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1、遥感图像处理遥感图像处理遥感系统1）目标物的电磁波特性）目标物的电磁波特性2）信息的获取（传感器和遥感平台）信息的获取（传感器和遥感平台）3）信息的接收）信息的接收4）信息的处理）信息的处理5）信息的应用）信息的应用1遥感图像处理遥感图像处理光学影像光学影像光学原理和光学处理方法光学原理和光学处理方法数字影像数字影像数字图像校正数字图像校正数字图像增强数字图像增强多源信息复合多源信息复合21 数字图像数字图像2 辐射校正辐射校正3 几何校正几何校正数字图像校正数字图像校正3汤国安汤国安科学出版社科学出版社4模拟图像与数字图像模拟图像与数字图像光学图像（模拟图像）连续图像照片数字图像离散图像计算
2、机存储模拟图像与数字图像之间的转换，称为模/数（A/D）转换。5数字图像数字图像指能够被计算机存储、处理和使用的图像指能够被计算机存储、处理和使用的图像“离散化离散化”、二维矩阵：每个元素的取值是图像连续变、二维矩阵：每个元素的取值是图像连续变化的灰度的离散整数值化的灰度的离散整数值6 模拟图像模拟图像 （灰度、颜（灰度、颜色的连续分布色的连续分布） 采采样样像元号像元号 像元像元 71、离散化的单元像元值的涵义？代表什么？2、在计算机内是如何存储的（以什么数据类型）？3、图像所占存储空间如何计算？8 用平面直角坐标系表示一幅灰度范围为用平面直角坐标系表示一幅灰度范围为0-n的数的数字图像像元
3、灰度分布状态，横轴表示灰度级，纵轴字图像像元灰度分布状态，横轴表示灰度级，纵轴表示某一灰度级（或范围）的像元个数占像元总数表示某一灰度级（或范围）的像元个数占像元总数的百分比。的百分比。 通过灰度直方图可以直观地了解图像特征，以通过灰度直方图可以直观地了解图像特征，以确定图像增强方案并了解图像增强后的效果确定图像增强方案并了解图像增强后的效果图像直方图图像直方图9不同反差特征的图像不同反差特征的图像10反差增强反差增强111 数字图像数字图像2 辐射校正辐射校正3 几何校正几何校正数字图像校正数字图像校正12辐射校正辐射校正由于由于传感器传感器响应特性和响应特性和大气大气的吸收、散的吸收、散射
4、及其它随机因素影响，导致图像模糊射及其它随机因素影响，导致图像模糊失真，造成图像分辨率和对比度相对下失真，造成图像分辨率和对比度相对下降。这些都需要通过辐射校正复原。降。这些都需要通过辐射校正复原。包括：包括：系统辐射校正、大气校正系统辐射校正、大气校正13大气影响的定量分析大气影响的定量分析地面上单位面积的辐照度为地面上单位面积的辐照度为 假假定定地地表表面面是是朗朗伯伯体体，其其表表面面为为漫漫反反射射，则则某某方方向向物体的亮度为物体的亮度为 系统增益系数因子系统增益系数因子 ，进入传，进入传感器的亮度值感器的亮度值 无大气影响状况无大气影响状况14大气影响的定量分析大气影响的定量分析受
5、受入射方向透过率入射方向透过率 和反射和反射方向透过率方向透过率 的影响，进入的影响，进入传感器的亮度值为：传感器的亮度值为：漫入射辐照度为ED，反射后进入传感器的亮度值为：散射光直接进入传感器的辐射（程辐射亮度LP）15大气影响的定量分析大气影响的定量分析大气的影响主要是减少了图像的对比度，使原始信号和背景信大气的影响主要是减少了图像的对比度，使原始信号和背景信号都增加了因子。号都增加了因子。16大气影响的粗略校正大气影响的粗略校正 通过比较简便的方法去掉上式中的通过比较简便的方法去掉上式中的LP，从而改善从而改善图像质量。图像质量。 问题：精确校正？问题：精确校正？17大气影响的粗略校正大
6、气影响的粗略校正（1 1）直方图最小值去除法）直方图最小值去除法（2 2）回归分析法）回归分析法 (3) (3) 野外波谱测试回归分析法野外波谱测试回归分析法 18（1）直方图校正方法）直方图校正方法 从图像像元亮度值中减去一个辐射偏置量（从图像像元亮度值中减去一个辐射偏置量（LP），），辐射偏置量等于图像直方图中最小的辐射亮度值。辐射偏置量等于图像直方图中最小的辐射亮度值。 前提（假设）：水体（或阴影）等物体的灰度值前提（假设）：水体（或阴影）等物体的灰度值为为0，大气散射导致图像上这些物体的灰度值不为，大气散射导致图像上这些物体的灰度值不为0（辐射偏置量）（辐射偏置量） 暗物体法（暗物体法
