遙感圖像的幾何校正.ppt

,遙感圖像的恢復(fù)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(xiàng)式模型的幾何校正 多項(xiàng)式校正模型 地面控制點(diǎn)（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(nèi)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(diǎn)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(zhuǎn)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(cè)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(dāng)衛(wèi)星由北向南運(yùn)行的同時，地球表面也在由西向東自轉(zhuǎn) 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(yán)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(yù)測的，比如掃描畸變、地球曲率引起的圖像變形、地球自轉(zhuǎn)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(jīng)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(yù)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(zhǔn)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(zhuǎn)、大氣折射造成的變形進(jìn)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(nèi)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(jìn)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(jìn)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(biāo)系中去，圖像中還存在變形，這樣的圖像是不能進(jìn)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(chǔ)上，采用地面控制點(diǎn)（GCP）的方法進(jìn)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(biāo)的變換解決位置問題 多項(xiàng)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(nèi)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(xiàng)式方法、共線方程方法、隨機(jī)場內(nèi)插方法等等。其中多項(xiàng)式方法的應(yīng)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(jìn)行數(shù)學(xué)模擬 把遙感圖像的總體變形看作是平移、縮放、旋轉(zhuǎn)、偏扭、彎曲以及更高次的基本變形的綜合作用結(jié)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(dāng)高次的多項(xiàng)式來擬合。用一個適當(dāng)?shù)亩囗?xiàng)式來描述糾正前后圖像相應(yīng)點(diǎn)之間的坐標(biāo)關(guān)系,基于多項(xiàng)式幾何校正的基本思想,確定糾正的多項(xiàng)式模型 選擇若干個控制點(diǎn)，利用有限個地面控制點(diǎn)的已知坐標(biāo)，解求多項(xiàng)式的系數(shù) 將各像元的坐標(biāo)代入多項(xiàng)式進(jìn)行計算，便可求得糾正后的坐標(biāo) 位置進(jìn)行變換，變換的同時進(jìn)行灰度重采樣 對結(jié)果進(jìn)行精度評定,遙感圖像多項(xiàng)式糾正的步驟,一般多項(xiàng)式糾正變換公式 x,y為某像素原始圖像坐標(biāo) X,Y為同名像素的地面（或地圖）坐標(biāo),第1步：確定糾正模型,建立兩圖像像元點(diǎn)之間的對應(yīng)關(guān)系,控制點(diǎn)的選取要求 影像上的明顯地物點(diǎn) 影像中均勻分布 要滿足一定的數(shù)量要求 地面控制點(diǎn)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(diǎn),控制點(diǎn)應(yīng)選取圖像上易分辨且較精細(xì)的特征點(diǎn)，如道路交叉點(diǎn)、河流彎曲或分叉處、湖泊邊緣、飛機(jī)場、城廓邊緣等 地面控制點(diǎn)上的地物不隨時間而變化，以保證當(dāng)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(yīng)多選一些 圖像邊緣部分一定要選取控制點(diǎn)，以避免外推 盡可能滿幅均勻選取,第2步：選擇控制點(diǎn),多項(xiàng)式的系數(shù)利用地面控制點(diǎn)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(xiàng)式的階數(shù) 一次多項(xiàng)式3個以上點(diǎn) 二次多項(xiàng)式6個以上點(diǎn) 三次多項(xiàng)式10個以上點(diǎn),第2步：選擇控制點(diǎn),一般多項(xiàng)式糾正變換公式,幾何校正實(shí)驗(yàn)圖像,幾何校正實(shí)驗(yàn)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(biāo)的變換，即將圖像坐標(biāo)轉(zhuǎn)變?yōu)榈貓D或地面坐標(biāo) 直接法 間接法 對坐標(biāo)變換后的像素亮度值進(jìn)行重采樣 最近鄰法 雙線性內(nèi)插法 三次卷積內(nèi)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(diǎn)的坐標(biāo)，由圖像行列號得到地面點(diǎn)坐標(biāo)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(yīng) 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(diǎn)位求其在地面坐標(biāo)系（也是輸出圖像坐標(biāo)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(diǎn)位反求原始圖像坐標(biāo)中的位置 