遥感图像的几何校正56页PPT
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遥感图像几何校正较易 ppt课件
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。
遥感数字图像处理影像校正ppt课件
的纠正是通过纠正辐射亮度的办法实现的，因 此也称作辐射校正。
-1-
大气影响辐射纠正
精确的校正公式需要找出每个波段像元亮度值 与地物反射率的关系。为此需得到卫星飞行时 的大气参数，以求出透过率Tθ、Tφ等因子。如 果不通过特别的观测，一般很难得到这些数据， 所以，常常采用一些简化的处理方法，只去掉 主要的大气影响，使影像质量满足基本要求。
-1-
第二讲 影像校正
1 数字影像的性质和特点 2 影像校正
-1-
1 数字影像的性质与特点
1.1模拟影像与数字影像 1.2 数字影像的特点 1.3 多波段数字影像的数据格式
-1-
1 数字影像的性质与特点
1.1模拟影像与数字影像 – 模拟影像：普通像片那样的灰度级及颜色连续变化 的影像 – 数字影像：把模拟影像分割成同样形状的小单元， 以各个小单元的平均亮度值或中心部分的亮度值作 为该单元的亮度值进行数字化的影像。
-1-
2.2 大气校正
进入大气的太阳辐射会发生反射、折射、吸收、散 射和透射。其中对传感器接收影响较大的是吸收和散射。 为消除由大气的吸收、散射等引起失真的辐射校正，称 作大气校正。
-1-
2.2.1 影响遥感影像辐射失真的大气因素
（1）大气的消光（吸收和散射） （2）天空光（大气散射）照射 （3）路径辐射
-1-
大气影响的回归分析法纠正
假定某红外波段，存在程辐射为主的大气影响，且亮 度增值最小，接近于零，设为波段a。现需要找到其他 波段相应的最小值，这个值一定比a波段的最小值大一 些，设为波段b，分别以a，b波段的像元亮度值为坐标， 作二维光谱空间，两个波段中对应像元在坐标系内用 一个点表示。由于波段之间的相关性，通过回归分析 在众多点中一定能找到一条直线与波段b的亮度Lb轴相 交，且
-1-
大气影响辐射纠正
精确的校正公式需要找出每个波段像元亮度值 与地物反射率的关系。为此需得到卫星飞行时 的大气参数，以求出透过率Tθ、Tφ等因子。如 果不通过特别的观测，一般很难得到这些数据， 所以，常常采用一些简化的处理方法，只去掉 主要的大气影响，使影像质量满足基本要求。
-1-
第二讲 影像校正
1 数字影像的性质和特点 2 影像校正
-1-
1 数字影像的性质与特点
1.1模拟影像与数字影像 1.2 数字影像的特点 1.3 多波段数字影像的数据格式
-1-
1 数字影像的性质与特点
1.1模拟影像与数字影像 – 模拟影像：普通像片那样的灰度级及颜色连续变化 的影像 – 数字影像：把模拟影像分割成同样形状的小单元， 以各个小单元的平均亮度值或中心部分的亮度值作 为该单元的亮度值进行数字化的影像。
-1-
2.2 大气校正
进入大气的太阳辐射会发生反射、折射、吸收、散 射和透射。其中对传感器接收影响较大的是吸收和散射。 为消除由大气的吸收、散射等引起失真的辐射校正，称 作大气校正。
-1-
2.2.1 影响遥感影像辐射失真的大气因素
（1）大气的消光（吸收和散射） （2）天空光（大气散射）照射 （3）路径辐射
-1-
大气影响的回归分析法纠正
假定某红外波段，存在程辐射为主的大气影响，且亮 度增值最小，接近于零，设为波段a。现需要找到其他 波段相应的最小值，这个值一定比a波段的最小值大一 些，设为波段b，分别以a，b波段的像元亮度值为坐标， 作二维光谱空间，两个波段中对应像元在坐标系内用 一个点表示。由于波段之间的相关性，通过回归分析 在众多点中一定能找到一条直线与波段b的亮度Lb轴相 交，且
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
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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
……
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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
遥感数字图像几何处理ppt课件
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
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。
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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？
