图像几何校正ppt课件
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图像的几何校正PPT课件
但该图像像素分布是不规则的，会出现像素挤压、疏 密不均等现象，不能满足要求。因此最后还需对不规则图 像通过灰度内插生成规则的栅格图像。
.
7
二、间接法
设恢复的图像像素在基准坐标系统为等距网格的交 叉点，从网格交叉点的坐标（x,y）出发，根据
x h1(x, y)
n
ni
aij xi y j
i0 j0
.
10
对于(i+u,j+v)有 f(i+u,j+v)=[f(i+1,j+v)-f(i,j+v)]u+f(i,j+v)
= ( 1 u ) 1 v ) ( f ( i , j ) ( 1 u ) v ( i , j 1 f ) u ( 1 v ) f ( i 1 , j ) u ( i 1 , j v 1 )
12|x|2|x|3 0|x|1
S(x)48|
x|5|
x|2
|
x|3
1|x|2
0
|x|2
(i-1,j-1)
u v (x,y)
(i-1,j+2)
(i+2,j-1)
.
(i+2,j+2)
13
待求像素(x,y)的灰度值由其周围十六个点的灰度值加权 内插得到。可推导出待求像素的灰度计算式如下：
f(x,y)=A‧B ‧ C
其中 A=[s(1+v) s(v) s(1-v) s(2-v)]
f(i1,j1) f(i1,j) f(i1,j1) f(i1,j2)
B
f(i,j1)
f(i,j)
f(i,j1)
f(i,j2)
f(i1,j1) f(i1,j) f(i1,j1) f(i1,j2)
第三章 几何校正
•
• 控制点选取的原则 控制点的选择要以配准对象为依据。以地面坐标为匹配标准 的，叫做地面控制点（记作GCP）。有时也用地图作地面控 制点标准，或用遥感图像（如用航空像片）作为控制点标准。 无论用哪一种坐标系，关键在于建立待匹配的两种坐标系的 对应点关系。
• 一般来说，控制点应选取图像上易分辨且较精细的特征点，这 很容易通过目视方法辨别，如道路交叉点、河流弯曲或分叉处、 海岸线弯曲处、湖泊边缘、飞机场、城廓边缘等。 特征变化大的地区应多选些。 图像边缘部分一定要选取控制点，以避免外推。 此外，尽可能满幅均匀选取，特征实在不明显的大面积区域 （如沙漠），可用求延长线交点的办法来弥补，但应尽可能避 免这样做，以避免造成人为的误差。
精度明显提高，特别是对 亮度不连续现象或线状特 征的块状化现象有明显的 改善。 更好的图像质量，细节表 现更为清楚。
计算量增加，且对图像起 鉴于该方法的计算量和精度 到平滑作用，从而使对比 适中，只要不影响应用所需 度明显的分界线变得模糊。 的精度，作为可取的方法而 常被采用。 计算量很大。 欲以三次卷积内插获得好的 图像效果，就要求位置校正 过程更准确，即对控制点选 取的均匀性要求更高。
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像元
最邻近内插法以距内插点最近的观测点的像元值为 所求的像元值。该方法最大可产生0.5个像元的位置 误差，优点是不破坏原来的像元值，处理速度快。
II 双线性内插法
取（x，y）点周围的4邻点，在y方 向（或x方向）内插二次，再在x 方向（或y方向）内插一次，得到 （x，y）点的亮度值f(x，y）， 该方法称双线性内插法。设4个邻 点分别为(i,j),(i,j+1),(i+1,j), (i+1,j+1),过(x,y)作直线与x轴 平行，与4邻点组成的边相交于点 （i,y)和(i+1,y)。先在y方向内 插,由f(i,j+1)和f(i,j)计算交点 的亮度f（i,y)；由f(i+1,j+1)和 f(i+1,j) 计 算 交 点 的 亮 度 f(i+1,y) 。 然 后 计 算 x 方 向 ， 以 f(i,y) 和 f(i+1,y) 来 内 插 f(x,y) 值。
图像几何校正与辐射校正
Yi Fy( xi, yi) d 0 d1xi d 2 yi d 3 xiyi d 4 xi 2 d 5 yi 2 ...
