第四章 遥感图像处理-光学处理和校正

数字图像
直方图
1、数字图像
图像信息 头文件信息（记录数据的属性，如行列数、波段数、数 据获取时间、轨道参数等）
(0,0) nColumns nBands
(r,c)
头 文 件 信 息
多波段图像的存储和分 发方式：
按波段顺序(BSQ).
Band sequential
逐行按波段次序 (BIL).
----- n：
③利用最小二乘法求解方程组
真值与变换值之差的平方和为最小
( xi xi ) 2
i 1
n
( xi a00 a10ui a01vi a11ui vi a20ui2 a02vi2 )
i 1
n
2
为使 最小，根据数值分析中求极值原理， 需用上式对各个未知参数求偏导数。
(ui , vi ) -地面测量获得 。
-一般先在影像上选明显特征点，然后实地测量其地理 坐标，最后用两套坐标求解前面多项式系数 。
选取原则
控制点应在图像上均匀分布 控制点在图像上应能精确定位 特征变化较大的区域应多选些 图像边缘部分一定要选取控制点，以避免外推
求解方程的所需的控制点数：NUM>(n+1)(n+2)/2 二元多项式的次数 控制点选择应大于最小控制点数
4、彩色的分解和还原 彩色分解就是对同一目标（或图像）分别采用不同的 滤光系统而得到不同波段（分光）图像的过程。 彩色的还原即彩色分解的逆过程，就是将分光底片通 过不同的滤光系统，并准确地套合而得到彩色象片。
二、数字图像与数字图像直方图
☆数字图像：能够被计算机存储、处理和使用的图像。 原理：将某一特定波长范围内地物的发射或反射能量做等间隔 的量化，形成的一幅以数字形式表示每个像元明暗特征的图像。 ☆数字图像直方图：以每个像元为统计单元，表示图像中各亮 度值或亮度区间出现频率的分布图。
减色法：从自然光（白光）中减去一种或两种基色光 而产生色彩的方法。
加色法三原色
减色法三原色
黑白图像
彩色图像
TM
TM1 蓝波段
TM4
近红外波段
TM2
绿波段
TM5
近红外波段
TM3
红波段
TM7
近红外波段
真彩色？：TM321
假彩色
TM432
TM741
色度图
色度图由 1931年国际色度学学术会议上确立，称作 CIE 1931 系 统 如图：x轴(色度坐标)相当于红原色的比例，y轴(色度坐标)相当于 绿原色的比例，图中没设蓝色度坐标z，因为x＋y＋z＝1，所以知道 了x和y，z便已知。 图中的弧形曲线代表光谱，线上每一点代表一种波长和光谱颜色，中 心C点是白光点，即x=y=z=0.33，相当于正午太阳光。
遥感数字图像的几何处理过程
准备 工作 输入原 始图象 建立纠 正函数 确定输出图象 的范围
逐个像元进 行几何变化
灰度的 重采样
输出纠正后 的图象
效果 评价