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。
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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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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
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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）。
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
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。
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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
IKONOS 图像，1m分辨率
投 影 误 差
由于地形起伏引起的平面上的点位在相片位置上的移动，这种 现象称为像点位移，其位移量就是中心投影与垂直投影在同一 水平面上的“投影误差”
中心投影类型影像——投影误差
9个一定高度 的柱子，影像 中心正射投影， 只能看到顶； 其余成像后放 射状的向外倒
1. 系统性几何变形是有规律和可以预测的，比如 扫描畸变
2. 非系统性几何变形是不规律的，它可以是遥感 器平台的高度、经纬度、速度和姿态等的不稳 定，地球曲率及空气折射的变化等等，一般很 难预测
遥感图像的粗加工处理
遥感图像的几何处理包含两个层次
➢粗加工处理 ➢精加工处理
地面站接收图像后，根据不同平台、传感器的参 数，对地球曲率、地球自转、大气折射造成的变 形进行处理
粗加工处理主要是由地面站完成，不是用户完成 粗加工处理对传感器内部畸变的改正很有效，但
是仍有较大的残差
遥感图像的精加工处理
为什么要进行遥感图像的精校正处理？
由于遥感器的位置及姿态的测量精度不高，其加 工处理后仍有较大的残差（几何变形）
一个地物在不同的图像上，位置要一致，才可以 进行融合处理、图像的镶嵌、动态变化监测
推帚式（推扫式）扫描——投影误 差
逐点扫描影像——投影误差
中心投影类型影像的投影误差特点——影像中心正射投 影，只能看到顶；其余放射状的向外倒
逐点扫描影像的投影误差特点——影像中心线上正射投 影，只能看到顶，其余向两侧倒
遥感图像的几何变形
传感器成像方式引起的全景畸变
地形起伏引起的像点位移
多中心投影类型——扫描成像
大部分航天遥感采用扫描成像 两种扫描方式 1.光/机扫描成像或掸扫式 2.推扫式扫描或推帚式扫描 逐点或者逐列对地面作垂直飞行方向扫描
成像，随平台向前运动获得地面景物的二 维影像
逐点扫描成像
不是瞬间获取整幅图像
➢逐点扫描，一个一个像 元获取
➢通过扫描镜的旋转获取 一条线影像
几何校正后
内容大纲
几何变形的来源
➢传感器成像方式引起的图像变形 ➢传感器外方位元素变化的影响 ➢地形起伏引起的像点位移 ➢地球曲率引起的图像变形 ➢大气折射引起的图像变形 ➢地球自转的影响
遥感传感器的几何投影方式
遥感 传感 器的 几何 投影 方式
中心投影类型：分幅式摄影机、面阵列CCD 传感器
掸扫式（逐点）：光/机 扫描成像、镜头转动式 摄影机
多中心投影类型
推扫式（逐线） ：固体 自扫描成像、狭缝式摄 影机
斜距投影成像仪： 侧视雷达等
不同类型成像传感器，其成像原理 和投影方式也不同
中心投影类型
中心投影类型成像仪， 在成像瞬间直接获取地 面景物的二维影像
特点：整幅影像只有一 个中心，所有像元是同 时成像的，图像上所有 像元的外方位元素是一 样的
传感器外方位元素变化的影响
地球曲率引起的图像变形 大气折射引起的图像变形 地球自转的影响
➢传感器的外方位元 素，是指传感器成 像时的位置(X, Y, Z) 和姿态角(φ，ω，κ)
➢当外方位元素偏离 标准位置而出现变
动时，就会使图像 出现变形
各单个外方位元素引起的图像变形
外方位元素引起的动态扫描图像的变形
➢随着平台向前飞行，获 取第一条、第二条、第n 条线影像
影像有多个中心，每一 点的外方位元素都不同
推帚Байду номын сангаас（推扫式）扫描
瞬间获取一条影像线 随着平台向前移动，以
“推帚”方式获取沿轨道 的连续影像条带，从而获 取一幅二维影像 特点：每一条扫描线有一 个中心和一个外方位元素， 整幅影像有多个中心和多 个外方位元素
内容大纲
几何变形的主要来源 几何校正方法
➢构像方程 ➢多项式模型 ➢有理多项式
几何变形
遥感图像几何处理的目的
1. 改正系统及非系统性因素引起的图像变形 2. 准确的空间位置
