第四章 遥感图像处理――几何校正PPT课件

写在最后
成功的基础在于好的学习习惯
The foundation of success lies in good habits
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Baidu Nhomakorabea
结束语
当你尽了自己的最大努力时，失败也是伟大的， 所以不要放弃，坚持就是正确的。
When You Do Your Best, Failure Is Great, So Don'T Give Up, Stick To The End 演讲人：XXXXXX 时 间：XX年XX月XX日
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大气折光差示图
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二、遥感图像的几何校正
基本思路：
没有变形的影像是由 行列整齐的等间距像元点 组成的，但实际上，由于 存在几何畸变，影像中像 元点间所对应的地面距离 并不相等（图a）。校正 后的影像亦是由等间距的 网格点组成的，且以地面 为标准，符合某种投影 （地图投影）（图b）。
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几何校正的方法
高差引起的像点位移
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（三）地球曲率
地球是球体，严格说是椭球体，因此地 球表面是曲面。地球曲率引起的像点位
移类似于地形起伏引起的像点位移。Δh
看作是一种系统的地形起伏，就可以利 用像点位移公式来估计地球曲率所引起 的像点位移。
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地球曲率的变形图示
Δh
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（四）地球自转的影响
地球自转对于瞬时光学成像遥感方式没有影响，对 于扫描成像则造成图像平行错动。
yb 0(b 1Xb 2 Y)(b 3X2b 4X Y b 5 Y2)
(b 6X 3b 7X2 Yb 8X2Y b 9 Y3)
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利用控制点求出多项式系数a，b； 一般选择控制点的最小数量为：
(n+1)(n+2)/2，n 为多项式次数。
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控制点的选取原则
➢控制点应选取图像上易分辨且较精细的特征点， 容易通过目视方法辨别，如道路交叉点、河流弯 曲或分叉处、湖泊边缘等。 ➢特征变化大的地区应多选些点。 ➢图像边缘部分一定要选取控制点。 ➢应尽可能满幅均匀选取。
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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）。
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。
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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
多项式纠正法的基本思想：回避成像的空间几何过程， 而真接对图像变形本身进行数学模拟。常用的二元齐次多 项式纠正变换方程。
设校正后的图像上的像点坐标为（X，Y），原始图像 相应像点的坐标为（x，y），多项式为：
xa0(a 1Xa2 Y)(a 3X 2a 1X Y a 5 Y2) (a6X 3a7X 2 Ya 8X2Y a 9 Y3)
翻滚变化的影响
偏航变化的影响
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平台运动状态引起的图像变形
速度变化
旁向位移变化
高度变化
(d α）
俯仰变化
(dω )
翻滚变化
(dκ )
偏航变化 5
动态扫描图像的变形
原始图像
俯仰变化
翻滚变化
偏航变化
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（3）地（球二本身）对地遥形感影起像伏的的影响影响
当地形存在起伏时，会产 生局部像点的位移，使原 来本应是地面点的信号被 同一位置上某高点的信号 代替。由于高差的原因， 实际像点P距像幅中心的距 离 相 对 于 理 想 像 点 P0 距 像 幅中心的距离移动了△r。
第四章 遥感图像处理—几何校正
➢遥感图像的几何变形 ➢遥感图像的几何校正
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一、遥感图像的几何变形
遥感图像的几何变形 ：图像上像元在图像 坐标系中的坐标与其在地图坐标系等参考坐标 系统中的对应坐标之间的差异。
研究遥感图像几何变形的前提是必须确定一个 图像投影的参照系统，即地图投影系统。
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遥感图像的几何变形有两层含义
ye te
ye 为图像错动量；
t e 扫描整景图像时；
该纬度的地球自转
线速度；
L 图幅地面长度； R 地球平均半径
6378KM；
卫星运行平均1角0
速度；
（五）大气折射
整个大气层不是一个均匀的介质，因 此电磁波在大气层中传播时的折射率也随 高度的变化而变化，使电磁波传播的路径 不是一条直线而变成了曲线，从而引起像 点的位移，这种像点移位就是大气折光差 。
k=取整(x+0.5) l=取整(y+0.5)
f(x,y)=f(k,l)
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几何位置上的精度为±0.5象元
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 一次，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。
双线性内插法使用内插点周围的4个观测点的像元值，对 所求的像元值进行线性内插。缺点是破坏了原来的数据，但具 有平均化的滤波效果。
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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
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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
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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
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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。
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更好的影像质量，细节表现更 为清楚。
工作量很大。
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利用实地测量的地物的真实坐标值，寻找实测 值与畸变图像之间的函数关系，从而改正原始影 像的几何变形，产生一幅符合某种地图投影或图 形表达要求的新图像。 基本环节有两个：
一是建立纠正变换函数； 二是像元灰度值重采样。
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p(x,y)
P(X,Y)
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建立纠正变换函数
数字图像几何纠正变换函数有多项式纠正法和共线方 程纠正法。