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。然后将各个像元带入多项式进行计算，得到纠正后的坐标。 29
3、遥感数字图像的多项式纠正
4
8.1 遥感图像的几何变形
一、基本概念
定义：遥感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中的表达要求不一致时，即说明 遥感图像发生了几何畸变。
遥感图像的总体变形（相对于地面真实形态而言）是平
移、缩放、旋转、偏扭、弯曲及其他变形综合作用的结 果。 按照畸变的性质划分 几何畸变可分为系统性畸变和随机性畸变。
9)
扫描镜的扫描速度变化 。
9
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。 在地面上影响可达395米。
全景畸变：
10
全景畸变的图形变化情况
11
二、几何变形的类型
2、外部因素引起的畸变
遥感平台位置和运动状态变化的影响
地形起伏的影响
31
2.3.5 遥感数字图像的多项式纠正 （续1）
控制点的选择原则: 1) 表征空间位置的可靠性，道路交叉点，标志物，水域 的边界，山顶，小岛中心，机场等。 • • 同名控制点要在图像上均匀分布； 清楚辨认；
• 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2 乘法进行系数的确定，使得到的系数最佳。
实际计算时常采用二元二次多项式：
x a00 a10u a01v a11uv a20u a02 v
影像几何纠正的原理和方法
3次 更好的图像质量， 计算量很大。 卷积 细节表现更为清楚。 内插
欲以三次卷积内插获得 好的图像效果，就要求 位置校正过程更准确， 即对控制点选取的均匀 性要求更高。
资料仅供参考,不当之处，请联系改正。
直接法单片纠正步骤
(1) 迭代求解地面点三维坐标
① 求解物方三维坐标初值。地面高程初值赋 为测区高程平均值
x Gx (r,c, z)
y
Gy
(r,
c,
z)
② 迭代求解物方三维坐标
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(2) 计算像点坐标
设正射影像左上角点的平面坐标为 (xmax, ymin) ，
地面采样距离为 M ，则利用
r' c'
(xmax x)/ (y ymin)/
M M
可求得任意地面点在正射影像上对应的像点坐标。
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影像纠正主要处理过程
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2 几何纠正的方案
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直接纠正方案
直接纠正方案从原始图像阵列出发，按行列的顺序依
次对每个原始像素点位求其在地面坐标系(也就是输 出图像坐标系)中的正确位置，
X
Y
FX (x, y, Z ) FY (x, y, Z )
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辛克函数
最近邻法
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图像中两相邻点的距离为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
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
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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。
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第二讲 影像校正
1 数字影像的性质和特点 2 影像校正
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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
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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。
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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。
