彩色遥感图像的几何校正

1、第24卷第12期系统工程与电子技术Systems Engineering and E lectronicsV ol 124,N o 1122002收稿日期:2001-10-23修订日期:2001-12-27作者简介:王雪晶(1974-,女,博士研究生,主要研究方向为图像处理。文章编号:1001506X (200212012603彩色遥感图像的几何校正王雪晶1,魏仲慧2,孙文军2,郝志航2(11北京化工大学,北京100029;21中国科学院长春光学精密机械与物理研究所,吉林长春130022摘要:遥感成像时,由于飞行器的姿态(侧滚、俯仰、偏航、高度、速度等因素的变化及传感器自身特性造成图像像素相对

2、于地面目标的几何畸变。利用由惯性导航系统同步记录的CC D 线阵传感器的外方位元素和在实验室标定的CC D 像元的内方位元素建立3条CC D 线阵传感器成像的几何校正模型,通过仿真实现了遥感成像的几何畸变及几何校正。关键词:几何校正;共线性方程;内方位元素;外方位元素中图分类号:T N957文献标识码:AThe G eometric Correction of Color R emote Sensing Im ageW ANG Xue 2jing 1,WEI Zhong 2hui 2,S UN Wen 2jun 2,H AO Zhi 2hang 2(1.Beijing University o

3、 f Chemical Technology ,Beijing 100029,China ;2.Changchun Institute o f Optics ,Fine Mechanics and Physics ,Chinese Academy o f Sciences ,Changchun 130022,China Abstract :When rem ote sensing ,the change of the aircraft s attitude data (roll ,pitch ,yaw ,height ,speed and the property of sens or its

4、elf causes the geometric distortions of image pixels relative to surface objects.A geometric correction m odel of tri 2CC D line sens or imaging is established by use of outer orientation elements synchron ously recorded by I M U and inner orientation elements cali 2brated in the lab.At last geometr

5、ic distortions and geometric corrections are simulated on the com puter.K eyw ords :G eometric correction ;C ollinearity equation ;Inner orientation element ;Outer orientation element1引言由于彩色图像较灰度图像含有更丰富的信息,使目标更易识别,所以目前获取彩色遥感信息备受关注。捕获彩色遥感图像的传统方法是利用分光棱镜把可见光分成红、绿、蓝3个彩色波段,3束光同时到达焦平面,则同一时刻记录的3个彩色分量反映同一地物

6、点。而本文探讨的彩色遥感图像是在缺省分光棱镜的情况下,利用3条CC D 线阵的不同敏感特性将可见光分成红、绿、蓝3个彩色波段,则同一时刻记录的3个彩色分量值对应不同的地物点,即同一地物点的3个彩色分量对应着不同的记录时间,因此输出的彩色图像的3个彩色分量存在位置偏移,这是由于传感器本身造成的恒定的几何畸变。另外,遥感成像时,由于飞行器的姿态(侧滚、俯仰、偏航、高度、速度等因素的变化而造成图像相对于地面目标的几何畸变,畸变表现为像元相对于地面目标实际位置发生挤压、扭曲、伸展和偏移等,这种畸变是随机产生的。无论哪种滤光方式,都需要几何校正,传统滤光方法可以认为3条线阵在焦平面的相同位置,而CC D

7、 滤光方法的3条线阵处于焦平面的不同位置,但两者几何校正的计算复杂性是相同的,且与传统滤光方法相比具有结构简单、价格便宜等优点。在实际应用中,遥感图像的几何校正经常使用多项式作为变换函数进行几何校正,因为它的原理比较直观,并且计算较为简单,特别是对地面相对平坦的情况,校正精度很好。多项式法回避了成像的空间几何过程,而直接对图像变形本身进行数学模拟,认为遥感图像的几何畸变可以看作是平移、缩放、旋转、仿射、偏扭、弯曲等基本变形的合成,因而校正前后图像相应点之间的坐标变换关系可以用一个适当的多项式来表达。多项式的系数可根据地面控制点按最小二乘法求解,在图像上和地形图上(或地面实况寻找一些典型的地物目

