遙感圖像處理

第一章遙感圖像一、遙感成象系統(tǒng)及其圖像特性二、圖像數(shù)字化和采樣三、遙感圖像的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)四、遙感圖像的信息特征一、遙感成像系統(tǒng)及其圖像特性地球資源衛(wèi)星系統(tǒng)氣象衛(wèi)星系統(tǒng)海洋衛(wèi)星系統(tǒng)雷達衛(wèi)星系統(tǒng)熱紅外成像系統(tǒng)成像光譜圖1—2遙感系統(tǒng)示意圖圖1—3遙感成像及處理過程表1—1幾種衛(wèi)星圖像主要特征衛(wèi)星（傳感器）Landsat（MSS）Landsat（TM）SPOT（HRV）NOAA（AVHRR)高度（km）920（1-3號）705（4-5號）705822870-930波段（um）0.5-0.60.6-0.70.7-0.80.8-1.110.4-12.6*0.45-0.520.52-0.600.63-0.690.76-0.901.55-1.7510.40-12.50p.2.08-2.350.50-0.590.61-0.680.79-0.890.51-0.730.58-0.680.725-1.13.55-3.9310.3-11.311.5-12.5**瞬時視場（m）79×7930×30(波段1-5、7)120×120(波段6)20(多波段）10(全色單波段）1100(天底）（1.3mrad）像元大?。╩）59×79同上同上780(天底）每幅像元數(shù)（×106）2828127(多波段）36(全色）每行2048比特/像元68810幅寬（km）185185602700衛(wèi)星（傳感器）發(fā)射日期傳感器成像波段和立體能力空間分辨率/M影像覆蓋IKONOSⅡ1999.9.24全色多光譜立體：前/后B、G、R、NIR1411km×11km11km×11kmQUICKbirdⅡ2001.10.18全色多光譜立體：前/后B、G、R、NIR0.612.4416.5km×16.5km16.5km×16.5kmOrbview42001.9全色多光譜立體：前/后B、G、R、NIR高光譜傳感器（200波段）14(8)208km×8km8km×8kmSPOT52002.5.4全色多光譜立體：前/后B、G、R、SWIR52.5(超級模式）102060km表1—2幾種典型的高分辨率光學傳感器遙感圖像模式及函數(shù)遙感圖像模式：不同波譜段及不同類型的成像系統(tǒng)有著各自特有的圖象模式(L（x,y；

,t,p))多波段圖像多時相圖像多極化圖像——典型的是側(cè)視雷達圖象圖像函數(shù)圖像函數(shù)可以是連續(xù)的（模擬的），如攝影圖像和視頻圖像；圖像函數(shù)也可以是離散的，即數(shù)字圖像而對模擬圖象進行數(shù)字處理之前，首先要進行數(shù)字化二、圖像的數(shù)字化和采樣數(shù)字圖象就是用一定范圍內(nèi)的數(shù)值記錄圖像上輻射能量g(x,y)大小而產(chǎn)生的一個數(shù)字矩陣把連續(xù)的圖像函數(shù)數(shù)字化包含兩方面：采樣：按等間距的網(wǎng)格對連續(xù)變化的圖像輻射值進行采樣量化：把采樣點上取得的輻射值進行量化數(shù)字化模擬影像：普通像片那樣的灰度級及顏色連續(xù)變化的影像數(shù)字影像：把模擬影像分割成同樣形狀的小單元，以各個小單元的平均亮度值或中心部分的亮度值作為該單元的亮度值進行數(shù)字化的影像。把前一部分的空間離散化處理叫采樣（sampling），而后一部分的亮度值的離散化處理叫量化（quantization），以上兩種過程結(jié)合起來叫影像的數(shù)字化（digitization）。