遥感数字影像处理：图像校正 钱乐祥 广州大学地理科学学院 地理信息科学系 2005.2.22 2015/10/1 一 1 主要内容 数字图像的性质与特点 辐射校正 图像的几何畸变 几何校正的方法 几何校正的重采样、内插方法 2015/10/1 一 2 数字图像的性质与特点 什么是数字图像？ 模拟图像：普通像片那样的灰度级及颜色连续变化的 图像 数字图像：以数字形式表示的遥感影像。包括把模拟 图像分割成同样形状的小单元，以各个小单元的平均 亮度值或中心部分的亮度值作为该单元的亮度值进行 数字化的图像。 把前一部分的空间离散化处理叫采样 （sampling）， 而后一部分的亮度值的离散化处理叫量化 （quantization）， 以上两种过程结合起来叫图像的数字化 （digitization）。 2015/10/1 一 3 采样 采 样 的 原 理 2015/10/1 一 4 量化 量 化 的 概 念 2015/10/1 一 5 数字图像的性质与特点 由于传感器上探测元件的灵敏度直接影 响有效量化的级数，因此，不同传感器提 供的有效量化的级数是不同的。 常用的遥感数字图像有效量化级数。 传感器类型 MSS 卫星名称 Landsat 有效量化级数 64 信息量/bit 6 TM HRV(S) Landsat Spot 256 256 8 8 HRV(PA) AVHRR Spot NOAA 64 1024 6 10 2015/10/1 一 6 数字图像的性质与特点 像素（像元）是遥感数字图像最基本的单位，是 成像过程的采样点，也是计算机图像处理的最小 单元。像素具有空间特征和属性特征。 由于传感器从空间观测地球表面，因此每个像素 含有特定的地理位置的信息，并表征一定的面积。 对于多光谱扫描仪提供的数字图像来说，一个像 素对应的地表面积是由传感器上瞬间视场角所决 定的，瞬间视场角在地表的投影面称地面分辨率 （或空间分辨率），由于传感器种类不同，它的 瞬间视场角也不同，因此，对应的地面分辨率是 不同的。 2015/10/1 7 一 数字图像的性质与特点 2015/10/1 一 8 数字图像的性质与特点 像素的属性特征采用亮度值来表达， 在不同波段上，相同地点的亮度值可能是 不同的，这是因为地物在不同波段上辐射 电磁波的特征不同造成的。 遥感数字图像中像素的数值是由传 感器所探测到的地面目标地物的电磁辐射 强度决定的。入射到传感器中的电磁波被 探测器元件转化为电信号，经过模/数转 换，成为绝对辐射亮度值R。为便于应用， R又被转换为能够表征地物辐射亮度的相 对值。 2015/10/1 一 9 数字图像的性质与特点 像素有正像素(纯净像元)和混合像素（混合像元） 之分。 正像素：像素内只包含一种地物。如水体，它 的亮度值代表了水体的光谱特征。 混合像素：像素内包括两种或两种以上地物。 如出苗不久的麦田，它的一个像素亮度位内 包含麦苗和土壤的光谱特征。 2015/10/1 一 10 数字图像的性质与特点 数字图像的特点 便于计算机处理与分析：计算机是以二进制方式处理 2015/10/1 各种数据的。采用数字形式表示遥感图像，便于计算 机处理。因此，与光学图像处理方式相比，遥感数字 图像是一种适于计算机处理的图像表示方法。 图像信息损失低：由于遥感数字图像是用二进制表示 的，因此在获取、传输和分发过程中，不会因长期存 储而损失信息，也不会因多次传输和复制而产生图像 失真。而模拟方法表现的遥感图像会因多次复制而使 图像质量下降。 抽象性强：尽管不同类别的遥感数字图像，有不同的 视觉效果，对应不同的物理背景，但由于它们都采用 数字形式表示，便于建立分析模型，进行计算机解译 和运用遥感图像专家系统。 11 一 多波段数字图像的数据格式 BSQ 方 式 （ band sequential） 各波段的二维图像 数据按波段顺序排 列。 2015/10/1 一 12 多波段数字图像的数据格式 BIL 方 式 （ band interleaved by line） 对每一行中代表 一个波段的光谱 值进行排列，然 后按波段顺序排 列该行，最后对 各行进行重复。 2015/10/1 一 13 多波段数字图像的数据格式 BIP方式（band interleaved by pixel） 在一行中，每个像元按光谱波段次序进 行排列，然后对该行的全部像元进行这 种波段次序排列，最后对各行进行重复。 