遙感圖像的幾何校正.ppt

,遙感圖像的恢復處理 幾何校正,任課教師：楊曉霞 2013年3月7日,幾何變形 基于多項式模型的幾何校正 多項式校正模型 地面控制點（GDP）的選取 重采樣方法 基于共線方程的幾何校正 基于有理函數(shù)的幾何校正,內容大綱,幾何變形,傳感器成像方式引起的圖像變形 傳感器外方位元素變化的影響 地形起伏引起的像點位移 地球曲率引起的圖像變形 大氣折射引起的圖像變形 地球自轉的影響,遙感圖像的幾何變形,傳感器成像方式引起的圖像變形,掃描的瞬時視場由掃描中心向兩側增大 根據(jù)遙感平臺的位置、遙感器的掃描范圍、使用的投影類型，可以推算其圖像不同位置像元的幾何位移,傳感器外方位元素變化的影響,單個外方位元素引起的圖像變形,地球曲率、大氣折光和地形起伏引起的誤差,當衛(wèi)星由北向南運行的同時，地球表面也在由西向東自轉 由于衛(wèi)星圖像每條掃描線的成像時間不同，因而造成掃描線在地面上的投影依次向西平移，最終使得圖像發(fā)生扭曲,地球自傳引起的變形,遙感圖像通常包含嚴重的幾何變形，一般分為系統(tǒng)性和非系統(tǒng)性兩大類 系統(tǒng)性幾何變形是有規(guī)律和可以預測的，比如掃描畸變、地球曲率引起的圖像變形、地球自轉的影響等 非系統(tǒng)性幾何變形是不規(guī)律的，它可以是遙感器平臺的高度、經緯度、速度和姿態(tài)等的不穩(wěn)定、地形起伏的影響等等，一般很難預測,遙感圖像的幾何變形,目的 改正系統(tǒng)及非系統(tǒng)性因素引起的圖像變形 準確的空間位置 遙感圖像的幾何處理包含兩個層次 粗加工處理 精加工處理,遙感圖像的幾何處理,地面站接收圖像后，根據(jù)不同平臺、傳感器的參數(shù)，對地球曲率、地球自轉、大氣折射造成的變形進行處理 粗加工處理主要是由地面站完成，不是用戶完成 粗加工處理對傳感器內部畸變的改正很有效 粗加工處理后仍有較大的殘差,遙感圖像的粗加工處理,為什么要進行遙感圖像的精校正處理？ 由于遙感器的位置及姿態(tài)的測量精度不高，其加工處理后仍有較大的殘差（幾何變形） 一個地物在不同的圖像上，位置要一致，才可以進行融合處理、圖像的鑲嵌、動態(tài)變化監(jiān)測 如果同一地區(qū)的不同時間的影像，不能把它們歸納到同一個坐標系中去，圖像中還存在變形，這樣的圖像是不能進行融合、鑲嵌和比較的，是沒有用的,遙感圖像的精加工處理,在粗加工處理的基礎上，采用地面控制點（GCP）的方法進一步提高影像的幾何精度 幾何處理的兩個環(huán)節(jié) 像素坐標的變換解決位置問題 多項式模型 灰度重采樣解決亮度問題 最鄰近像元采樣法 雙線性內插法 雙三次卷積重采樣法,遙感圖像的精加工處理,遙感數(shù)字圖像的幾何處理過程,糾正的函數(shù)可有多種選擇：多項式方法、共線方程方法、隨機場內插方法等等。其中多項式方法的應用最為普遍,回避成像的空間幾何過程，直接對圖像變形的本身進行數(shù)學模擬 把遙感圖像的總體變形看作是平移、縮放、旋轉、偏扭、彎曲以及更高次的基本變形的綜合作用結果 把原始圖像變形看成是某種曲面，輸出圖像作為規(guī)則平面。從理論上講，任何曲面都能以適當高次的多項式來擬合。用一個適當?shù)亩囗検絹砻枋黾m正前后圖像相應點之間的坐標關系,基于多項式幾何校正的基本思想,確定糾正的多項式模型 選擇若干個控制點，利用有限個地面控制點的已知坐標，解求多項式的系數(shù) 將各像元的坐標代入多項式進行計算，便可求得糾正后的坐標 位置進行變換，變換的同時進行灰度重采樣 對結果進行精度評定,遙感圖像多項式糾正的步驟,一般多項式糾正變換公式 x,y為某像素原始圖像坐標 X,Y為同名像素的地面（或地圖）坐標,第1步：確定糾正模型,建立兩圖像像元點之間的對應關系,控制點的選取要求 