8、标作为控制点,这些控制点要均匀分布,然后查找和计算图像坐标和大地坐标,有了这些控制点的已知数据,就可以求取多项式的系数。选择的控制点数量要适当,点数太少则几何校正的精度不够,太多则计算量太大。本文探讨了共线性立程校正法在3条CC D 线阵推扫式传感器成像的应用,这种方法是建立在对传感器成像时的位置和姿态进行模拟和解算的基础上,即构像瞬间的像点与其相应地面点位于通过传感器投影中心的一根直线上。该法理论上严密,同时考虑了地物点高程的影响,因此校正精度较高,特别是对起伏较大的地区的影响校正,更显示其优越性。在动态传感器成像过程中,传感器的位置和姿态随时间而变化,以往外方位元素在扫描过程中的变化规律只

9、能近似表达,因此共线性方程在理论上的严密性就难以严格保持。但随着现代惯性导航系统及G PS定位技术的发展,在飞行过程中,扫描图像的同时可以记录飞行器的姿态、运动、位置等参数,因此提供了利用共线性方程进行精确几何校正的参数。2三线阵CCD推扫式传感器成像的几何校正模型建立CC D线阵推扫式传感器成像的几何校正模型就是要建立校正前后图像坐标的对应关系,如果己知一地物点坐标分别与校正后图像坐标的关系和校正前图像坐标的关系,由于地物点坐标是相同的,就可以得到校正前后图像坐标的对应关系。所以,关键问题是找到地物点的图像坐标(x,y与地面坐标(X,Y,Z之间的数学关系,根据它们之间的关系可将其分成两部分,

10、一部分是地物点的图像坐标与焦平面坐标之间的变换关系,另一部分是焦平面坐标与地面坐标之间的变换关系。211地物点的图像坐标与焦平面坐标之间的变换关系CC D的3条线阵列在焦平面上间隔相等且相互平行排列,分别捕获可见光的红、绿、蓝波段的信息,结果是每条线对应一幅灰度图像,所以对于每幅图像而言,要找到像素与其在焦平面上的位置之间的对应关系,就需要在相机标定过程中,精确地标定每个CC D像元在焦平面上的坐标(x,y ,它与焦距一起称为内方位元素。有了这个标定结果,每个波段图像的像素就可找到相应CC D线阵列的像元;反过来,已知某个波段成像在焦平面上的坐标 ,就可以找到它在图像上的位置。理想情况下,3条

11、线阵处在焦平面的同一位置,几何校正的一个目的就是将平行排列三线阵的图像转化成相同位置三线阵的图像 。212地物点的焦平面坐标与地面坐标之间的变换关系CC D线阵推扫式传感器是行扫描动态传感器,与传统的帧式相机不同,图像中每一行上所有像元都是在同一时刻成像,在旁向上(Y方向可以认为是中心投影关系,而在航向上(X方向则是以时间为参数的正射投影。在每行CCD成像的瞬间,地物点的焦平面坐标与其相应的地面坐标位于通过传感器投影中心的一根直线上,因此可以根据共线性方程建立地物点的焦平面坐标(x,y和地面坐标(X,Y,Z 之间的数学关系。如果知道任一个扫描时刻t时,三线阵CCD相机的6个外方位元素, 即摄影

12、中心在地面坐标系或地心坐标系中的位置和姿态角,则t时刻地面上任一地物点(X,Y,Z在红、绿、蓝3条CCD线阵列上的像点坐标(x r,y r、(x g,y g和(x b,y b就可以完全确定了;反之,如已知地物点的焦平面的坐标,通过这个数学关系可以计算出地物点的地面坐标。( X s,Y s,Z s为CCD相机的投影中心在地面坐标系的坐标,则在己知外方位元素的情况下,由焦平面坐标求地面点坐标,其公式为X-X sY-Y sZ-Z s=uvw=×Rxy-f(1式中比例系数=-(Z-Z s/f构像的比例尺;fCCD相机的焦距;R矩阵t时刻角方位元素,和组成的正交矩阵,和飞行器的俯仰角、侧滚角和