2015/10/1 一 14 图像校正 从具有畸变的图像中消除畸变的处理过 程叫图像校正，包括： 辐射校正 几何校正 2015/10/1 一 15 辐射校正 辐射校正（radiometric correction） ：消除辐射量 失真 利用遥感器观测目标物辐射或反射的电磁能量时， 从遥感器得到的测量值与目标物的光谱反射率或光 谱辐射亮度等物理量是不一致的，这是因为测量值 中包含太阳位置及角度条件、薄雾等大气条件所引 起的失真。为了正确评价目标物的反射特性及辐射 特性，必须消除这些失真。 引起辐射畸变的因素：遥感器的灵敏度特性、太阳 高度及地形、大气等。 2015/10/1 一 16 辐射校正 由遥感器的灵敏度特性引起的畸变校正 由光学系统的特性引起的畸变校正：在使用透镜的 光学系统中，例如在摄像面中，存在着边缘部分比 中心部分发暗的现象（边缘减光）。如果以光轴到 摄象面边缘的视场角为θ，则理想的光学系统中某 点的光量与cosnθ几乎成正比，利用这一性质可以 进行校正（cosnθ校正）。 由光电变换系统的特性引起的畸变校正：由于光电 变换系统的灵敏度特性通常有很高的重复性，所以 可以定期地在地面测定其特性，根据测定值进行校 正。 2015/10/1 一 17 辐射校正 太阳高度及地形等引起的畸变校正 视场角和太阳角的关系引起的亮度变化的校正：太 阳光在地表反射、扩散时，其边缘更亮的现象叫太 阳光点（sun spot），太阳高度高时容易产生。太 阳光点与边缘减光等都可以用推算阴影曲面的方法 进行校正。阴影曲面是指在图像的明暗范围内，由 太阳光点及边缘减光引起的畸变部分。 地形倾斜的影响校正：当地形倾斜时，经过地表扩 散、反射再入射到遥感器的太阳光的辐射亮度就会 依倾斜度而变化。可以采取用地表的法线矢量和太 阳光入射矢量的夹角进行校正的方法，以及对消除 了光路辐射成分的图像数据采用波段间的比值进行 校正的方法等。 2015/10/1 一 18 辐射校正 由遥感器引起的误差或由太阳高度引起 的误差，一般在数据生产过程中由生产 单位根据遥感器参数进行校正，而不需 要用户进行自行处理。用户应该考虑大 气影响引起的辐射畸变。 2015/10/1 一 19 大气影响的定量分析 进入大气的太阳辐射会发生反射、折射、吸收、 散射和透射。其中对传感器接收影响较大的是 吸收和散射。 2015/10/1 一 20 大气影响的定量分析 无大气： 在没有大气存在时，传感器接收的辐照度， 只与太阳辐射到地面的辐照度和地物反射率 有关。 设E0λ为波长λ的入射辐照度，θ为入射方 向的天顶角，当无大气存在时，地面上单位 面积的辐照度为： 2015/10/1 E E0 cos 一 21 大气影响的定量分析 假定地表面是朗伯体， 其表面为漫反射，则某方向物体的亮度为： L0 R E R E0 cos R 是地物反射率； 是球面度（半球反射） 2015/10/1 一 22 大气影响的定量分析 传感器接收信号时， 受仪器的影响还有一个系统增益因子 S ， 这时进入传感器的亮度值为： ' 0 L 2015/10/1 R E0 S cos 一 23 大气影响的定量分析 由于大气的存在， 辐射经过大气吸收和散射，透过率小于1，从而减 弱了原信号的强度。同时大气的散射光也有一部分 直接或经过地物反射进入到传感器，这两部分辐射 又增强了信号，但却不是有用的。在入射方向有与 入射天顶角θ和波长λ有关的透过率Tθλ；反射后， 在反射方向上有与反射大顶角Φ和波长λ又有关的 透过率TΦλ。因此进入传感器的亮度值为 2015/10/1 L1 R T E0 T S cos 一 24 大气影响的定量分析 大气对辐射散射后， 来自各个方向的散射又重新以漫入射的形式 照射地物，其辐照度为ED，经过地物的反射 及反射路径上大气的吸收进入传感器，其亮 度值为（此值通常很小，有人主张忽略不计） L2 2015/10/1 R T 一 S ED 25 大气影响的定量分析 相当部分的散射光 向上通过大气直接进入传感器，这部分辐射 称为程辐射度，亮度为 L p 。 2015/10/1 一 26 大气影响的定量分析 可见，由于大气影响的存在，实际到达传 感器的辐射亮度是前面所分析的三项之和， 即 L L1 L2 L p L 2015/10/1 RT S ( E0T cos E D ) SL p 一 27 大气影响的定量分析 比较以下两个公式： R L L RT ' 0 E0 S cos S ( E0T cos E D ) SL p 大气的主要影响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。 2015/10/1 一 28 大气影响的定量分析 无大气时（a)白处亮度值为50，黑处亮度值为0， 则亮度对比C1 =（50－0）／50＝1。