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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
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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
图像的几何变换ppt课件
在下面的算法中直接采用了前一种做法。实际上，这 也是一种插值算法， 称为最邻近插值法（Nearest Neighbor Interpolation）。
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2、图像比例缩放
最简单的比例缩小是当 fx=fy=1／2时，图像被缩到一 半大小，此时缩小后图像中的(0， 0)像素对应于原图 像中的(0， 0)像素； (0， 1)像素对应于原图像中的(0， 2)像素； (1， 0)像素对应于原图像中的(2， 0)像素， 依此类推。
因此，2D图像中的点坐标(x, y)通常表示成齐次坐标 （Hx, Hy, H），其中H表示非零的任意实数，当H＝1 时，则(x, y, 1)就称为点(x, y)的规范化齐次坐标。
由点的齐次坐标（Hx, Hy, H）求点的规范化齐次坐标(x, y, 1)，可按如下公式进行：
x Hx y Hy
11
H
比例缩放前后两点P0(x0, y0)、P(x, y)之间的 关系用矩阵形式可以表示为：
x
fx
0
0
x
0
y 0
fx
0
y
0
1
0
0
0
1
其中fx,fy>1为放大， fx,fy<1 为缩小。
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2、图像比例缩放
放大 后
(x , y) (x0 , y0)
O
x
缩放 前
6
多见于影视特技及广告的制作。
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1.1齐次坐标
设点P0(x0,y0)进行平移后，移到P(x,y),其中x方向的 平移量为x,y方向的平移量为y。那么，点P(x,y) 的坐标为：
x x0 x y y0 y
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
遥感数字图像处理-第6章 几何校正
3
二、几何校正原理
几何校正涉及两个过程： ➢ 一是空间位置（像元坐标）的变换 ➢ 二是像元灰度值的重新计算（重采样）
4
二、几何校正原理
坐标转换 （a）直接法；（b）间接法
5
三、几何校正步骤
几何精校正不需要空间位置变化数据，回避了成像的空间 几何过程，主要借助地面控制点实现校正。其主要校正步 骤为：
第6章
几何校正
几何校正
一、几何校正原理 二、几何校正步骤 三、几何校正类型 四、图像匹配 五、投影转换
难点：图像匹配 重点：几何校正方法
2
一、几何校正原理
几何校正和几何配准
➢ 几何配准是指将不同时间、不同波段、不同传感器系统所获得的同一 地区的图像（数据），经几何变换使同名像点在位置上和方位上完全 叠合的操作。
➢ 对畸变图像和基准图像建立统一的坐标系和地图投影。 ➢ 选择地面控制点（GCP），按照GCP选择原则，在畸变图像
和基准图像上寻找相同位置的地面控制点对。 ➢ 选择校正模型，利用选择的GCP数据求取校正模型的参数，
然后利用校正模型实现畸变图像和基准图像之间的像元坐 标变换。 ➢ 选择合适的重采样方法对畸变图像的输出图像像元进行灰 度赋值。 ➢ 几何校正的精度分析。
9
四、图像匹配
3.图像匹配方法 根据图像特征的选择，图像匹配方法一般可以分为基于灰
度的图像匹配和基于特征的图像匹配。
10
➢ 几何配准与几何校正的原理是完全相同的，即都涉及到空间位置（像 元坐标）变换和像元灰度值重采样处理两个过程。
➢ 二者的区别主要在于其侧重点不相同：几何校正注重的是数据 本身的处理，目的是为了对数据的一种真实性还原。而几何配 准注重的是图和图（数据）之间的一种几何关系，其目的是为 了和参考数据达成一致，而不考虑参考数据的坐标是否标准、 是否正确。也就是说几何校正和几何配准最本质的差异在于参 考的标准。另外，几何校正更像前期数据处理，几何配准更像 后期处理。
二、几何校正原理
几何校正涉及两个过程： ➢ 一是空间位置（像元坐标）的变换 ➢ 二是像元灰度值的重新计算（重采样）
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二、几何校正原理
坐标转换 （a）直接法；（b）间接法
5
三、几何校正步骤