二、圖像的數(shù)字化和采樣采樣目的：從圖像函數(shù)中選取均勻而規(guī)則分布的數(shù)目有限的像點的數(shù)據(jù)所選取的點叫樣點，樣點有兩種屬性：空間位置（x,y）：代表沒有大小的點；圖像上代表該點周圍的矩形或正方形面積像元值（亮度值、灰度值）：（x,y）點周圍某一小范圍內(nèi)的平均輻射值，相當于傳感器或數(shù)字化儀的瞬時視場二、圖像的數(shù)字化和采樣2.量化目的：為了計算機數(shù)字處理的需要將連續(xù)的采樣數(shù)據(jù)或?qū)崝?shù)轉(zhuǎn)換為等級有限的離散化數(shù)據(jù)量化：把連續(xù)性的輻射數(shù)據(jù)按照一個二進制字碼（如一個字節(jié)）所能代表的數(shù)量等級來代替等級數(shù)目NG=2b（b是字長，一般采用6、7或8）b<6，造成較大的信息損失；b過大，數(shù)據(jù)量過大數(shù)字影像特點便于計算機處理與分析：與光學影像處理方式相比，遙感數(shù)字影像是一種適于計算機處理的影像表示方法。影像信息損失低：遙感數(shù)字影像在獲取、傳輸和分發(fā)過程中，不會因長期存儲而損失信息，也不會因多次傳輸和復制而產(chǎn)生影像失真。抽象性強：盡管有各種不同物理背景的遙感圖像，由于都采用數(shù)字形式，便于建立分析模型，進行計算機解譯和運用遙感影像專家系統(tǒng)。三、遙感圖像的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)理由：一幅MSS圖像有7.6M字節(jié)，一景影像有30M字節(jié)，TM數(shù)據(jù)量更大，因此遙感數(shù)據(jù)保存在計算機磁帶、光盤等介質(zhì)上信息、數(shù)據(jù)、記錄、塊、文件膠片、像片等資料的種類遙感數(shù)據(jù)格式按像元對波段交叉式BIP2格式按波段順序式BSQ格式按行波段交叉式BIL格式磁盤：使用最多的是可移動式磁頭磁盤。紙質(zhì)的陸地衛(wèi)星圖像的下方有一行文字注記，說明獲取時間、太陽高度角、方位角、投影等信息。光盤上有說明文件，表明波段數(shù)、成像時間、行列數(shù)目、投影、經(jīng)緯度等信息。1)按像元對波段交叉式（BIP2）特點：把一幅多波段圖象劃分為四個縱向的條帶，數(shù)據(jù)記錄是按條帶順序自左而右排列，從而構(gòu)成了四個影像數(shù)據(jù)文件，最后還有一個影像注記文件SIAT，每個文件后均有文件終了標志EOF，SIAT文件后有二個EOF，為磁帶盤終了標志標志記錄的內(nèi)容包括衛(wèi)星編號、攝像時間、圖像條帶、單位記錄長度、掃描行長度等SIAT包括對圖像進行幾何校正處理所提供的參數(shù)每個條帶的圖像數(shù)據(jù)包括了所有的波段—按行（掃描線）排列，每一行記錄的順序是以一對像元為基本單元，自左向右按波段順序記錄其亮度值(DN)…,xi(4),xi＋1(4),xi(5),xi＋1(5)…,xi+1(7),xi＋2(4),…圖1—4BIP2式CCT磁帶格式2)按波段順序式（BSQ）由四個不同的文件組成：磁帶目錄文件：位于磁帶開頭，包括該CCT磁帶內(nèi)容說明、文件編制水平及磁帶組格式、具體項目、傳感器類型、磁帶類型、格式、記錄長度、像幅標志（ID）及編號等像幅屬性文件：標題、輔助及注記圖像數(shù)據(jù)文件：一個記錄包含一條掃描線的圖像數(shù)據(jù)，再加上與該掃描線有關(guān)的校準和質(zhì)量數(shù)據(jù)，BSQ格式中圖像文件只包含一個波段尾部數(shù)據(jù)文件：提供已對該圖象做過數(shù)字增強處理的參數(shù)BSQ格式中每個圖像文件之前都有標題、輔助和注記記錄，之后都有尾部記錄按行波段交叉式（BIL）BIL格式和BSQ格式一樣均由相同的四個文件組成在BIL格式中圖像數(shù)據(jù)文件包