当有大 气影响时(b)，乘上透过率后假定减少10％，亮 度值减少到45，而由于L2和 Lp 存在，黑白处亮 度均增加 10，这样亮度对比变成 C2 =（5510)/55＝9/11。 可见，对比度 减小，图像质 量下降了 2015/10/1 一 29 大气影响的粗略纠正 严格地说，去除大气影响是将公式 L RT S ( E0T cos E D ) SL p 中的附加项和附加因子求出，最终求出地物反 射率R，从而恢复遥感影像中地面目标的真实 面目。当大气透过率变化不大时，有时只要去 掉含ED和Lp的数据项就可修正图像的亮度，使 图像中像元之间的亮度变化真正反映不同像元 地物反射率之间的变化关系。这种对大气影响 的纠正是通过纠正辐射亮度的办法实现的，因 此也称作辐射校正。 2015/10/1 一 30 大气影响的粗略纠正 精确的校正公式需要找出每个波段 像元亮度值与地物反射率的关系。为此 需得到卫星飞行时的大气参数，以求出 透过率Tθ、Tφ等因子。如果不通过特别 的观测，一般很难得到这些数据，所以， 常常采用一些简化的处理方法，只去掉 主要的大气影响，使图像质量满足基本 要求。 2015/10/1 一 31 大气影响的粗略纠正 粗略校正指通过比较简便的方法去掉式 L RT S ( E0T cos E D ) SL p 中的Lp，即程辐射度，从而改善图像质量。式中还有 漫入射因子ED及其他如透过率等影响，这些因子都作 为地物反射率的因子出现，直接相减不易去除，常用 比值法或其他校正方法去除。严格地说，程辐射度的 大小与像元位置有关，随大气条件、太阳照射方向和 时间变化而变化，但因其变化量微小而忽略。可以认 为，程辐射度在同一幅图像的有限面积内是一个常数， 其值的大小只与波段有关。 2015/10/1 32 一 大气影响的粗略纠正 直方图最小值去除法 2015/10/1 一 33 大气影响的粗略纠正 直方图最小值去除法 基本思想在于一幅图像中总可以找到某种或 某几种地物，其辐射亮度或反射率接近0， 例如，地形起伏地区山的阴影处，反射率极 低的深海水体处等，这时在图像中对应位置 的像元亮度值应为0。实测表明，这些位置 上的像元亮度不为零。这个值就应该是大气 散射导致的程辐射度值。 2015/10/1 一 34 大气影响的 粗略纠正 直方图最小值 去除法 一般来说由于程 辐射度主要来自米 氏散射，其散射强 度随波长的增大而 减小，到红外波段 也有可能接近于零 2015/10/1 一 35 大气影响的粗略纠正 直方图最小值去除法 具体校正方法十分简单，首先确定条件满足， 即该图像上确有辐射亮度或反射亮度应为零的 地区，则亮度最小值必定是这一地区大气影响 的程辐射度增值。校正时，将每一波段中每个 像元的亮度值都减去本波段的最小值。使图像 亮度动态范围得到改善，对比度增强，从而提 高了图像质量。 2015/10/1 一 36 大气影响的粗略纠正 回归分析法 假定某红外波段，存在程辐射为主的大气影响，且亮 度增值最小，接近于零，设为波段a。现需要找到其他 波段相应的最小值，这个值一定比a波段的最小值大一 些，设为波段b，分别以a，b波段的像元亮度值为坐标， 作二维光谱空间，两个波段中对应像元在坐标系内用 一个点表示。由于波段之间的相关性，通过回归分析 在众多点中一定能找到一条直线与波段b的亮度Lb轴相 交，且 Lb La 2015/10/1 一 37 大气影响的粗略纠正 回归分析法 Lb La 2015/10/1 一 38 大气影响的粗略纠正 回归分析法 是斜率： _ _ ( L L )( L L ) L (L L ) a a b _ a _ b a 2 a _ La和 L分别为a、b波段亮度的平均值。 b 2015/10/1 是波段a中的亮度为0处波段b中所具有的亮度。 可以认为就是波段b的程辐射度。校正的方法是 将波段b中每个像元的亮度值减去 ，来改善图像， 去掉程辐射。 同理依次完成其他波段的校正。 39 一 几何校正 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。 遥感影像的总体变形（相对于地面真实形态而言） 是平移、缩放、旋转、偏扭、弯曲及其他变形综合作 用的结果。产生畸变的图像给定量分析及位置配准造 成困难，因此遥感数据接收后，首先由接收部门进行 校正，这种校正往往根据遥感平台、地球、传感器的 各种参数进行处理。而用户拿到这种产品后，由于使 用目的不同或投影及比例尺的不同，仍旧需要作进一 步的几何校正。 