实习 4 作业布置
1
6 遥感图像的几何畸变 和几何纠正方法
2
本节内容
6.1 遥感图象坐标系统 6.2 遥感图象几何畸变 6.3 遥感图象几何纠正方法 6.4 软件实习
3
6.1 遥感图象坐标系统
1)遥感器坐标系统 S-UVW U轴:遥感器飞行方向 V轴:垂直于U轴 W轴:垂直于UV平面 2) 地面坐标系统 O-XYZ Z轴:原点处天顶方向 XY平面垂至于Z轴 3)图象坐标系统 o-xyf x y f 分别平行于UVW轴
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。
如果位置不为整数，则有几种方法： 1) 最近邻法 2) 双线性内插法 3）三次卷积法
23
6.3.4 灰度的重采样（续1）
1) 最近邻法：距离实际位置最近的像元的灰度值作为
其中，（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。
xpfx(XP,YP)
间接
ypfy(XP,YP)
XpFX(xp,yp)
直接
YpFY(xp,yp)
18
6.3.1 坐标关系（续2）
直接纠正方法:从原始图像，依次对每个像元根据变换函数 F（），求
得它在新图像中的位置。并将灰度值付给新图像的对应位置上。
6.2.1遥感器本身引起的畸变 6.2.2外部因素引起的畸变 6.2.3处理过程中引起的畸变
7
6.2.1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 。
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。
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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。
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。
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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’)，
然后求出最大值和最小值。
20
6.3.2 确定新的图像的边界（续1）
X1 = min (Xa’, Xb’, Xc’, Xd’) X2 = max (Xa’, Xb’, Xc’, Xd’) Y1 = min (Ya’, Yb’, Yc’, YXd’) Y2 = max (Ya’, Yb’,Yc’, Yd’)
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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。 素引起的畸变
影响图像变形的外部因素包括： 1） 地球的曲率 2） 大气密度差引起的折光 3） 地形起伏 4） 地球自传 5） 遥感器轨道位置和姿态等
a 2 c o s s i n s isn ic n os
a3si ncos b1cosin
b2coscos
b3sin
c 1 s ic n o c s o s s is n in c 2 s isn i n c o s s ic n os c3coscos
6
6.2遥感图像几何畸变
21
6.3.3 确定新图像的分辨率
目的是确定新图像宽度和高度； 根据精度要求，在新图像的范围内，划分网格，
每个网格点就是一个像元。
新图像的行数 M＝(Y2-Y1)/△Y+1; 新图像的列数 N＝(X2-X1)/△X+1;
新图像的任意一个像元的坐标由它的行列号唯 一确定。
22
6.3.4 灰度的重采样
输出图像像元的灰度值；
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6.3.4 灰度的重采样（续2）
： 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：
4
pigi
g（ m,n） p1g1p2g2p3g3p4g4
p1p2p3p4
i1 4
pi
i1
G1 G4
4
6.1 遥感图象坐标系统(续1)
地面点 P 在地面坐标中的坐标
X X
U
Y
Y
A V
Z P Z o
W
P 点在遥感器坐标系中的坐标,不同 的遥感器不同
遥感器坐标系的原点 o 在地面坐标中的坐标
a1 a2 a3
A b1 b2 b3
c1
c2
c
3
5
6.1 遥感图象坐标系统(续2)
a 1 c o cs o ss isn is n in
1 图象的辐射纠正 2 数字图象的增强技术 3 软件实习 4 作业布置
1
6 遥感图像的几何畸变 和几何纠正方法
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本节内容
6.1 遥感图象坐标系统 6.2 遥感图象几何畸变 6.3 遥感图象几何纠正方法 6.4 软件实习
3
6.1 遥感图象坐标系统
1)遥感器坐标系统 S-UVW U轴:遥感器飞行方向 V轴:垂直于U轴 W轴:垂直于UV平面 2) 地面坐标系统 O-XYZ Z轴:原点处天顶方向 XY平面垂至于Z轴 3)图象坐标系统 o-xyf x y f 分别平行于UVW轴
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。
如果位置不为整数，则有几种方法： 1) 最近邻法 2) 双线性内插法 3）三次卷积法
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6.3.4 灰度的重采样（续1）
1) 最近邻法：距离实际位置最近的像元的灰度值作为
其中，（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。
xpfx(XP,YP)
间接
ypfy(XP,YP)
XpFX(xp,yp)
直接
YpFY(xp,yp)
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6.3.1 坐标关系（续2）
直接纠正方法:从原始图像，依次对每个像元根据变换函数 F（），求
得它在新图像中的位置。并将灰度值付给新图像的对应位置上。
6.2.1遥感器本身引起的畸变 6.2.2外部因素引起的畸变 6.2.3处理过程中引起的畸变
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6.2.1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 。