几何精校正不需要空间位置变化数据，回避了成像的空间 几何过程，主要借助地面控制点实现校正。其主要校正步 骤为：
第6章
几何校正
几何校正
一、几何校正原理 二、几何校正步骤 三、几何校正类型 四、图像匹配 五、投影转换
难点：图像匹配 重点：几何校正方法
2
一、几何校正原理
几何校正和几何配准
➢ 几何配准是指将不同时间、不同波段、不同传感器系统所获得的同一 地区的图像（数据），经几何变换使同名像点在位置上和方位上完全 叠合的操作。
➢ 对畸变图像和基准图像建立统一的坐标系和地图投影。 ➢ 选择地面控制点（GCP），按照GCP选择原则，在畸变图像
和基准图像上寻找相同位置的地面控制点对。 ➢ 选择校正模型，利用选择的GCP数据求取校正模型的参数，
然后利用校正模型实现畸变图像和基准图像之间的像元坐 标变换。 ➢ 选择合适的重采样方法对畸变图像的输出图像像元进行灰 度赋值。 ➢ 几何校正的精度分析。
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四、图像匹配
3.图像匹配方法 根据图像特征的选择，图像匹配方法一般可以分为基于灰
度的图像匹配和基于特征的图像匹配。
10
➢ 几何配准与几何校正的原理是完全相同的，即都涉及到空间位置（像 元坐标）变换和像元灰度值重采样处理两个过程。
➢ 二者的区别主要在于其侧重点不相同：几何校正注重的是数据 本身的处理，目的是为了对数据的一种真实性还原。而几何配 准注重的是图和图（数据）之间的一种几何关系，其目的是为 了和参考数据达成一致，而不考虑参考数据的坐标是否标准、 是否正确。也就是说几何校正和几何配准最本质的差异在于参 考的标准。另外，几何校正更像前期数据处理，几何配准更像 后期处理。
图像校正技术 ppt课件
间接法内插像素灰度比较容易，所以一般采用间接法进行几何校正。
图像校正技术
通常用基准图像和几何畸变图像上多对同名像素的坐标来确定；
假定基准图像像素坐标(x,y)和畸变图像对应像素坐标（x’,y’）之间的 关系用二元多项式来表示：
n ni
x
aijxi yj
i0 j0
n ni
y
bijxi yj
根据公式可以看出,图像畸变的大小与像素点的位置有关,畸变关于中 心点对称,图像的边缘点处畸变最大。
图像校正技术
图像几何校正的基本方法是：先建立几何校正的数学模型，然后 利用已知条件确定模型参数，最后根据模型对畸变图像进行校正。
通常分两步： ① 图像空间坐标变换：首先建立图像像素坐标（行、列号）和物 方（或参考图）对应点坐标间的映射关系，求解映射关系中的未知 参数，然后根据映射关系对图像各个像素坐标进行校正； ② 确定各像素的灰度值（灰度内插）。
（1）径向畸变： 径向畸变产生的原因主要是因为光学镜头径向曲率的不稳定引起图像
发生变形，表现在图像点从它的理想位置向内或向外的移动； 这种变形与距离有关，图像点离中心距离越大，变形越大； 图像点的畸变关于中心对称，空间中的一条直线经过径向畸变后，变
成一条外凸或内凹的曲线，即，径向畸变有两种形式：桶形畸变和枕 形畸变，两种畸变的形状如下图所示。
图像校正技术
图像校正技术
在图像的获取或显示过程中往往会产生各种失真（畸变）： 几何形状失真 灰度失真 颜色失真
引起图像失真的原因有： 成像系统的象差、畸变、带宽有限、拍摄姿态、扫描非线性、相 对运动等; 传感器件自身非均匀性导致响应不一致、传感器件工作状态、非 均匀光照条件或点光源照明等； 显示器件光电特性不一致；
图像校正技术
通常用基准图像和几何畸变图像上多对同名像素的坐标来确定；
假定基准图像像素坐标(x,y)和畸变图像对应像素坐标（x’,y’）之间的 关系用二元多项式来表示：
n ni
x
aijxi yj
i0 j0
n ni
y
bijxi yj
根据公式可以看出,图像畸变的大小与像素点的位置有关,畸变关于中 心点对称,图像的边缘点处畸变最大。
图像校正技术
图像几何校正的基本方法是：先建立几何校正的数学模型，然后 利用已知条件确定模型参数，最后根据模型对畸变图像进行校正。
通常分两步： ① 图像空间坐标变换：首先建立图像像素坐标（行、列号）和物 方（或参考图）对应点坐标间的映射关系，求解映射关系中的未知 参数，然后根据映射关系对图像各个像素坐标进行校正； ② 确定各像素的灰度值（灰度内插）。
（1）径向畸变： 径向畸变产生的原因主要是因为光学镜头径向曲率的不稳定引起图像
发生变形，表现在图像点从它的理想位置向内或向外的移动； 这种变形与距离有关，图像点离中心距离越大，变形越大； 图像点的畸变关于中心对称，空间中的一条直线经过径向畸变后，变
成一条外凸或内凹的曲线，即，径向畸变有两种形式：桶形畸变和枕 形畸变，两种畸变的形状如下图所示。
图像校正技术
图像校正技术
在图像的获取或显示过程中往往会产生各种失真（畸变）： 几何形状失真 灰度失真 颜色失真