7、（Dark-object method）1920（2 2）回归分析法）回归分析法原原理理：在在遥遥感感图图像像上上大大山山的的阴阴影影区区或或深深大大水水体体区区域域，各各个个波波段段的的反反射射为为零零。同同时时，大大气气散散射射主主要要影影响响短短波波部部分分，波波长长较较长长的的波波段段几几乎乎不不受受影影响响，因因此此可可用用其其校校正正其其它它波波段数据。段数据。方方法法：在在不不受受大大气气影影响响的的波波段段（如如TM7）和和待待校校正正的的某某一一波波段段图图像像中中，选选择择一一系系列列目目标标，将将每每个个目目标标的的两两个个待待比比较较的的波波段段灰灰度度值值提提取取出出
8、来来进进行行回回归归分分析析，建建立立线线性性回回归方程。归方程。Y：待校正波段的图像亮度值待校正波段的图像亮度值X：不受大气影响波段的图像亮度值不受大气影响波段的图像亮度值21（2 2）回归分析法）回归分析法怎么求怎么求a,b？22（3 3）野外波谱测试回归分析法野外波谱测试回归分析法 231 数字图像数字图像2 辐射校正辐射校正3 几何校正几何校正数字图像校正数字图像校正24遥感影像变形的原因遥感影像变形的原因（1 1）遥感平台位置和运动状态变化）遥感平台位置和运动状态变化25遥感影像变形的原因遥感影像变形的原因（2 2）地形起伏影响）地形起伏影响26遥感影像变形的原因遥感影像变形的原因（
9、3 3）地球表面曲率的影响）地球表面曲率的影响 像点位置的移动像元对应于地面宽度的不等27遥感影像变形的原因遥感影像变形的原因（3 3）地球表面曲率的影响）地球表面曲率的影响 28遥感影像变形的原因遥感影像变形的原因（4 4）大气折射的影响）大气折射的影响 29遥感影像变形的原因遥感影像变形的原因（5 5）地球自转的影响）地球自转的影响 30几何畸变校正几何畸变校正31几何畸变校正几何畸变校正 数字纠正数字纠正：通过计算机对图象每个象元逐个地：通过计算机对图象每个象元逐个地解析纠正处理完成，可以较精确改正线性和非解析纠正处理完成，可以较精确改正线性和非线性变形误差。线性变形误差。 包括两个方面
10、（基本环节）：包括两个方面（基本环节）： （1 1）像）像元坐标变换；元坐标变换； （2 2）像元灰度值重新计算（重采样）。）像元灰度值重新计算（重采样）。32数字图像几何纠正的主要处理过程数字图像几何纠正的主要处理过程准备工作输入原始数字影像建立建立纠正纠正变换变换函数函数确定确定输出输出影像影像范围范围像元像元坐标坐标变换变换像元像元亮度亮度值重值重采样采样输出纠正后的图像准备工作准备工作：图像、地图、大地测量资料、平台轨道参数、传感器参数、控制点的选择；（具体内容可选）纠正变换函数建立纠正变换函数建立：输入和输出图像间的坐标变换关系；如多项式法、共线方程法等33数字图象几何校正方法数字图
11、象几何校正方法(函数的建立函数的建立)多项式纠正法多项式纠正法：常用的方法：常用的方法基本原理基本原理：不考虑成像的空间几何过程，而直接对图象不考虑成像的空间几何过程，而直接对图象变形的本身进行数学模拟。把遥感图象的总体变形看作变形的本身进行数学模拟。把遥感图象的总体变形看作是平移、缩放、旋转、仿射、偏扭、弯曲及更高次的基是平移、缩放、旋转、仿射、偏扭、弯曲及更高次的基本变形的综合作用结果，因此，将纠正前后图象相应点本变形的综合作用结果，因此，将纠正前后图象相应点间的坐标关系用一适当的多项式表达间的坐标关系用一适当的多项式表达一般取一般取2次，可以满足精度要求次，可以满足精度要求需要地面控制点
12、需要地面控制点： 分布、数量分布、数量34确定纠正后图像的边界范围确定纠正后图像的边界范围 纠正后图像的边界范围，指在计算机存储器中为输出影像所开出纠正后图像的边界范围，指在计算机存储器中为输出影像所开出的存储空间大小，以及该空间边界范围（首行、首列、末行、末的存储空间大小，以及该空间边界范围（首行、首列、末行、末列）的地图（或地面）坐标定义值；列）的地图（或地面）坐标定义值；纠正后图像和原始图像的形状、大小、方向都不一样。所以在纠纠正后图像和原始图像的形状、大小、方向都不一样。所以在纠正过程的实施之前，必须首先确定新图像的大小范围正过程的实施之前，必须首先确定新图像的大小范围。35n 先求出
13、原始图像四个角点（a, b, c, d）在纠正后图像中的对应点（a, b, c, d）的坐标（Xa,Ya）(Xb,Yb) (Xc,Yc) (Xd,Yd)；然后求出最大值和最小值。n 为了将该边界范围转换为计算机纠正后的存储数组空间，须在其中划分出网格，每个网格代表一个输出像元；须根据精度要求确定输出像元的地面尺寸；确定输出像元的地面尺寸；n 地面坐标与输出图象坐标关系表达确定纠正后图像的边界范围确定纠正后图像的边界范围36确定纠正后图像的边界范围确定纠正后图像的边界范围lX1 = min (Xa, Xb, Xc, Xd)lX2 = max (Xa, Xb, Xc, Xd)lY1 = min (