2015/10/1 一 40 几何校正 遥感影像变形的原因 遥感器的内部畸变：由遥感器结构引起的畸 变。 遥感平台位置和运动状态变化的影响 地形起伏的影响 地球表面曲率的影响 大气折射的影响 地球自转的影响 无论是卫星还是飞机，运动过程中都会由于 种种原因产生飞行姿势的变化从而引起影像 2015/10/1 一 变形。 41 遥感影像变形的原因 遥感平台位置和运动状态变化 的影响 航高：当平台运动过程中受到力 学因素影响，产生相对于原标准 航高的偏离，或者说卫星运行的 轨道本身就是椭圆的。航高始终 发生变化，而传感器的扫描视场 角不变，从而导致图像扫描行对 应的地面长度发生变化。航高越 向高处偏离，图像对应的地面越 宽 2015/10/1 一 42 遥感影像变形的原因 遥感平台位置和运动状态变化的影响 航速：卫星的椭圆轨道本身就导致 了卫星飞行速度的不均匀，其他因 素也可导致遥感平台航速的变化。 航速快时，扫描带超前，航速慢时， 扫描带滞后，由此可导致图像在卫 星前进方向上（图像上下方向）的 位置错动。 2015/10/1 一 43 遥感影像变形的原因 遥感平台位置和运动状态变 化的影响 俯仰：遥感平台的俯仰变 化能引起图像上下方向的 变化，即星下点俯时后移， 仰时前移，发生行间位置 错动。 2015/10/1 一 44 遥感影像变形的原因 遥感平台位置和运动状态变 化的影响 翻滚：遥感平台姿态翻滚 是指以前进方向为轴旋转 了一个角度。可导致星下 点在扫描线方向偏移，使 整个图像的行向翻滚角引 起偏离的方向错动。 2015/10/1 一 45 遥感影像变形的原因 遥感平台位置和运动状态变 化的影响 偏航：指遥感平台在前进 过程中，相对于原前进航 向偏转了一个小角度，从 而引起扫描行方向的变化， 导致图像的倾斜畸变。 2015/10/1 一 46 遥感影像变形的原因 地形起伏的影响 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。 2015/10/1 高差引起的像点位移 一 47 遥感影像变形的原因 地表曲率的影响 地球是球体，严格说 是椭球体，因此地球 表面是曲面。这一曲 面的影响主要表现在 两个方面，一是像点 位置的移动，当选择 的地图投影平面是地 球的切平面时，使地 面 点 P0 相 对 于 投 影 平 2015/10/1 面点P有一高差△h。 像点位移 一 48 遥感影像变形的原因 地表曲率的影响 二是像元对应于地面宽度 的不等。由于传感器通过 扫描取得数据，在扫描过 程中每一次取样间隔是星 下视场角的等分间隔。如 果地面无弯曲，在地面瞬 时视场宽度不大的清况下， L1 ，L2 ，L3 ，…的差别不 大。但由于地球表面曲率 的存在，对应于地面的P1， P2，P3，…，显然P3-P1 ＞L3-L1 ，距星下点越远畸变 越大，对应地面长度越长。一 2015/10/1 像元对应于地面宽度的不等 49 遥感影像变形的原因 地表曲率的影响 全景畸变：即当传感 器扫描角 度较大时 ， 影响更加 突出，造成 边缘景物 在图像显示 时被压缩。假定原地 面真实景 物是一条直 线，成像时中心窄 、 边缘宽，但图像显示 时像元大 小相同，这 时直线被显示成反S形 弯曲。 2015/10/1 全景畸变导致S弯曲现象 一 50 遥感影像变形的原因 大气折射的影响 大气对辐射的传播 产生折射。由于大气 的密度分布从下向上 越来越小，折射率不 断变化，因此折射后 的辐射传播不再是直 线而是一条曲线，从 而导致传感器接收的 像点发生位移 2015/10/1 N 一 大气折射的影响 P 51 遥感影像变形的原因 地球自转的影响 卫星前进过程中，传感 器对地面扫描获得图像 时，地球自转影响较大， 会产生影像偏离。因为 多数卫星在轨道运行的 (a)获得图像 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。 2015/10/1 一 （b）实际对应的 地面位置 （c）影像变形 地球自转引起偏离 52 几何畸变校正 从具有几何畸变的图像中消除畸变的过程。 也可以说是定量地确定图像上的像元坐标 （图像坐标）与目标物的地理坐标（地图坐 标等）的对应关系（坐标变换式）。 2015/10/1 一 53 几何畸变校正 几何校正的方法 系统性校正：当知道了消除图像几何畸变的理论 校正公式时，可把该式中所含的与遥感器构造有 关的校准数据（焦距等）及遥感器的位置、姿态 等的测量值代入到理论校正式中进行几何校正。 该方法对遥感器的内部畸变大多是有效的。