括一個像幅，每條掃描線的圖像記錄是按波段順序排列的，整個磁帶中只含一個圖像數(shù)據(jù)文件，其標題、輔助、注記及尾部記錄只出現(xiàn)一次圖1—5BSQ與BIL格式及其比較四、遙感圖像信息特征空間分辨率像元：掃描圖像的基本單元像解率：膠片上1mm內(nèi)所包含的線對數(shù)瞬時視場：傳感器瞬時視域越小、空間分辨率越高，可識別地物能力越強事實上，地物可分辨程度不完全取決于空間分辨率的絕對值，還和形狀、大小和背景值有關(guān)波譜分辨率傳感器選擇采用波段數(shù)和波段寬度波段數(shù)越多，波段寬度越窄，分辨率越高通過多波段數(shù)據(jù)分析可以改善識別和提取信息特征的概率和精度高光譜遙感數(shù)據(jù)能以足夠的光譜分辨率區(qū)分出那些具有診斷性光譜特征的地表物質(zhì)輻射分辨率遙感器對光譜信號強弱的敏感程度、區(qū)分能力，即探測器的靈敏度，即接收信號時能分辨的最小輻射度差針對的是兩個不同輻射源的輻射量的分辨能力，一般用灰度的分級數(shù)表示——量化等級高空間分辨率與高輻射分辨率難以兩全，瞬時視場越大，空間分辨率越低，而瞬時獲得入射能量越大，輻射測量越敏感，對微弱能量差異檢測能力越強，輻射分辨率越高時間分辨率探測器按一定的時間周期重復采集數(shù)據(jù)，稱重復或回歸周期時間分辨率是重復觀測的最小時間間隔多時相遙感信息可以提供目標變量的動態(tài)變化信息根據(jù)地物目標不同時期的不同特征，提高目標識別能力和精度動態(tài)多時相遙感數(shù)據(jù)還是更新數(shù)據(jù)庫的重要信息源遙感圖像函數(shù)及其物理意義決定遙感圖像中灰度值物理意義的主要因素：電磁波工作波段地物類型成像方式從理論角度，可以歸納為一個帶有普遍意義的模式，即可表達為發(fā)射輻射量反射輻射量星載傳感器工作波段主要在可見光及近紅外波段，以反射為主，可忽略發(fā)射能量。對可見光及紅外遙感可簡化為：即地物波譜輻射量為入射量與反射率之積；入射量取決于太陽光光照條件和遙感傳感器的幾何特征；反射率是地物性質(zhì)的反映。我們所獲取的是傳感器接收的圖像，通過物面和象面的變換關(guān)系得到圖像函數(shù)的簡化公式反映了影像圖像的幾個方面：空間位置（x，y）：函數(shù)的值是地面（x，y）點地物的某種物理量的一種度量，稱為灰度、亮度等電磁波波長λ：同地區(qū)不同波段組合觀測成像時間t：同地區(qū)不同時相成像電磁波極化性質(zhì)p：傳感器極化方式，主要指雷達圖象遙感圖像信息特征統(tǒng)計分析1）圖像的基本統(tǒng)計量2）概率分布及圖像直方圖3）多波段數(shù)據(jù)的統(tǒng)計特征1）圖像的基本統(tǒng)計量基本統(tǒng)計量：一組數(shù)值或一幅單波段圖像數(shù)據(jù)的中心趨勢統(tǒng)計量和變化程度統(tǒng)計量中心趨勢或平均趨勢統(tǒng)計量均值：一幅圖像中所有像元的亮度值的算術(shù)平均值中值：圖像中所有不同亮度值的中間值（Med）眾數(shù)：在圖像中出現(xiàn)次數(shù)最多的一個亮度值變化程度統(tǒng)計量數(shù)值域：最大和最小亮度值之間的差值——最簡單的統(tǒng)計量方差和標準差——最重要和最常用的統(tǒng)計量方差（S2）是衡量每個像元值與均值的差異所累積形成的總的離散程度標準差（）是方差的平方根（取正值）圖像反差C多種形式，如C=SD（標準差）=DNmax-DNmin=DNmax/DNmin2）概率分布及直方圖直方圖：圖像中每個波段中所有不同亮度值的概率（頻數(shù)）分布頻數(shù)直方圖：依次顯示每個亮度值的像元數(shù)所占的比例數(shù)—概率密度函數(shù)（圖1-6a）累計直方圖：把每個亮度值的頻數(shù)逐次累加而構(gòu)成—累積密度函數(shù)（圖1-6b）理想分布在包含大量像元前提下，假定像元亮度是隨機分布的，圖像分布函數(shù)服從或接近于正態(tài)分布直方圖的形態(tài)越接近正態(tài)分布曲線，圖像越接近假定條件，對比度也合適直方圖峰值偏向灰度值大的一邊，圖像偏亮，反差較小，反之則圖像偏暗，反差也較小利用直方圖分析圖像是圖像分析的基本方法3）多波段數(shù)據(jù)的統(tǒng)計特征多波段的圖像數(shù)據(jù)——多維隨機變量每個波段有其本身的統(tǒng)計特征各個波段之間存在統(tǒng)計關(guān)系協(xié)方差矩陣相關(guān)矩陣相關(guān)系數(shù)矩陣（反映圖像信息內(nèi)容及成像地區(qū)的地理、地質(zhì)特征最明顯）協(xié)方差與協(xié)方差矩陣描述多波段數(shù)據(jù)統(tǒng)計特征的第一個參量兩個圖像的協(xié)方差：將N個波段之間的協(xié)方差排列在一起組成的矩陣即為協(xié)方差矩陣相關(guān)系數(shù)與相關(guān)矩陣相關(guān)系數(shù)是描述波段圖像的相關(guān)程度將N個波段圖像相互之間的相關(guān)系數(shù)排列組成的數(shù)字矩陣稱為相關(guān)矩陣相關(guān)系數(shù)表示了兩個波段圖像包含信息內(nèi)容的冗余度針對多波段圖像的相關(guān)性，產(chǎn)生了一類圖像處理算法：如主成分變換、纓帽變換等相關(guān)系數(shù)矩陣根據(jù)國內(nèi)外17個不同地區(qū)的MSS圖象子區(qū)對比分析總結(jié)一些規(guī)律性（見表1—2）：兩個波段之間的相關(guān)系數(shù)與它們在波譜中的距離有關(guān)r6，5對植被的反映最敏感，其次是r7，5相距最遠的波段4和7之間相關(guān)系數(shù)最小波段5和7之間，波段6和4為中等距離的對子影響相關(guān)程度的另一個重要因素是地形表中最后一個實例是在圖象包含較大面積水體的情況下，r6，5,r7，5,r6，4,r7，4,顯著降低同一地區(qū)不同時相或季節(jié)的圖象，在統(tǒng)計特征上也會有顯著差異表1—2不同類型地區(qū)MSS圖象相關(guān)特征地區(qū)特征地理位置成像日期r7,6r5,4r6,5r7,5r6,4r7,4平均編號1234567891011121314151617.987.958.984.980.943.929.964.957.954.964.944.926.888.939.920.950.970.940.920.880.930.950.920.960.880.850.750.885.950.930.910.860.840.770.877.950.940.960.910.900.830.915.938.935.934.861.889.797.892.970.890.900.920.850.860.898.860.860.570.430.500.520.623.820.819.566.290.505.240.540.974.970.965.937.944.908.950.875.969.807.500.774.455.730.942.926.759.604.735.580.758.932.956.694.453.671.434.690.910.870.630.420.630.430.648.962.933.589.440.642.504.678.952.881.113-.14-.20-.43.19772.10.276.12.773.3.676.5.1677.3.2073.11.2175.3.1276.10.2676.11.1873.12.3073.12.2473.12.2876.1.1173.10.2673.3.876.10.6柴達木克拉瑪依沙特阿拉伯美國猶他州內(nèi)蒙東部北京西山北京房山北京東部北京東部西安附近秦嶺東部安徽南部廣西上林江西西華山湖南西班牙廬山干旱氣候半干旱氣候半潮濕—潮濕氣候植被缺少植被較少夏秋增多植被廣泛季節(jié)影響小中低山及盆地中低山區(qū)平原區(qū)中低山及小型盆地水體廣TM圖象TM圖象按照其相關(guān)程度所反映的信息特征，一般劃分四組：TM1（紅）、

