遥感图像处理光学处理和校正

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 3. 将各像元的坐标代入多项式进行计算，便可求得纠正后
vi2
0
a1
1
2
n i1
xi a00 a10ui a01vi a11uivi a20ui2 a02vi2
uivi
0
经整理得6个联立得方程组(式1）
a00 n 1a10n
n
ui a01
n
vi a11
n
uivi a20
n
ui2 a02
vi2
n
xi
i1
i1
i1
i1
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。
可分为空间位置数字化和灰度值数字化两个步骤。
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。
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。
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
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
o 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
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。
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
nRows
(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).
ui
0
n
2
a01 i1
xi a00 a10ui a01vi a11uivi a20ui2 a02vi2
vi
0
a20
n
2
i1
xi a00 a10ui a01vi a11uivi a20ui2 a02vi2
ui2
0
a02
n
2
i1
xi a00 a10ui a01vi a11uivi a20ui2 a02vi2
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。
4、加色法与减色法
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。 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。
物体的反射率） Ø 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
求解方程的所需的控制点数：NUM>(n+1)(n+2)/2 ----- n： 二元多项式的次数
控制点选择应大于最小控制点数
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
n
(xi xi)2 i1
n
2
( x i a 0 0 a 1 u i0 a 0 v i1 a 1 u iv 1 i a 2 u i 2 0 a 0 v i 2 2 )
C L对象-L背景 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
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
q 颜色的性质由明度、色调、饱和度来描述
Ø 色调（Hue）（相互区分）(红橙黄绿青蓝紫） Ø 明度（Lightness）（明亮程度，遥感影像中反映
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。
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。
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
o 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）
☆ 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
(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
（c）影像变形
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。
i 1
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。
a00
n
2
i1
xi a00 a10ui a01vi a11uivi a20ui2 a02vi2
1 0
a10
n
2
i1
xi a00 a10ui a01vi a11uivi a20ui2 a02vi2
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。
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
（2）CMYK空间
p 是彩色胶片的染料和油墨所形成的空间 p 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。
RGB空间
CMY颜色模型
C 1 R
M
1
GБайду номын сангаас
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
i1
i1
i1
n
a0 0
n
ui a10
n
uiui a01
n
uivi a11
n
uiuivi a20
n
ui2ui a02
uivi2
n
xiui
i1
i1
i1
i1
i1
i1
i1
n
②选择控制点(GCP) 控制点具有双重坐标 (xi, yi)
(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
☆ 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。
（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。
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)
(X,Y)
(xi, yi)
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
n n-i
xfx(u,v)
aijui vj
i0 j0
n n-i
yfy(u,v)
bijui vj
i0 j0
(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：
x a 0 0a 1u 0 a 0v 1 a 1u 1 a v 2u 0 2 a 0v 2 2 y b 0 0b 1u 0 b 0v 1 b 1u 1 b v 2u 0 2 b 0v 2 2
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。
（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。
色度图 （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
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.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。