x=Gx(X,Y) y=Gy(X,Y),間接法校正方案,用與像元點(diǎn)最近的像元灰度值作為該像元的值 優(yōu)點(diǎn)：簡單易用，計算量小 缺點(diǎn)：最大可產(chǎn)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(diǎn)最近的四個像元值作內(nèi)插 優(yōu)點(diǎn)：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(diǎn)：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(nèi)插法,基于計算點(diǎn)周圍相鄰的16個點(diǎn)進(jìn)行內(nèi)插 優(yōu)點(diǎn)：校正后圖像質(zhì)量更好，細(xì)節(jié)表現(xiàn)更清楚 缺點(diǎn)：計算量大,灰度重采樣三次卷積內(nèi)插法,思考：采樣結(jié)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(jié)果進(jìn)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(diǎn)，選很多點(diǎn)和參考圖的對應(yīng)點(diǎn)比較。它們的差值如果不超限，說明結(jié)果可以接受；如果差值超限，則糾正的結(jié)果就是有問題的。考慮下選點(diǎn)的原則，在控制點(diǎn)附近，擬合效果應(yīng)該是比較好的，所以應(yīng)該在遠(yuǎn)離控制點(diǎn)的地方選點(diǎn) 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(diǎn) 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(xiàng)式校正的特點(diǎn),共線方程校正法是建立在圖像坐標(biāo)與地面坐標(biāo)嚴(yán)格數(shù)學(xué)變換基礎(chǔ)上的（即成像瞬間像點(diǎn)、地面點(diǎn)以及傳感器投影中心3點(diǎn)共線）,基于共線方程的幾何校正,構(gòu)像方程,共線方程,圖像的地物點(diǎn) (x,y),對應(yīng)地面點(diǎn) (X,Y,Z),為遙感影像賦予幾何位置的信息,為了建立像點(diǎn)和對應(yīng)地面點(diǎn)之間的數(shù)學(xué)關(guān)系，需要在像方和物方空間建立坐標(biāo)系 主要的坐標(biāo)系 傳感器坐標(biāo)系S-UVW 地面坐標(biāo)系O-XYZ 圖像（像點(diǎn)）坐標(biāo)系o-xyz,遙感傳感器的構(gòu)像方程,S,U,V,W,x,y,O,P,f,X,Y,O,Z,地面坐標(biāo)系OXYZ,像平面坐標(biāo)系oxy,傳感器坐標(biāo)系SUVW,p,像空間平面坐標(biāo)系sxyz,x,y,z,地物點(diǎn)P、對應(yīng)像點(diǎn)p和投影中心S位于同一條直線上 在地面坐標(biāo)系與傳感器坐標(biāo)系之間建立的轉(zhuǎn)換關(guān)系,遙感傳感器的通用構(gòu)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(jī)、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(jī),撣掃式（逐點(diǎn)）：光/機(jī)掃描成像、鏡頭轉(zhuǎn)動式攝影機(jī),斜距投影成像儀： 側(cè)視雷達(dá)等,中心投影構(gòu)像方程 多中心投影構(gòu)像方程 推掃式傳感器的構(gòu)像方程 掃描式傳感器的構(gòu)像方程 側(cè)視雷達(dá)圖像的構(gòu)像方程,嚴(yán)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(biāo)與地面點(diǎn)大地坐標(biāo)的關(guān)系： 式中，P為成像比例尺分母，f為攝影機(jī)主距，A為傳感器坐標(biāo)系相對地面坐標(biāo)系的旋轉(zhuǎn)矩陣 傳感器投影中心和地物點(diǎn)之間關(guān)系的共線方程,中心投影的構(gòu)像方程,大部分遙感圖像是通過掃描器對地面點(diǎn)或線進(jìn)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(guān)系比中心投影更為復(fù)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(nèi)，每條掃描線的投影中心大地坐標(biāo)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(gòu)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(diǎn)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(gòu)像方程,共線方程校正法是建立在圖像坐標(biāo)與地面坐標(biāo)嚴(yán)格數(shù)學(xué)變換關(guān)系的基礎(chǔ)上的，即成像瞬間像點(diǎn)、地面點(diǎn)以及傳感器投影中心3點(diǎn)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(xiàng)式校正法相比，這種方法理論上嚴(yán)密，同時考慮了地物點(diǎn)高程的影響，因此在地形起伏較大，且多項(xiàng)式校正的精度不能滿足要求時，要用共線方程進(jìn)行校正,基于共線方程的幾何校正,這種方法計算量比多項(xiàng)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(dá)。這時該方法理論上的嚴(yán)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(xiàng)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(yán)密的，需要知道傳感器物理構(gòu)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(guān)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(yán)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(xiàng)式模型的比值形式 有理函數(shù)模型具有獨(dú)立于具體傳感器、形式簡單等特點(diǎn)，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