TM2（綠）、

TM3（藍）

TM4—與其他波段相關(guān)系數(shù)多在0.9以下，在平原、潮濕、多植被地區(qū)只有0.3

TM5和TM7TM6（熱紅外）—與其他波段相關(guān)系數(shù)低意義相關(guān)系數(shù)是反映圖象數(shù)據(jù)和信息內(nèi)容的重要標志圖象增強處理很大程度上就是為了壓縮或排除不同波段之間的相關(guān)性或信息多重復，突出不相關(guān)的部分，以分辯不同的地物有利于選擇不同的方法或處理參數(shù)以及不同波段和比值結(jié)合五、遙感圖像的信息特征波譜特征信息空間形態(tài)信息遙感圖像信息的量度1.遙感圖像的波譜特征信息地物的波譜特征：像元的亮度值代表該像元中地物的平均輻射值波譜特征信息：不同地物之間的亮度值差異以及同一地物在不同波段內(nèi)的亮度值差異不同電磁波段反映不同的地物特征可見光波段近紅外波段遠紅外波段雷達微波多波段圖像——變換2.遙感圖像的空間形態(tài)信息空間形態(tài)信息：包括空間頻率特征、邊緣及線性特征、結(jié)構(gòu)或紋理特征以及幾何形態(tài)特征等空間頻率（分析）——傅氏變換高頻信息——起伏急劇而頻繁的信號，如邊緣、線條等細部特征低頻信息——起伏平滑、穩(wěn)定的信號圖像中有實用意義的點、線、面或區(qū)域的空間位置、長度、距離、面積等量度——屬于空間信息3.遙感圖像信息的量度單波段遙感圖像的信息量的影響因素圖像的灰度等級或量化等級的數(shù)目：一般用記錄灰度或亮度的字位數(shù)來量度——主要影響波譜信息量瞬時視場或像元的大?。褐饕绊懣臻g特征信息量多波段圖像的信息量還要考慮波段的選擇和數(shù)目信息的量度要考慮：數(shù)據(jù)量—數(shù)據(jù)的傳輸以及存儲量等方面考慮盡量減少冗余或重復的信息—便于分析和提取有用信息第二章遙感圖象恢復處理成都理工大學遙感與GIS研究所成都理工大學地球科學院第一節(jié)目的和意義第二節(jié)遙感圖像的輻射校正第三節(jié)遙感圖像的幾何變形第四節(jié)遙感圖像的幾何校正與配準一、目的和意義圖象恢復的目的是盡可能由記錄的退化的圖象g(x,y)產(chǎn)生出接近原來物面輻射能分布的“客觀真實圖象”f(,)的校正后圖象g(x

,y

)在遙感圖象處理中，把基本的和比較簡單的圖象恢復處理統(tǒng)稱為預處理預處理一般包括對成像時照明條件的差異、大氣影響、系統(tǒng)噪聲和儀器誤差以及系統(tǒng)的幾何畸變等的改正或補償通常對造成圖像質(zhì)量下降的這類問題稱為圖像畸變對一個退化的圖像進行處理，使它恢復到原始目標的狀態(tài)稱為圖像復原圖像復原是退化的逆過程，但由于噪聲的存在并具有隨機性質(zhì)，加之對圖像退化模型估計的近似性，使得求退化逆過程時存在非唯一解。因此圖像復原過程也就在某種誤差準則下的估值過程，最后確定一個使誤差測度最小的最佳解。