可是 在很多情况下，遥感器的位置及姿态的测量值精 度不高，所以外部畸变的校正精度也不高。 2015/10/1 一 54 几何畸变校正 几何校正的方法 非系统性校正：利用控制点的图像坐标和地图坐 标的对应关系，近似地确定所给的图像坐标系和 应输出的地图坐标系之间的坐标变换式。坐标变 换式经常采用1次、2次等角变换式，2次、3次投 影变换式或高次多项式。坐标变换式的系数可从 控制点的图像坐标值和地图坐标值中根据最小二 乘法求出。 2015/10/1 一 55 几何畸变校正 几何校正的方法 复合校正：把理论校正式与利用控制点确定的校 正式组合起来进行校正。① 分阶段校正的方法， 即首先根据理论校正式消除几何畸变（如内部畸 变等），然后利用少数控制点，根据所确定的低 次校正式消除残余的畸变（外部畸变等）；② 提高几何校正精度的方法，即利用控制点以较高 的精度推算理论校正式中所含的遥感器参数、遥 感器的位置及姿态参数。 2015/10/1 一 56 几何畸变校正 几何畸变有多种校正方法，但常用的是一种通用 的精校正方法，适合于在地面平坦，不需考虑高 程信息，或地面起伏较大而无高程信息，以及传 感器的位置和姿态参数无法获取的情况时应用。 有时根据遥感平台的各种参数已做过一次校正， 但仍不能满足要求，就可以用该方法作遥感影像 相对于地面坐标的配准校正，遥感影像相对于地 图投影坐标系统的配准校正，以及不同类型或不 同时相的遥感影像之间的几何配准和复合分析， 以得到比较精确的结果。 2015/10/1 一 57 几何畸变校正 基本思路 校正前的图像看起来是 由行列整齐的等间距像元 点组成的，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（图a）。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（图b），图 像中格网的交点可以看作 是像元的中心。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。 2015/10/1 一 58 几何畸变校正 具体步骤——重采样 找到一种数学关系，建立变换前图像坐标（x， y）与变换后图像坐标（u，v）的关系，通过每 一个变换后图像像元的中心位置（u代表行数， v代表列数，均为整数）计算出变换前对应的图 像坐标点（x，y）。分析得知，整数（u，v） 的像元点在原图像坐标系中一般不在整数（x， y）点上，即不在原图像像元的中心。 计算校正后图像中的每一点所对应原图中的位 置（x，y）。计算时按行逐点计算，每行结束 后进入下一行计算，直到全图结束。 2015/10/1 一 59 几何畸变校正 具体步骤——重采样 重采样的两种方法 对输入图像的各个象元在变换后的输出图像坐标 系上的相应位置进行计算，把各个象元的数据投 影到该位置上。 对输出图像的各个象元在输入图像坐标系的相应 位置进行逆运算，求出该位置上的象元数据。该 方法是经常采用的方法。 2015/10/1 一 60 几何畸变校正 重 采 样 的 方 法 2015/10/1 一 61 几何畸变校正 计算方法 建立两图像像元点之间的对应关系 2元n次 2元2次 （u,v) (x,y)，需求出12个系数，至少要找到6个已知 的对应点（控制点） 如果要提高精度，必须大大增加控制点的数目，用最小二 乘法进行曲面拟合求系数。 2015/10/1 一 62 几何畸变校正 具体步骤——内插计算 计算每一点的亮度值。由于计算后的（x，y） 多数不在原图的像元中心处，因此必须重新计 算新位置的亮度值。一般来说，新点的亮度值 介于邻点亮度值之间，所以常用内插法计算。 2015/10/1 一 63 几何畸变校正 计算方法 为了确定校正后图像上每点的亮度值，只要求 出其原图所对应点（x，y）的亮度。通常有三 种方法： 最近邻法 双向线性内插法 三次卷积内插法。 2015/10/1 一 64 几何畸变校正 计算方法 最近邻法 图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 k=Integer(x+0.5) l=Integer(y+0.5) 2015/10/1 f(x,y)=f(k,l) 一 几何位置上的精度为±0.5象元 65 几何畸变校正 最邻近内插法以距内插点最近的观测点 的像元值为所求的像元值。该方法最大 可产生0.5个像元的位置误差，优点是不 破坏原来的像元值，处理速度快。 