真实地物(X,Y)与 影像(x,y)的关系： 1、比例尺的缩放 2、位置的平移 (x,y) 3、旋转
(X,Y)
几何校正前
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
➢由于比例尺变化造成的全景畸变 ➢地形起伏引起的投影差
逐点扫描成像——分辨率
分辨率a与瞬时视场角β和 航高H有关。
扫描仪垂直指向地面的空间
分辨率a a H d H
f 当观测视线倾斜时，即在不
等于0的扫描角θ下观测时， 其地面分辨率发生变化，平
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
IKONOS 图像，1m分辨率
投 影 误 差
由于地形起伏引起的平面上的点位在相片位置上的移动，这种 现象称为像点位移，其位移量就是中心投影与垂直投影在同一 水平面上的“投影误差”
中心投影类型影像——投影误差
9个一定高度 的柱子，影像 中心正射投影， 只能看到顶； 其余成像后放 射状的向外倒
1. 系统性几何变形是有规律和可以预测的，比如 扫描畸变
2. 非系统性几何变形是不规律的，它可以是遥感 器平台的高度、经纬度、速度和姿态等的不稳 定，地球曲率及空气折射的变化等等，一般很 难预测
遥感图像的粗加工处理
遥感图像的几何处理包含两个层次
➢粗加工处理 ➢精加工处理
地面站接收图像后，根据不同平台、传感器的参 数，对地球曲率、地球自转、大气折射造成的变 形进行处理
粗加工处理主要是由地面站完成，不是用户完成 粗加工处理对传感器内部畸变的改正很有效，但
是仍有较大的残差
遥感图像的精加工处理
为什么要进行遥感图像的精校正处理？
由于遥感器的位置及姿态的测量精度不高，其加 工处理后仍有较大的残差（几何变形）
一个地物在不同的图像上，位置要一致，才可以 进行融合处理、图像的镶嵌、动态变化监测
推帚式（推扫式）扫描——投影误 差
逐点扫描影像——投影误差
中心投影类型影像的投影误差特点——影像中心正射投 影，只能看到顶；其余放射状的向外倒
逐点扫描影像的投影误差特点——影像中心线上正射投 影，只能看到顶，其余向两侧倒
遥感图像的几何变形
传感器成像方式引起的全景畸变
地形起伏引起的像点位移
多中心投影类型——扫描成像
大部分航天遥感采用扫描成像 两种扫描方式 1.光/机扫描成像或掸扫式 2.推扫式扫描或推帚式扫描 逐点或者逐列对地面作垂直飞行方向扫描
成像，随平台向前运动获得地面景物的二 维影像
逐点扫描成像
不是瞬间获取整幅图像
➢逐点扫描，一个一个像 元获取
➢通过扫描镜的旋转获取 一条线影像
几何校正后
内容大纲
几何变形的来源
➢传感器成像方式引起的图像变形 ➢传感器外方位元素变化的影响 ➢地形起伏引起的像点位移 ➢地球曲率引起的图像变形 ➢大气折射引起的图像变形 ➢地球自转的影响
遥感传感器的几何投影方式
遥感 传感 器的 几何 投影 方式
中心投影类型：分幅式摄影机、面阵列CCD 传感器
掸扫式（逐点）：光/机 扫描成像、镜头转动式 摄影机
多中心投影类型
推扫式（逐线） ：固体 自扫描成像、狭缝式摄 影机
斜距投影成像仪： 侧视雷达等
不同类型成像传感器，其成像原理 和投影方式也不同
中心投影类型
中心投影类型成像仪， 在成像瞬间直接获取地 面景物的二维影像
特点：整幅影像只有一 个中心，所有像元是同 时成像的，图像上所有 像元的外方位元素是一 样的
传感器外方位元素变化的影响
地球曲率引起的图像变形 大气折射引起的图像变形 地球自转的影响
➢传感器的外方位元 素，是指传感器成 像时的位置(X, Y, Z) 和姿态角(φ，ω，κ)
➢当外方位元素偏离 标准位置而出现变
动时，就会使图像 出现变形
各单个外方位元素引起的图像变形
外方位元素引起的动态扫描图像的变形
➢随着平台向前飞行，获 取第一条、第二条、第n 条线影像
影像有多个中心，每一 点的外方位元素都不同
推帚Байду номын сангаас（推扫式）扫描
瞬间获取一条影像线 随着平台向前移动，以
“推帚”方式获取沿轨道 的连续影像条带，从而获 取一幅二维影像 特点：每一条扫描线有一 个中心和一个外方位元素， 整幅影像有多个中心和多 个外方位元素
内容大纲
几何变形的主要来源 几何校正方法
➢构像方程 ➢多项式模型 ➢有理多项式
几何变形
遥感图像几何处理的目的
1. 改正系统及非系统性因素引起的图像变形 2. 准确的空间位置
真实地物(X,Y)与 影像(x,y)的关系： 1、比例尺的缩放 2、位置的平移 (x,y) 3、旋转
(X,Y)
几何校正前
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
➢由于比例尺变化造成的全景畸变 ➢地形起伏引起的投影差
逐点扫描成像——分辨率
分辨率a与瞬时视场角β和 航高H有关。
扫描仪垂直指向地面的空间
分辨率a a H d H
f 当观测视线倾斜时，即在不
等于0的扫描角θ下观测时， 其地面分辨率发生变化，平