二、遙感圖像的輻射校正遙感圖像的退化圖像數(shù)據(jù)校準和噪音消除輻射度空間退化的校正數(shù)字影像鑲嵌時的輻射度的均衡消除圖象數(shù)據(jù)中依附在輻射亮度中的各種失真的過程稱為輻射校正目的：盡可能消除因傳感器自身條件、薄霧等大氣條件、太陽位置和角度條件及某些不可避免的噪聲引起的傳感器的測量值與目標光譜反射或輻射等物理量之間的差異盡可能恢復圖像的本來面目，為遙感圖像的識別、分類、解譯等后續(xù)工作打下基礎(chǔ)遙感圖像的退化1）大氣傳輸大氣對目標輻射能的影響包括有大氣的衰減、散射和發(fā)射2）線性光學系統(tǒng)3）感受和記錄大氣的影響主要原因是大氣對電磁波的散射和吸收來自太陽的電磁波：一部分穿過大氣直射到地面上稱為陽光一部分在大氣中散射稱為天光其中有些最終漫射到地面上與陽光一起構(gòu)成入射到地面的輻射能另一部分不經(jīng)地面反射直接進入傳感器，稱為大氣光、天空光或路徑散射等攝影系統(tǒng)中的退化因素光學成像系統(tǒng)的點擴散函數(shù)對輻射強度起局部加權(quán)平均作用——改變真正的輻射分布，同時降低高頻信息掃描成像系統(tǒng)（如MSS、TM、HRV等）中，同時使用多個檢測器并排進行掃描，造成亮度值有明顯差別的條帶可能引入噪聲等等感受和記錄圖像的感受和記錄可以通過光化學的或光電子學的系統(tǒng)完成光化學技術(shù)是利用攝影底片同時進行檢測和記錄。由于底片的感光特性是與入射光強呈非線性關(guān)系，以及底片的顆粒噪聲，都會在記錄的圖像上產(chǎn)生退化的圖像在電子光學系統(tǒng)中圖像的檢測和記錄是分別進行的。圖像先經(jīng)檢測被轉(zhuǎn)換為電信號，然后被記錄下來。在這一輸出的結(jié)果中產(chǎn)生了誤差。通常在這一過程中會混入依附于信號的噪音可以分為：相干噪聲（音）相干噪聲表現(xiàn)為布滿圖像的周期性結(jié)構(gòu)的圖形隨機噪聲（音）隨機噪聲可以假設(shè)是與信號不相關(guān)的平穩(wěn)隨機過程，可以用一個非線性運算來表示通常一個合理的考慮是用一個線性方程來逼近非線性感受和記錄的影響圖2—2圖象退化模式圖像數(shù)據(jù)校準和噪聲消除光照條件差異引起的輻射校正大氣校正傳感器的輻射度校正噪聲清除光照條件差異引起的輻射校正太陽高度引起的輻射誤差校正地形坡度引起的輻射誤差校正照明校正（照度校正）衛(wèi)星圖像的影像質(zhì)量主要與攝影時的光照條件和圖像處理時輻射校正的質(zhì)量有關(guān)通常在太陽高度角為25°~30°時（上午九點到十點）攝影得到的圖像最為理想。它能形成立體感最強的陰影和影像適宜的圖像。陸地衛(wèi)星選擇太陽同步的軌道并在軌道設(shè)計時就規(guī)定衛(wèi)星在當?shù)貢r間上午九點四十二分由北向南通過赤道但這仍不能使對全球攝像的光照條件一致。因為在同一軌道上衛(wèi)星地面點的光照條件是自北向南變化的。另外一年之內(nèi)全球各地的光照條件也是變化的。為了通過衛(wèi)星圖像比較不同地區(qū)（緯度）上地物的反射率，以及采用不同時間獲得的遙感圖像制作鑲嵌影像圖，需要校正照明變化造成的誤差良好天氣條件下的衛(wèi)星圖像，光照條件的變化主要是太陽高度角的改變，而成像時刻的太陽高度角則可由成像的時間、季節(jié)和地理位置來確定光照條件校正是通過調(diào)整一幅圖像內(nèi)的平均亮度來實現(xiàn)的。由已知的成像季節(jié)和地理位置確定相應(yīng)的太陽高度角，并計算出校正常數(shù)與每一個像素的值相乘，便得到校正的結(jié)果。照度校正是用來校正由于不同成像時間及不同太陽角造成的輻射差異在不考慮地形影響及太陽角對大氣衍射影響的情況下，對太陽高度角給予亮度值的影響作校正或補償在傳感器位于天頂方向的情況下（如陸地衛(wèi)星）DN

＝DN/cosi（i為太陽天頂角）跨地區(qū)兩幅不同日期的圖象為了鑲嵌是以一幅為標準校正另一幅：DN