13、偏流角。R=RRR=cos0-sin01 sin0cos1000cos-sin0sincoscos-sin0sincos0001(2R=coscos-sinsinsin-cossin-sinsincos-sincoscossincoscos-sinsincos+cossinsin-sinsin+cossincoscoscos(3在已知地物点和飞行器的外方位元素的情况下,求取相应的焦平面坐标。将式(1的逆运算形式表示为xy-f=1R-1X-X sY-Y sZ-Z s=1a11a21a31a12a22a32a13a23a33X-X sY-Y sZ-Z s(4进而有x=-fa11(X-X s+a21

14、(Y-Y s+a31(Z-Z sa13(X-X s+a23(Y-Y s+a33(Z-Z sy=-fa12(X-X s+a22(Y-Y s+a32(Z-Z sa13(X-X s+a23(Y-Y s+a33(Z-Z s(5在理想情况下,飞行器的速度是匀速变化的,高度恒定,姿态角均为零,R矩阵为单位矩阵,将飞行器的外方位元素转换成理想情况下的外方位元素是几何校正的另一目的。3仿真试验及结果为了验证算法的可行性,同时避免其它因素的干扰,在721第12期彩色遥感图像的几何校正计算机上作了仿真试验。选取一幅彩色遥感图像作为测试图像,将测试图像按照模型进行几何失真变换,然后对失真图像进行几何校正,同时假设测

15、试图像的区域较为平坦,这样不用考虑地物高程信息的影响。几何变换一般包括图像像素空间位置的变化和像素灰度值内插。从空白的输出图像阵列出发,按行列的顺序依次对每个输出像素点位置反求其在原始图像坐标中的位置,同时把算得的原始图像点位置上的亮度值取出添回到空白输出图像点阵相应的像素位上去,由于计算的原始图像上的位置不一定刚好位于原始图像的某个像素中心上,可用内插方法确定该点的灰度值。311无姿态影响下的几何失真与校正由于3条CC D 线阵列不可能处在焦平面的同一位置,它们是并排在焦平面上,且它们之间有一定的间隔。这种排列结构使得同一时刻3条CC D 线阵列所捕获的地物目标不同,则合成的图像的3个波段图

16、像相对于地面坐标必然不重合,这种系统本身造成的几何畸变与间隔成正比。原始图像如图1所示。图2、图3是针对K odak 公司生产的K LI6003三线阵CC D 传感器的特性得到的彩色遥感图像的畸变图像和校正图像,K LI6003型号的CC D 像元尺寸是12m ,3个通道的间隔是96m 。图4和图5是针对K odak 公司生产的K LI10203三线阵CC D 传感器的特性得到的彩色遥感图像的畸变图像和校正图像,K LI6003型号的CC D 像元尺寸是7m ,3个通道的间隔是154m 。图2和图4是在无姿态变化的情况下,只有内方位元素引起的几何失真,同一目标在红、绿、蓝波段上图像的位置不同,

17、进而产生彩色失真。比较图2与图4可以看出,红、绿、蓝3条通道的距离越大,地物点的3个分量在失真图像上的分离越明显。通过上述建立的几何模型进行几何校正,使同一目标的3个彩色分量处于图像的相同位置。312有姿态影响下的几何失真与校正飞行器在飞行过程中由于各种因素的影响,传感器的位置和姿态是随时间而变的,即每一扫描行对应一组外方位元素,图6所示为姿态角数据随时间变化的曲线,从上到下为偏流角、侧滚角、俯仰角(,曲线。外方位元素的变化使遥感图像产生扭曲,同时内方位元素的作用使遥感图像彩色失真、扭曲 。图7、图8是针对K odak 公司生产的K LI6003三线阵CC D 传感器的特性得到的彩色遥感图像的畸变图像和校正图像。从图8可以看出 ,校正后的图像几何畸变得到了明显地改善,同时由恒定几何畸变产生的彩色失真也得到了恢复,与图1原图像相比己非常相近。4结论试验结果表明,利用共线性方程对彩色遥感图像进行几何校正可以使由传感器的位置、 姿态变化产生的随机几何畸变和CC D 线阵列产生的恒定几何畸变得到较好的恢复,但由于在模拟几何失真和校正的过程中用到了灰度值内插,灰度值内插引入的截断误差使图像质量与原图像相比有所下降。另外,利用本文方法可以由计算机自动完成, 避免了由人为因素引起的偏差。图1原图像图2由内