引起图像失真的原因有： 成像系统的象差、畸变、带宽有限、拍摄姿态、扫描非线性、相 对运动等; 传感器件自身非均匀性导致响应不一致、传感器件工作状态、非 均匀光照条件或点光源照明等； 显示器件光电特性不一致；
1 遥感图像处理--几何校正
北京54坐标系和西安80坐标系 采用的主要参数
坐标名称 北京54 西安80
投影类型 Transverse Mercator Transverse Mercator
椭球体 Krasovsky IAG-75
基准面 北京54 西安80
知识介绍—建立自定义坐标系
ENVI中坐标定义文件存放在安装目录下的 IDL??\products\envi??\map_proj文件夹下， 三个文件记录了坐标信息：
知识介绍—图像投影转换
投影转换 1）选择主菜单->Map->Convert Map Projection。 2）在Convert Map Projection对话框中，单击Change Proj按钮。 3）在Projection Selection对话框中，选择New按钮。 4）在Customized Map Projection Definition对话框中填写投影名
ENVI中的几何校正
重采样方法（ENVI提供的内插方法）
1）最近邻法
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，就取哪个亮 度值作为(x,y)点的亮度值。
2）双线性内插法
取(x,y)点周围的4个邻点，在y方向内插二次， 再在x方向上内插一次，得到(x,y)点的亮度值f(x,y)。
ellipse.txt 椭球体参数文件 datum.txt 基准面参数文件 map_proj.txt 坐标系参数文件
知识介绍—建立自定义坐标系
ENVI中自定义坐标系分三步：定义椭球体、基准面 和定义坐标参数。
第一步：添加椭球体
椭球体描述语法：<椭球体名称>, <长半轴>, <短半 轴>
图像匹配ppt课件
34
张立华等将待匹配的两个二维点集分别转化成为一个n维空 间中的向量, 对这两个向量中的各元素进行简单的排序来解 决点集匹配问题。
田原等通过建立一种图像点集间距离的描述方法，提出基 于点集不变性匹配的目标检测与识别方法。
舒丽霞等用Hausdorff 距离对两特征点集进行匹配, 得到点 集间的仿射变换关系。
一般来说特征匹配算法可分为四步: ➢ 1.特征提取; ➢ 2.特征描述; ➢ 3.特征匹配； ➢ 4.非特征像素之间的匹配。
9
基于特征的配准步骤
在特征匹配前，首先要从两幅图像中提取灰度变化明显的 点、线等特征形成特征集。
在两幅图像对应的特征集中利用特征匹配算法尽可能的将 存在匹配关系的特征对选择出来。
MM
S i, j (m, n) T (m, n)
P
m1 n1
MM
MM
[S i, j (m, n)]2
[T (m, n)]2
m1 n1
m1 n1
根据施瓦兹不等式，0 P 1 ，并且在 S i, j (m, n) T (m, n)
比值为常数时取极大值为1。但实际上两幅不同图像的P值
介于0和1之间，很难达到理想值。根据经验取某个阈值P0， 如果P> P0，则匹配成功； P< P0，则匹配失败。
原始影像作为金字塔影像的底层。
7
金字塔影像匹配的步骤
第一步：顶层的匹配，得到一个平移初始值 。 第二步：根据平移初始值乘以n得到第二层平移量初始值，
在它m×m个像元的邻域内进行模板匹配。 第三步：根据第二层匹配值乘以n得到第三层平移量初始值，
再进行一次模板匹配。 如果影像尺寸不是特别大，可以只用两层金字塔。
3
配准方法分类
张立华等将待匹配的两个二维点集分别转化成为一个n维空 间中的向量, 对这两个向量中的各元素进行简单的排序来解 决点集匹配问题。
田原等通过建立一种图像点集间距离的描述方法，提出基 于点集不变性匹配的目标检测与识别方法。
舒丽霞等用Hausdorff 距离对两特征点集进行匹配, 得到点 集间的仿射变换关系。
一般来说特征匹配算法可分为四步: ➢ 1.特征提取; ➢ 2.特征描述; ➢ 3.特征匹配； ➢ 4.非特征像素之间的匹配。
9
基于特征的配准步骤
在特征匹配前，首先要从两幅图像中提取灰度变化明显的 点、线等特征形成特征集。
在两幅图像对应的特征集中利用特征匹配算法尽可能的将 存在匹配关系的特征对选择出来。
MM
S i, j (m, n) T (m, n)
P
m1 n1
MM
MM
[S i, j (m, n)]2
[T (m, n)]2
m1 n1
m1 n1
根据施瓦兹不等式，0 P 1 ，并且在 S i, j (m, n) T (m, n)
比值为常数时取极大值为1。但实际上两幅不同图像的P值
介于0和1之间，很难达到理想值。根据经验取某个阈值P0， 如果P> P0，则匹配成功； P< P0，则匹配失败。
原始影像作为金字塔影像的底层。
7
金字塔影像匹配的步骤