2015/10/1 一 66 几何畸变校正 计算方法 双线性内插法 取（x，y）点周围的4邻点，在 y方向（或x方向）内插二次， 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。设4个邻点分别为 (i,j) ,(i,j+1),(i+1,j), (i+1,j+1),过(x,y)作直线与x轴平行， 与 4 邻 点 组 成 的 边 相 交 于 点 （ i,y) 和 (i+1,y)。先在y方向内插,由f(i,j+1)和 f(i,j) 计 算 交 点 的 亮 度 f （ i,y) ； 由 f(i+1,j+1)和f(i+1,j)计算交点的亮度 f(i+1,y)。然后计算x方向，以f(i,y)和 f(i+1,y)来内插f(x,y)值。 2015/10/1 一 67 几何畸变校正 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。 2015/10/1 一 68 几何畸变校正 计算方法 三次卷积内插法 增加邻点来获得最佳插值函 数。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）。 因这种三次多项式内插过程 实际上是一种卷积，故称三 次卷积内插。 2015/10/1 一 69 几何畸变校正 3次卷积内插法使用内插点周围的16个 观测点的像元值，用3次卷积函数对所 求像元值进行内插。缺点是破坏了原 来的数据，但具有图像的均衡化和清 晰化的效果，可得到较高的图像质量。 2015/10/1 一 70 几何畸变校正 三种方法比较 方法 优点 缺点 1 简单易用，计算量小 处理后的图像亮度 具有不连续性，影 响精确度 2 精度明显提高，特别 是对亮度不连续现象 或线状特征的块状化 现象有明显的改善。 计算量增加，且对 鉴于该方法的计算量和精度 图像起到平滑作用， 适中，只要不影响应用所需 从而使对比度明显 的精度，作为可取的方法而 的分界线变得模糊。 常被采用。 3 更好的图像质量，细 节表现更为清楚。 工作量很大。 2015/10/1 一 提醒 欲以三次卷积内插获得好的 图像效果，就要求位置校正 过程更准确，即对控制点选 取的均匀性要求更高。 71 几何畸变校正 控制点的选取 几何校正的第一步便是位置计算，首先是对所选取的 二元多项式求系数。这时必须已知一组控制点坐标。 控制点数目的确定 其最低限是按未知系数的多少来确定的。一次多项式有 2015/10/1 6个系数，就需要有6个方程来求解，需3个控制点的3对 坐标值，即6个坐标数。 2次多项式有 12个系数，需要 12个方程（6个控制点）。依次类推，n次多项式，控制 点的最少数目为(n+1)(n+2)/2。 实际工作表明，选取最少数目的控制点来校正图像，效 果往往不好。在图像边缘处，在地面特征变化大的地区， 如河流拐弯处等，由于没有控制点，而靠计算推出对应 点，会使图像变形。因此，在条件允许的情况下，控制 点数的选取都要大于最低数很多。 72 一 几何畸变校正 控制点的选取 控制点选取的原则 控制点的选择要以配准对象为依据。以地面坐标为匹 配标准的，叫做地面控制点（记作GCP）。有时也用 地图作地面控制点标准，或用遥感图像（如用航空像 片）作为控制点标准。无论用哪一种坐标系，关键在 于建立待匹配的两种坐标系的对应点关系。 一般来说，控制点应选取图像上易分辨且较精细的特征 2015/10/1 点，这很容易通过目视方法辨别，如道路交叉点、河流 弯曲或分叉处、海岸线弯曲处、湖泊边缘、飞机场、城 廓边缘等。 特征变化大的地区应多选些。 图像边缘部分一定要选取控制点，以避免外推。 此外，尽可能满幅均匀选取，特征实在不明显的大面积 区域（如沙漠），可用求延长线交点的办法来弥补，但 73 一 应尽可能避免这样做，以避免造成人为的误差。 几种遥感图像处理系统简介 PCI ERDAS ENVI 2015/10/1 一 74 PCI简介 PCI是加拿大PCI公司的产品，可进行遥感图像的 处理，也可应用于地球物理数据图像、医学图像、 雷达数据图像、光学图像的处理，并能够进行分 析、制图等工作。它的应用领域非常广泛。 PCI拥有最齐全的功能模块：常规处理模块、几 何校正、大气校正、多光谱分析、高光谱分析、 摄影测量、雷达成像系统、雷达分析、极化雷达 分析、干涉雷达分析、地形地貌分析、矢量应用、 神经网络分析、区域分析、GIS联接、正射影像 图生成及 DEM提取（航片、光学卫星 、雷达卫 星）、三维图像生成、丰富的可供二次开发调用 的函数库、制图、数据输入/输出等四百多个软 件包。 