校正函数以多项式方法最为普遍
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遥感图像多项式纠正的步骤
1. 确定纠正的多项式模型 2. 选择若干个控制点，利用有限个地面控制点的已知坐标， 解求多项式的系数
色度图
（1）马蹄形范围内所包含的各点的颜色均可由真实光线叠加产生。 （2）任何颜色在色度图中都有确定的位置。 （3）周边代表色调，其他中间各点与中心C的连线表示饱和度。 （4）连接中心点c和M点并延长之与光谱轨迹相交，即为M的色调
（5）M与N连线上的点可由M和N两种颜色混合得到，K点颜色取决于 M和N的比例。 （6）过c点的直线与马蹄边缘交于m和n两点，则两点对应的光谱颜色互补
第四章 遥感图像处理
一、遥感光学原理与光学处理
电磁波谱中0.38μm～0.76μm波段能够 引起人的视觉。
人对光的感应靠的是眼睛，在光亮条件下，人眼能 分辨各种颜色，当光谱亮度降低到一定程度，人眼 的感觉便是无彩色的，光谱变成不同明暗的灰带。
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。 L 对象 - L背景 C L背景 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
（c）影像变形
2.遥感图像几何纠正
基本思路 （1）校正前的图像看起来是由行列整齐、像元等间距，但实 际上，由于某种几何畸变，图像中像元点间所对应的地面距 离并不相等。 （2）校正后的图像亦是由等间距的网格点组成的，且以地面 为标准，符合某种投影的均匀分布 （3）校正的最终目的是确定校正后图像的行列数值，然后找 到新图像中每一像元的亮度值。
RGB空间
CMY颜色模型
C 1 R M 1 G Y 1 B
（3）颜色立体（HLS空间） 明度为竖轴 饱和度为横轴 色调圈 （顺时针依次 为红橙黄 绿青蓝紫）
孟赛尔颜色立体
4、加色法与减色法
n a 2 i 1 00 n 2 i 1 a10 n 2 a01 i 1 n 2 a20 i 1 n 2 a i 1 02 n a 2 i 1 11
Band interleaved by line
每个像元按波段次序 (BIP)
Band interleaved by pixel
光学图像与数字图像
光学图像又称作模拟量，数字图像又称作数字量，它们 之间的转换称模-数转换(A/D转换），反之称数-模转 换（D/A转换）。
模-数转换： 模拟量是个连续变量，在计算机上是不能被识别和处理， 可通过数字化进行模-数转换。 可分为空间位置数字化和灰度值数字化两个步骤。

x a x a
i
2 2 2 a u a v a u v a u a v u 00 10 i 01 i 11 i i 20 i 02 i i 0
饱和度（Saturation）（纯洁程度）（波长是否窄， 频率是否单一，是否混有杂光） 激光
改变像素的色彩值：色调 色彩三要素： H色调、S饱和度、 L明度
原图
H 色调﹙Hue﹚
改变像素的色彩值：饱和度 色彩三要素： H色调、S饱和度、 L明度
原图
S 饱和度：灰阶←→鲜艳
改变像素的色彩值：明度 色彩三要素： H色调、S饱和度、 L明度
1、亮度对比和颜色对比
颜色对比：相邻区域不同颜色的相互影响
如品红的背景上放一块白纸，会感觉白纸呈绿色， 如背景是黄色，白纸会呈现蓝色。
2、颜色的性质 颜色的性质由明度、色调、饱和度来描述 色调（Hue）（相互区分）(红橙黄绿青蓝紫）
明度（Lightness）（明亮程度，遥感影像中反映 物体的反射率）
原图
L明度 (lightness)：很暗 ←→ 很亮
不同色调的亮度变化
最亮
最暗
相同色调的亮度变化
亮
暗
3、颜色空间 RGB空间 CMYK空间 颜色立体（HLS空间）
（1）RGB空间 R：700nm，G：546.1nm，B：435.8nm
可生成256×256×256种颜色； 与显示器和扫描仪等设备密切相关 （2）CMYK空间 是彩色胶片的染料和油墨所形成的空间 CMYK空间覆盖的颜色范围比RGB空间窄，但有些却 超出了RGB空间范围。
三原色：若三种颜色任何一种都不能由其它两种混合产生， 这三种颜色按一定比例混合，可以形成各种颜色，则称之为三 原色。（红绿蓝） 互补色：若两种颜色混合产生白色或灰色，这两种颜 色称为互补色。绿是品红的补色，蓝是黄的补色，红 是青的补色 加色法：采用红、绿、蓝三种色光为基色，按比例混 合叠加产生其它色彩的方法。
x a
i
00
a10ui a01vi a11ui vi a20ui2 a02vi2 1 0 a10ui a01vi a11ui vi a20ui2 a02vi2 ui 0