影像上的明顯地物點 影像中均勻分布 要滿足一定的數(shù)量要求 地面控制點的獲取途徑 GPS 地形圖、矢量圖、地圖 糾正過的影像（航片、衛(wèi)片）等等,第2步：選擇控制點,控制點應選取圖像上易分辨且較精細的特征點，如道路交叉點、河流彎曲或分叉處、湖泊邊緣、飛機場、城廓邊緣等 地面控制點上的地物不隨時間而變化，以保證當兩幅不同時段的圖像或地圖幾何糾正時，可以同時識別出來 特征變化大的地區(qū)應多選一些 圖像邊緣部分一定要選取控制點，以避免外推 盡可能滿幅均勻選取,第2步：選擇控制點,多項式的系數(shù)利用地面控制點建立的方程組來解算 一般來說GCP的數(shù)量至少要大于(n+1)(n+2)/2，n是多項式的階數(shù) 一次多項式3個以上點 二次多項式6個以上點 三次多項式10個以上點,第2步：選擇控制點,一般多項式糾正變換公式,幾何校正實驗圖像,幾何校正實驗圖像,確定校正后圖像的行列數(shù)值，并找到新圖像中每一像元的亮度值 像素坐標的變換，即將圖像坐標轉變?yōu)榈貓D或地面坐標 直接法 間接法 對坐標變換后的像素亮度值進行重采樣 最近鄰法 雙線性內插法 三次卷積內插法,第3步：位置變換與灰度重采樣,確定合理的邊界 計算邊界 計算行列數(shù) 有了邊界之后，就可以得到圖像上任何一個點的坐標，由圖像行列號得到地面點坐標的公式,確定邊界,不合理的邊界,合理的邊界,原始圖像,根據(jù)精度要求定義輸出像素的地面尺寸X和Y 圖像總的行列數(shù)M和N由下式確定： M=(Y2-Y1 )/Y+1 N=(X2-X1 )/X+1 x、y表示輸出圖像的采樣間隔 采樣間隔和圖像的分辨率對應 采樣前的原始圖像，分辨率常用每個像元覆蓋的空間范圍來描述 對于采樣后的圖像，可以用采樣間隔來描述,計算行列數(shù),從原始圖像陣列出發(fā)，按行列的順序依次對每個原始像素點位求其在地面坐標系（也是輸出圖像坐標系）中的正確位置 X=Fx(x,y) Y=FY(x,y),直接法校正方案,從空白的輸出圖像陣列出發(fā)，亦按行列的順序依次對每個輸出像素點位反求原始圖像坐標中的位置 x=Gx(X,Y) y=Gy(X,Y),間接法校正方案,用與像元點最近的像元灰度值作為該像元的值 優(yōu)點：簡單易用，計算量小 缺點：最大可產生半個像元的位置偏移，處理后的圖像的亮度具有不連續(xù)性，從而影響精確度,灰度重采樣最近鄰法,用像元點最近的四個像元值作內插 優(yōu)點：精度明顯提高，對亮度不連續(xù)現(xiàn)象或線狀特征的塊狀現(xiàn)象有明顯改善 缺點：計算量增加，同時對圖像起到平滑作用，從而使對比明顯的分界線變模糊。,灰度重采樣雙線性內插法,基于計算點周圍相鄰的16個點進行內插 優(yōu)點：校正后圖像質量更好，細節(jié)表現(xiàn)更清楚 缺點：計算量大,灰度重采樣三次卷積內插法,思考：采樣結束后，得到一幅校正后的圖像，幾何校正是否完成？ 沒有！還需要對整個圖像的糾正結果進行精度評定 精度評定的方法 量化的方法。在糾正后圖像上選點，選很多點和參考圖的對應點比較。它們的差值如果不超限，說明結果可以接受；如果差值超限，則糾正的結果就是有問題的?？紤]下選點的原則，在控制點附近，擬合效果應該是比較好的，所以應該在遠離控制點的地方選點 定性的方法。