14、Ya, Yb, Yc, YXd)lY2 = max (Ya, Yb,Yc, Yd)37坐标变换坐标变换确定原始图象和纠正后图象间的坐标变换关系确定原始图象和纠正后图象间的坐标变换关系（x, y）- (u, v) (u行数行数, v列数列数, 均为整数均为整数)有两种方案：有两种方案：直接纠正方案和间接纠正方案（正解直接纠正方案和间接纠正方案（正解法，反解法）法，反解法）直接纠正方案直接纠正方案：从原始图象阵列出发，依次对：从原始图象阵列出发，依次对 其中其中每一个象元每一个象元P(x，y)分别计算其在输出（纠正后）图分别计算其在输出（纠正后）图象的坐标象的坐标P(X，Y)，并计算并计算P(X，
15、Y)的灰度值的灰度值;间接纠正方案间接纠正方案：从空白图象阵列出发，依次计算每：从空白图象阵列出发，依次计算每个象元个象元P(X，Y)在原始图象中的位置在原始图象中的位置P(x，y)，然后然后把该点的灰度值依次计算后返送给把该点的灰度值依次计算后返送给P(X，Y). 二者间并无本质差别，二者间并无本质差别，互为逆变换互为逆变换38坐标关系坐标关系 （xp ,yp）（XP,YP）分分别别是是任任意意一一个个像像元元在在原原始始图图像像和纠正后图像中的坐标。和纠正后图像中的坐标。直接间接间接39坐标变换坐标变换40图象灰度值的重采样图象灰度值的重采样几何校正过程中，由于校正前后图象的像元大小可能几
16、何校正过程中，由于校正前后图象的像元大小可能变化、象元点位置的相对变化等，不能简单用原图象变化、象元点位置的相对变化等，不能简单用原图象象元灰度值代替输出象元灰度值。象元灰度值代替输出象元灰度值。 对应的坐标值可能不是整数对应的坐标值可能不是整数 因此，需要插值（重采样）因此，需要插值（重采样） 三种插值方法：三种插值方法：最邻近法、双线性法、三次卷积法最邻近法、双线性法、三次卷积法41灰度值重采样示意图灰度值重采样示意图42最邻近法（最邻近法（nearest neighbor）用用距离投影点距离投影点(采样点采样点)最近象元灰度值代替输出象元最近象元灰度值代替输出象元灰度值灰度值简单、省时，
17、保留原始图象的值简单、省时，保留原始图象的值边缘出现锯齿状边缘出现锯齿状4344原始图像原始图像纠正后图像（最邻近插纠正后图像（最邻近插值）值）45双线性内插法双线性内插法利用利用X方向和方向和Y方向进行三次插值方向进行三次插值(4个邻点个邻点)4647双双线性插值线性插值原始图像纠正（双线性插值）48三次卷积法三次卷积法(cubic convolution)(cubic convolution)取与取与投影点邻近的投影点邻近的16个象元灰度值（个象元灰度值（4*4） ，计算输，计算输出象元的灰度值出象元的灰度值有不同的实现算法有不同的实现算法4950原始图像原始图像几何纠正（三次卷积）几何纠
18、正（三次卷积）51控制点的选择控制点的选择地面控制点地面控制点（GCP，Ground Control Point）: 一些特定的一些特定的象元，其地图坐标或其它输出坐标为已知象元，其地图坐标或其它输出坐标为已知人工地物人工地物 线性地物交叉点线性地物交叉点不易随时间变化的目标不易随时间变化的目标大比例尺的图象大比例尺的图象：道路交叉点、机场跑道、建筑物：道路交叉点、机场跑道、建筑物小比例尺的图象小比例尺的图象：城区、一些线性地物交叉点（河流、道路）：城区、一些线性地物交叉点（河流、道路）分布分布：较均匀分布与图象范围内，保证足够数量：较均匀分布与图象范围内，保证足够数量52控制点的选择控制点的
19、选择注意问题注意问题：1. 多项式纠正法的精度与地面控制点（多项式纠正法的精度与地面控制点（GCP）的精度、分的精度、分布、数量及纠正范围有关；布、数量及纠正范围有关；GCP的位置精度越高，则几何纠正的精度越高；的位置精度越高，则几何纠正的精度越高；GCP的个的个数不少于多项式的系数个数；适当增加数不少于多项式的系数个数；适当增加GCP的个数，可以的个数，可以提高几何纠正的精度。提高几何纠正的精度。20-30个个GCP，一般可以满足需求一般可以满足需求2 . GCP分布应尽可能在整幅图像内均匀分布，否则在分布应尽可能在整幅图像内均匀分布，否则在GCP密集区精度较高，在密集区精度较高，在GCP分布稀疏区出现较大误差分布稀疏区出现较大误差53最少的控制点数量最少的控制点数量54