x a
i i
00

x a
i
2 2 a u a v a u v a u a v 00 10 i 01 i Hale Waihona Puke Baidu1 i i 20 i 02 i vi 0
2 2 x a a u a v a uv a u a v 00 10 01 11 20 02 2 2 y b b u b v b uv b u b v 00 10 01 11 20 02
②选择控制点(GCP) 控制点具有双重坐标 ( xi , yi )
空间位置数字化（1-n）行（1-m) 列，灰度值取值(1256) 数字图像的特点就是其空间坐标和灰度取值都被离散化 了，即只能取确定的值，并且这些取值都只能是有限个 值中的一个。 离散和有限，反映了数字图像的特征。
2、图像直方图——表示图像亮度值和像元数关系。 特点 (1)只反映各亮度值像元数， 不能反映分布情况 (2)一幅图像只能对应一幅直 方图，一幅直方图可能会对 应多幅图像。 (3)可分区统计 (4)可表现景物反差及景物反 射率。
由直方图可以判断影像质量
三、辐射校正
进入传感器的辐射强度反映在图像上就是 亮度值 ( 灰度值 ) 。辐射强度越大，亮度值 (灰度值)越大。 该值主要受两个因素的影响：一是太阳辐射 照射到地面的辐射强度；二是地物的光谱反 射率。
辐射畸变
引起影像辐射畸变主要有两方面原因：
（1）传感器本身产生的误差 由生产单位进行校正 （2） 大气对辐射的影响。 用户校正
☆ 校正目的：消除程辐射度的影响
程辐射度主要来自米氏散射，在同一幅图像有限像元内是常数。 散射强度随波长增大而减小，到红外波段接近于零
☆ 校正方法
(1) 直方图法（最小值去除法）：
–在一幅图像中总可以找到某种地物或某几种地物，其 反射率接近于0，也就是说其像元值为0(山的阴影处， 深海处的水体等)。而在图像上其像元值不为0，这个值 就是程辐射度的影响。将影像所有像元值减去这个值， 就消除了程辐射度的影响。
辐射畸变
大气产生的影响
1 大气的吸收和散射，减弱了 原信号的强度。 2 散射光直接进入传感器—— 程辐射度。 3 散射光经地物反射后进入传 感器。 大气影响使图像对比度下降，影响 图像质量 用户辐射校正通常是消除程辐射 度的影响（粗略校正）
大气影响的粗略校正（数字图像的辐射校正）
回归分析法：将影像范围内各个像元在可见光与红外波段 的亮度值为纵横坐标，建立回归方程，其截距即为b波 段应减去的亮度值。
红外波段
四、遥感数字图像的几何校正
当遥感图像在几何位置上发生了变化，产生诸如行列不 均匀，像元大小与地面大小对应不准确，地物形状不规则 变化等畸变时，即说明遥感影像发生了几何畸变。
3. 将各像元的坐标代入多项式进行计算，便可求得纠正后
的坐标 4. 位置进行变换，变换的同时进行灰度重采样 5. 对结果进行精度评定
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直接法
间接法
( xi , yi )
( X ,Y )
( xi , yi )
( X ,Y )
3 - 多项式法纠正原理
①建立变换前后两图像像元坐标之间的关系
(x,y)为纠正前影像的图像坐标，(u,v)为纠正后影像的像元坐标 (地理坐标） 例：二次多项式：
（2）回归分析法
大气的散射对短波段的影响大，对长波段的影 响小。对于红外波段而言受大气散射的影响很 小，我们可以认为其不受大气散射的影响。 由于同一地区，不同波段影像的灰度值之间存 在着线性相关的关系，这样，我们就可以以红 外波段的影像为参考，通过分析来模拟出红外 波段与其他波段影像灰度值之间的线性函数。
1 .遥感影像几何变形的原因
(1)遥感平台位置和运动状态变化的影响
①航高 ②航速 ③俯仰 ④翻滚 ⑤偏航
俯仰
翻滚 偏航
(2)地形起伏引起的影响
(3)地球表面曲率的影响
(4)大气折光引起的影响
(5)地球自转引起的影响
(a)获得图像 （b）实际对应的 地面位置
因为多数卫星在轨 道运行的降段接收图 像，即卫星自北向南 运动，这时地球自西 向东自转。相对运动 的结果，使卫星的星 下位置逐渐产生偏离。 偏离方向如图所示， 所以卫星图像经过校 正后成为图C的形态。