2015/10/1 一 75 PCI简介 PCI专业遥感图像处理产品，按用户不同的 需求从普通应用到专业分析共分为三个商 业软件包及五个专业扩展模块。 第一软件包IMAGEWORKS 该软件包主要由三部分组成： 影像处理和多光谱分类工具：用于显示图像、位图 和矢量数据，包含了基本的图像处理功能。 GCPWORKS几何校正工具 GEOGATEWAY（无须格式转换、直接数据读取） 2015/10/1 一 76 PCI简介 第 二 软 件 包 EASI/PACE Image processing Kit w/Visual Modeller 包含了第一软件包的全部功能，又增加了以下功能： VISUAL MODELLER（可视化编程模型） XPACE KENNAL（XPACE核心程序） IMAGE PROCESSING（影像处理） GEOMETRIC CORRECTION（地理校正） VECTOR UTILITIES（矢量数据数字化、编辑，矢量/栅格转换） 多层栅格模型 专业制图 地形分析 DEM提取 磁带输入输出 2015/10/1 一 77 PCI简介 第三软件包EASI/PACE IMAGEPRO 包含了第二软件包的全部功能，又增加了以下功 能： 多光谱分析 雷达分析 AVHRR轨道领航者 大气校正 高光谱分析 神经元网络分类器 目标图像库管理 三维可视化飞行模拟 2015/10/1 一 78 PCI简介 5个专业扩展模块 大气校正 图像锁定数据融合 极化雷达分析 PCI作者 软件工具箱目标库 2015/10/1 一 79 PCI简介 PCI功能特点 编程性强，扩展灵活 PCI开发较早，它给用户的开发工具是一个函数库， 用户需要用C、C++、Fortran语言来开发应用程序， 同时利用函数库中提供的接口函数来与软件系统进行 集成，用户必须对软件的底层结构有比较深入的了解。 输入输出功能及文件管理 PCI以PCIDSK数据库的格式存储所有相关的信息。 PCIDSK源自加拿大遥感中心数据的UNIDSK数据库格式， 在这种格式下所有的图像数据和所有的统计数据都存 储在同一个文件中。并且PCI在某种程度上对遥感处 理软件中的各种信息进行了一定程度的集成，即文件 管理由面向数据转变为面向空间信息。PCI支持的文 件格式较多。 2015/10/1 一 80 PCI简介 PCI功能特点 图像的显示与控制 PCI的显示结构是传统的显示方式即面向像元， 图像的放大以像元为单位。多幅图像的镶嵌必 须要求像元大小一致，否则要手工重采样到同 一大小。 图像校正处理 PCI提供了完整的校正处理，包括辐射校正、 几何精校正和正射校正。PCI提供了一个单独 的软件包——GCPWORKS，来实现包括镶嵌改变 在内的几何校正。PCI提供了相应的流程帮助 用户一步一步完成所需的功能，十分方便。 2015/10/1 一 81 PCI简介 PCI功能特点 图像增强处理 2015/10/1 PCI提供的对比度增强是在图像显示及控制部分实现 的，提供了快速自动拉伸和交互式功能。PCI实现了 与对比度增强类似的滤波处理，处理后的结果直接显 示，而且滤波的效果可以预览。但PCI对于空间域增 强处理的弱点是：若想永久保存滤波后的处理结果， 必须重新存储一个文件，而且滤波的方法必须自己记 录。PCI也可以实现任意多波段处理功能的组合，但 是必须保存很多中间结果。 分类 除ISODATA外，PCI还提供了K均值聚类、神经网络分 类器，模糊逻辑分类器和句法分类器。 82 一 PCI简介 PCI功能特点 矢量，GIS及制图 PCI支持两种类型的矢量元素，点和线段，实现了矢量层的编辑 功能。PCI在实现辅助信息与原图像的覆盖叠加方面是以像元为 基本单位。在制图方面PCI支持的打印机种类较少，但是考虑打 印机的特性较好，将打印机分为位图和连续色调打印机。 DEM处理 PCI提供了丰富的DEM数据获取手段，最多的地形参数分析，最好 的三维透视图的参数控制，最强的三维漫游观察能力。 高光谱分析 PCI提供了比较多的光谱库以及丰富的定量分析工具。 SAR处理 对于单波段单极化SAR图像的处理有三个步骤：信号处理，图像 处理和应用信息提取。PCI在机载，星载雷达数据的几何校正， 天线方向图校正，滤波，纹理分析等处理方面的质量非常好。 2015/10/1 一 83 ERDAS简介 ERDAS 是 美 国 亚 特 兰 大 ERDAS （ Earth Resource Data Analysis System）公司集 遥感和GIS于一身的软件包。ERDAS的设计 体现了高度的模块化，主要模块有核心模 块、图像处理模块、地形分析模块、数字 化模块、扫描仪模块、栅格GIS模块、硬拷 贝模块、磁带机模块。