第一步：顶层的匹配，得到一个平移初始值 。 第二步：根据平移初始值乘以n得到第二层平移量初始值，
在它m×m个像元的邻域内进行模板匹配。 第三步：根据第二层匹配值乘以n得到第三层平移量初始值，
再进行一次模板匹配。 如果影像尺寸不是特别大，可以只用两层金字塔。
3
配准方法分类
遥感入门-几何校正2013
3
(1-1)
• 为了使变换图像在10点上最好的逼近所要求的图 像精度，即最小二乘原理，真值与变换值之差的 平方和为最小 10 • 即 (1-2 ) ( X i X i' )2
i 1
• 达到最小，把式（1-1）代入（1-2）得
X i a00 a10 x a01 y a20 x 2 a11xy a02 y 2 a30 x3 a21x 2 y a12 xy2 a03 y 3
2 X i a 00 a10 xi a 01 y i a 20 xi2 a11 xi y i a 02 y i2 a30 xi3 a 21 xi2 y i a12 xi y i2 a 03 y i3 xi2 0
i 1
2 X i a 00 a10 xi a 01 y i a 20 xi2 a11 xi y i a 02 y i2 a30 xi3 a 21 xi2 y i a12 xi y i2 a 03 y i3 xi y i 0
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。
几何校正
• 遥感影像变形的原因
–遥感器的内部畸变：由遥感器结构引起的畸 变。 –遥感平台位置和运动状态变化的影响 – 地形起伏的影响 – 地球表面曲率的影响 – 大气折射的影响 – 地球自转的影响 无论是卫星还是飞机，运动过程中都会由于 种种原因产生飞行姿势的变化从而引起影像 变形。
i 1 10
2 X i a 00 a10 xi a 01 y i a 20 xi2 a11 xi y i a 02 y i2 a30 xi3 a 21 xi2 y i a12 xi y i2 a 03 y i3 xi y i2 0
遥感图像几何校正 ppt课件
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。
ppt课件
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
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
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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）
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。
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
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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）。
遥感图像处理2(几何校正)_OK
第四章
遥感图像处理
（几何校正）
2021/8/5
1
1 数字图象的辐射纠正
• 进入传感器的辐射强度反映在图像上就是亮度值（灰 度值）。辐射强度大，亮度值越大。理论上该值由两 个物理量决定，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。但实际测量时，辐射强度值 还受到其它因素的影响而发生改变，这一改变的部分 就是需要校正的部分，称为辐射畸变。
地形图）和原始图像上分别采集对应点的坐标（至少采集六
对坐标，这些点叫做“控制点”），将这六对坐标对代入二
元二次多项式计算函数关系式的系数，得出图像坐标与地面
真实坐标之间的函数关系式。然后即可根据该函数关系式一
一求算图像上各个像元点的正确坐标值，从而得出校正图像。
最后是求算校正后各个像元的亮度值，可以采用最邻近法、
23
2.3.1 坐标关系的建立
（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。
Xp FX (xp, yp) Yp FY(xp, yp)
从理论上分析，我们应该利用原始图像上任意点的坐标来求 纠正后图像上的对应点的坐标，从而得出纠正图像。
而函数关系式的确定就需要采集控制点来得出。可以在已知 控制点理论坐标的基础上，从原始图像上读取控制点的图上真实 坐标，带入函数关系式求出函数系数，得到函数关系式。
o-xyf x y f 分别平行于UVW轴
10
2.2 遥感图像几何畸变