比如將糾正后圖像與參考圖像疊加起來顯示，看看地物是否重疊,精度評定,優(yōu)點 模型簡單 不需要外方位元素（不考慮成像過程） 計算效率也比較高 不足 沒有考慮地形起伏引起的變形，不能校正投影差引起的變形 適用于平坦地區(qū)，或者范圍比較小的地區(qū),多項式校正的特點,共線方程校正法是建立在圖像坐標與地面坐標嚴格數(shù)學變換基礎上的（即成像瞬間像點、地面點以及傳感器投影中心3點共線）,基于共線方程的幾何校正,構像方程,共線方程,圖像的地物點 (x,y),對應地面點 (X,Y,Z),為遙感影像賦予幾何位置的信息,為了建立像點和對應地面點之間的數(shù)學關系，需要在像方和物方空間建立坐標系 主要的坐標系 傳感器坐標系S-UVW 地面坐標系O-XYZ 圖像（像點）坐標系o-xyz,遙感傳感器的構像方程,S,U,V,W,x,y,O,P,f,X,Y,O,Z,地面坐標系OXYZ,像平面坐標系oxy,傳感器坐標系SUVW,p,像空間平面坐標系sxyz,x,y,z,地物點P、對應像點p和投影中心S位于同一條直線上 在地面坐標系與傳感器坐標系之間建立的轉換關系,遙感傳感器的通用構像方程,遙感傳感器類型,遙感傳感器的幾何投影方式,中心投影類型：分幅式攝影機、面陣列CCD傳感器,多中心投影類型,推掃式（逐線） ：固體自掃描成像、狹縫式攝影機,撣掃式（逐點）：光/機掃描成像、鏡頭轉動式攝影機,斜距投影成像儀： 側視雷達等,中心投影構像方程 多中心投影構像方程 推掃式傳感器的構像方程 掃描式傳感器的構像方程 側視雷達圖像的構像方程,嚴密的共線方程,不同類型成像傳感器，其成像原理和投影方式也不同,中心投影像片坐標與地面點大地坐標的關系： 式中，P為成像比例尺分母，f為攝影機主距，A為傳感器坐標系相對地面坐標系的旋轉矩陣 傳感器投影中心和地物點之間關系的共線方程,中心投影的構像方程,大部分遙感圖像是通過掃描器對地面點或線進行連續(xù)掃描、同時平臺向前移動的方式獲得的，圖像具有動態(tài)特征，成像幾何關系比中心投影更為復雜,多中心投影,推掃式傳感器是行掃描動態(tài)傳感器。在垂直成像的情況下，每一條線的成像屬于中心投影，在一幅圖像內，每條掃描線的投影中心大地坐標和姿態(tài)角是隨時間變化的。在垂直成像的情況下，t時刻每條掃描線的共線方程為：,推掃式傳感器的構像方程,紅外掃描儀（IRS）和多光譜掃描儀（MSS）都屬于掃描式傳感器。掃描式傳感器獲得的圖像屬于多中心投影，每個像元都有自己的投影中心。 t時刻每個掃描點的共線方程為： 為成像瞬間掃描鏡的掃描角,掃描式傳感器的構像方程,共線方程校正法是建立在圖像坐標與地面坐標嚴格數(shù)學變換關系的基礎上的，即成像瞬間像點、地面點以及傳感器投影中心3點共線，是對成像空間幾何形態(tài)的直接描述 該方法需要有地面高程信息（DEM），可以改正因地形起伏而引起的投影差。同多項式校正法相比，這種方法理論上嚴密，同時考慮了地物點高程的影響，因此在地形起伏較大，且多項式校正的精度不能滿足要求時，要用共線方程進行校正,基于共線方程的幾何校正,這種方法計算量比多項式校正法要大，同時在動態(tài)掃描成像時，由于傳感器的位置和姿態(tài)角在不斷發(fā)生變化，其外方位元素是隨時間變化的，變化規(guī)律只能近似地表達。這時該方法理論上的嚴密性難以得到保證，因此動態(tài)掃描圖像的共線方程校正法相對于多項式校正法精度提高并不明顯,基于共線方程的幾何校正,一些高分辨商業(yè)遙感衛(wèi)星如IKONOS、QuickBird等的傳感器信息不公開，只向用戶提供有理函數(shù)模型系數(shù) 共線方程法理論上是嚴密的，需要知道傳感器物理構造以及成像方式、軌道信息等。但是面對衛(wèi)星信息的保密性，需要有與具體傳感器無關的、形式簡單的傳感器模型來取代共線方程模型,基于有理函數(shù)的幾何校正,有理函數(shù)模型（Rational Function Model, RFM）是一種能夠獲得與嚴格成像模型近似一致精度的、形式簡單的概括模型 有理函數(shù)模型是多項式模型的比值形式 有理函數(shù)模型具有獨立于具體傳感器、形式簡單等特點，能滿足傳感器參數(shù)透明化、成像幾何模型通用化和處理高速智能化的要求,基于有理函數(shù)的幾何校正,數(shù)字圖像幾何