其中图像处理模块 又包括增强模块、预分类模块、分类模块、 分类后处理模块、辐射度纠正模块、几何 2015/10/1 纠正模块。 84 一 ERDAS简介 ERDAS的系统特点 菜单清晰易读，用户界面良好 充分的人机对话几乎都含有缺省值，除了一些特殊情 况，这样便于操作，操作的过程也就成了学习提高的 过程。 包含充分的接口 如与世界著名的GIS软件ARCGIS，计算机辅助设计软 件Autocad，大众数据库Dbase，及Minitab、SAS各种 统计软件等，有着良好的接口，这样，ERDAS的数据 文件就能与其它软件进行交流与共享，扩大了ERDAS 的应用面。 2015/10/1 一 85 ERDAS简介 ERDAS的系统特点 别具特色的栅格地理信息系统 具有关于GIS专题的迭加、复合、搜索、分析 等诸多功能，GISMO语言，方便易用。 包含了图像处理领域内诸多最新的算法 软件版本不断更新，更适应于各种各样的新 应用。 2015/10/1 一 86 ENVI简介 ENVI （ The ENvironment For Visualizing Images ） 是 由 美 国 Better Solutions Consulting Limited Liability Company 开 发 的 一套功能齐全的遥感图像处理系统，是处理分析 并显示多光谱数据，高光谱数据和雷达数据的高 级工具。 2015/10/1 一 87 ENVI简介 ENVI设计思想 ENVI是完全由 IDL（Interactive Data Language)）写 成。ENVI的许多特性与IDL语言的特性紧密相关。IDL是 一个用于交互式数据分析和数据可视化的完整计算环境。 将大量数学设计分析和图形显示技术与功能强大的面向 数组的结构化语言结合在一起。ENVI的各种处理功能均 通过菜单调用，参数的选择一般通过对话框实现。由于 IDL的开放性，用户可以很容易的进行二次开发，方便灵 活，可扩展性强。ENVI在图像处理中是基于波段的，当 多个文件被同时打开时，用户可以选择不同文件中的多 个波段同时进行处理，直观且功能强大。ENVI将图像处 理功能分为交互式功能（显示控制与分析）和通用功能 （其它图像处理）。ENVI的主菜单和交互式菜单已经标 2015/10/1 88 一 准化，直观方便，符合用户习惯。 ENVI简介 ENVI功能概况 ENVI包含所有基本的遥感影像处理功能，如：校正、 定标、波段运算、分类、对比增强、滤波、变换、边 线检测及制图输出功能，从3．2版本起还可以加往汉 字。 ENVI具有对遥感影像进行配准和正射校正的功能，可 以给影像添加地图投影，并与各种GIS数据套合。 对于要处理的图像波段数没有限制，可以处理最先进 的卫星格式，如Landsat 7、SPOT、RADARSAT、NASA， NOAA、EROS和TERRA，并准备接受未来所有传感器的 信息。 ENVI支持各种操作系统，Windows95/98／NT/2000等。 ENVI的矢量工具可以进行屏幕数字化、栅格和矢量叠 合，矢量编辑，缓冲区分析，创建并编辑属性并进行 2015/10/1 相关矢量层的属性查询。 89 一 ENVI简介 ENVI功能概况 能够进行地物目标识别。ENVI拥有世界上最先进的高 光谱和多光谱分析工具。用户可以识别出图像中纯度 最高的像元，通过与已知波谱库的比较确定未知波谱 的组分。用户不仅可以使用ENVI自带的波谱库，也可 以自定义波谱库，甚至可以组合使用线性波谱分离和 匹配滤波技术进行亚像元分解，以消除匹配误差获得 更精确的结果。 用ENVI完整的集成式雷达分析工具可以快速处理雷达 SAR数据，提取和浏览数据。 用天线阵列校正、斜距校正、自适应滤波等功能提高 数据的利用率。 纹理分析功能还可以分段分析SAR数据。ENVI还可以处 理极化雷达数据，用户可以从SIR－C和AIRSAR压缩数 2015/10/1 据中选择极化和工作频率，用户还可以浏览和比较感 90 一 兴趣区的极化信号，并创建幅度图像和相位图像 思考题： 引起遥感影像几何畸变的原因是什么？ 如果不做几何纠正，遥感影像会有什么 问题？如果做了几何纠正，又会产生什 么新的问题？ 在做几何纠正时，控制点的选取很重要， 若图像一角没有任何控制点，估计几何 校正后这一角的位置畸变将缩小还是增 大？为什么？ 2015/10/1 一 91
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