• 几何畸变：遥感图像在几何位置上发生的变化，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。
– 遥感器本身引起的畸变 – 外部因素引起的畸变 – 处理过程中引起的畸变
2021/8/5
遥感图像处理
（几何校正）
2021/8/5
1
1 数字图象的辐射纠正
• 进入传感器的辐射强度反映在图像上就是亮度值（灰 度值）。辐射强度大，亮度值越大。理论上该值由两 个物理量决定，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。但实际测量时，辐射强度值 还受到其它因素的影响而发生改变，这一改变的部分 就是需要校正的部分，称为辐射畸变。
地形图）和原始图像上分别采集对应点的坐标（至少采集六
对坐标，这些点叫做“控制点”），将这六对坐标对代入二
元二次多项式计算函数关系式的系数，得出图像坐标与地面
真实坐标之间的函数关系式。然后即可根据该函数关系式一
一求算图像上各个像元点的正确坐标值，从而得出校正图像。
最后是求算校正后各个像元的亮度值，可以采用最邻近法、
23
2.3.1 坐标关系的建立
（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。
Xp FX (xp, yp) Yp FY(xp, yp)
从理论上分析，我们应该利用原始图像上任意点的坐标来求 纠正后图像上的对应点的坐标，从而得出纠正图像。
而函数关系式的确定就需要采集控制点来得出。可以在已知 控制点理论坐标的基础上，从原始图像上读取控制点的图上真实 坐标，带入函数关系式求出函数系数，得到函数关系式。
o-xyf x y f 分别平行于UVW轴
10
2.2 遥感图像几何畸变
• 几何畸变：遥感图像在几何位置上发生的变化，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。
– 遥感器本身引起的畸变 – 外部因素引起的畸变 – 处理过程中引起的畸变
2021/8/5
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校正步骤
确定地面控制点
在图像与图像或地图上分别读出各个控制点在图 像上的像元坐标（x,y）及其标准地图或图像上的 坐标（X,Y）
选择合适的坐标变换函数（几何校正数学模型），
建关立系图 式像 ，1、坐 通应标 常选（应择用x容,多易y）识项与别式的其校明参正显考模地坐型物标。（X,Y）之间
几算确校何定正精 每之校 一23变4、、、后正 点化控要低的精 亮公制有精式度度图点一度，分值像要定图如误析。在数像（图量应差，n像保与+利。1上证高）用均，精（几匀要度n何+分超图2校布过）像空/配正间准2数学模型计
精选ppt
4
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5
感谢亲观看此幻灯片，此课件部分内容来源于网络， 如有侵权请及时联系我们删除，谢谢配合！
图像几何校正
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1
几何校正就是将图像数据投影到平面 上，使其符合地图投影系统的过程；而 将地图坐标系统赋予图像数据的过程， 称为地理参考。由于所有地图投影系统 都遵从于一定的地图坐标系统，所以几 何校正包含了地理参考。
精选ppt
2
几何校正类型
针对引起畸变的原因进行——几何粗校正 利用控制点进行——几何精校正
确定地面控制点
在图像与图像或地图上分别读出各个控制点在图 像上的像元坐标（x,y）及其标准地图或图像上的 坐标（X,Y）
选择合适的坐标变换函数（几何校正数学模型），
建关立系图 式像 ，1、坐 通应标 常选（应择用x容,多易y）识项与别式的其校明参正显考模地坐型物标。（X,Y）之间
几算确校何定正精 每之校 一23变4、、、后正 点化控要低的精 亮公制有精式度度图点一度，分值像要定图如误析。在数像（图量应差，n像保与+利。1上证高）用均，精（几匀要度n何+分超图2校布过）像空/配正间准2数学模型计
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图像几何校正
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1
几何校正就是将图像数据投影到平面 上，使其符合地图投影系统的过程；而 将地图坐标系统赋予图像数据的过程， 称为地理参考。由于所有地图投影系统 都遵从于一定的地图坐标系统，所以几 何校正包含了地理参考。
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2
几何校正类型
针对引起畸变的原因进行——几何粗校正 利用控制点进行——几何精校正