第二章数据预处理几何校正

第二章遥感图像几何校正几何精校正原理：利用地面控制点进行的几何校正，它是用一种数学模型来近似描述遥感图像的几何畸变过程，利用标准图像与畸变的遥感图像之间的一些对应点求出这个几何畸变模型，然后利用些模型进行对遥感图像进行几何畸变的校正。这种校正不考虑畸变的具体形成原因，而只考虑如何利用畸变模型来校正遥感图像。图像几何校正的一般步骤数据准备卫星影像数据大地测量成果控制点输入显示数字影像按规定的格式，利用专业的程序将遥感影像读入计算机。3确立校正变换模型多项式法：原理直观，使用灵活，可以用于各种类型的图像。遥感图像的多项式纠正多项式纠正的基本思想：图像的变性规律可以看作是平移、缩放、旋转、仿射、偏扭、弯曲等形变的合成。一般的公式为：

利用有限的控制点的已知坐标，解求多项式的系数，确定变换函数。然后将各个像元带入多项式进行计算，得到纠正后的坐标。当n=1时，畸变关系为线性变换，式子中包含a00、a10、a01b00、b10、b016个未知数，至少需要3个已知点来建立方程式，解求未知数。当n=2时，畸变关系式如下，包含12个未知数，至少需要6个已知点来建立关系式，解求未知数。模型系数的确定：数量应当超过多项式系数的个数，最少为(n+1)*(n+2)/2个。当取得的控制点的个数超过多项式的系数个数时，系数的确定采用最小二乘法进行优化，使得到的系数最佳。5图像变换像元空间坐标变换是按选定的校正函数把原始的数字影像逐个变换到输出影像相应的坐标上去，变换方法分为直接纠正和间接纠正。所需要做的工作：图像空间像元位置的变换。图像像元值的确定直接法纠正：把原始影像的每个像元通过纠正公式变换到新影像的相应位置，同时把原始影像上像元灰度值赋予新影像相应像元位置上的一种数字影像变换方法。间接法纠正：指由纠正后新影像的像元位置，通过纠正公式推求其在原始影像中的相应位置，并通过重采样将该位置的灰度值，反送到新影像相应像元上的一种数字影像变换方法。6像元的灰度确定有哪些方法所做的工作：变换后的图像空间的各像元亮度值的计算。方法：邻近点插值法（NearestNeighbor)双线性插值法三次卷积插值法双三次样条插值法1．近邻点插值法距离实际位置最近的像元的灰度值作为输出图像像元的灰度值。在待求点的四邻像素中，将距离这点最近的相邻像素灰度赋给该待求点。公式为：

Xn=int（XP+0.5）Yn=int（YP+0.5）｛p该方法最简单，效果尚佳，但校正后的图像有明显锯齿状，即存在灰度不连续性。2．双线性内插法

对于(i+u,j+v)有f(i+u,j+v)=[f(i+1,j+v)-f(i,j+v)]u+f(i,j+v)=

该方法要比最近邻元法复杂，计算量大。但没有灰度不连续性的缺点，结果令人满意。它具有低通滤波性质，使高频分量受损，图像轮廓有一定模糊。3．三次卷积法

该方法利用三次多项式S(x)来逼近理论上的最佳插值函数sin(x)/x。其数学表达式为：(i-1,j-1)(i-1,j+2)(i+2,j-1)(i+2,j+2)(x,y)u

v其中A=[s(1+v)s(v)s(1-v)s(2-v)]c=[s(1+u)s(u)s(1-u)s(2-u)]T

该算法计算量最大，但内插效果最好，精度最高。

待求像素(x,y)的灰度值由其周围十六个点的灰度值加权内插得到。可推导出待求像素的灰度计