＝DN×cos1/cos2地形坡度引起的輻射校正太陽光線和地表作用以后再反射到傳感器的太陽光的輻射亮度和地面傾斜度有關(guān)地形起伏變化會造成同類地物灰度不一致的現(xiàn)象傾斜角為α的坡面入射點光強度I：若處在坡度α的傾斜面上的地物影像g（x，y），則校正后的影像f（x，y）為：上式可見，地形坡度引起的輻射校正方法需要有圖像對應(yīng)地區(qū)的DEM數(shù)據(jù)，校正比較麻煩一般情況下對地形坡度引起的誤差不做校正另外，此項校正也可采用比值圖像來消除地形坡度產(chǎn)生的輻射量誤差大氣校正大氣的吸收、散射、和大氣波動造成的頻率低通濾波效應(yīng)，其中散射作用的影響為主大氣校正是去掉由于大氣散射作用造成的天空光附加在地物輻射中的部分大氣對電磁波的散射作用，主要表現(xiàn)在短波段上，在可見光衛(wèi)星圖像中尤其以藍綠波段為甚。散射作用對圖像將產(chǎn)生三種后果：損失某些短波段的地面有效信息；產(chǎn)生鄰近像元之間輻射性質(zhì)的相互干擾；與云層反射一起形成天空光。短波信息損失的校正一般未作考慮。鄰近像元的相互干擾是隨機性的變化同樣難于校正天空光是由于大氣散射和云層反射形成的充滿空間的散射光，它沒有到達地面而直接進入傳感器成像，因而不包含任何信息，它在圖像上附加一均勻亮度。通常在前處理中圖像的大氣校正實際上就是對天空光散射的校正可以通過三種途徑進行：計算方法光譜量測法多波段圖像對比法（實際應(yīng)用中主要采用）最常用和簡便的方法是根據(jù)直方圖的最小值情況進行校正由于散射影響主要發(fā)生在短波段圖像上，對近紅外圖像幾乎沒有影響因此可將紅外圖像當作無散射影響的標準圖像，然后在特定區(qū)域?qū)⑵渌ǘ闻c它比較，其差值便是須校正的散射輻射值直方圖法在衛(wèi)星圖像上選擇包含反射率為零的區(qū)域。例如MSS7（近紅外）露天清潔的水面或地形陰影區(qū)域其反射率接近為零由于大氣散射存在，各波段圖像上附加了路徑散射輻射值，所以各波段直方圖的低端灰度值不為零進行簡單的零階校正時可以將各直方圖上最小的像素灰度值當作路徑輻射的估計值，并從各波段的像素值中減去相應(yīng)的估計值，從而實現(xiàn)散射校正圖2—3利用直方圖進行大氣散射校正B7頻數(shù)7波段直方圖B4頻數(shù)4波段直方圖a4傳感器的輻射校準即改正傳感器的系統(tǒng)誤差，以及在數(shù)據(jù)獲取和傳輸中數(shù)據(jù)的丟失。一個理想的成像系統(tǒng)產(chǎn)生的圖象亮度值應(yīng)該與地物的輻射率成線性關(guān)系，但實際傳感器記錄的亮度值與地物的輻射率并不成直線關(guān)系將這種歪曲的關(guān)系恢復需要對成像系統(tǒng)的反應(yīng)特征進行校正——輻射校正例如MSS傳感器：每個波段有六個檢測器并排掃描。每個檢測器的反應(yīng)特征并不是固定不變的。這種輻射校正一般是在衛(wèi)星遙感部門專用的圖像處理系統(tǒng)中完成消除系統(tǒng)噪聲、去條帶及壞線消除系統(tǒng)噪聲去條帶壞線消除系統(tǒng)噪聲圖象中主要的噪聲周期性噪聲：一般重疊在原圖象上具有不同的幅度、頻率和相位。在二維傅氏變換上形成一系列的尖峰或亮斑，一般可用帶通或槽形濾波方法消除條帶現(xiàn)象：周期性噪聲以與掃描方向平行的條帶現(xiàn)象最為普遍尖峰噪聲（孤立噪聲）：在數(shù)據(jù)傳輸中的誤碼問題（即比特丟失），或者是模擬電路中的溫度擾動造成的孤立噪聲產(chǎn)生數(shù)值上偏離周圍數(shù)據(jù)的圖像元素所以稱為孤立噪聲這種尖峰噪聲可以通過將圖像元素通過它的鄰近像素作比較來判斷，如果所有的差值都超過了某一閾值，該點認為是噪聲，并用它鄰近點的平均值來替換掃描線的丟失也屬于孤立噪聲，它可以采用鄰近行上像素的平均值來替換丟失行上的像素，或者用最鄰近的像素值來代換。除了均值處理外，還有中位值濾波的非線性濾波方法以及噪聲清掃算法等去條帶條帶噪聲是由設(shè)備產(chǎn)生的。這一類型的噪聲明顯呈現(xiàn)水平狀條紋各種以掃描方式形成的遙感圖象中都可能存在條帶現(xiàn)象，去條帶應(yīng)在圖象幾何變換之前進行當周期性噪聲清除后，由于條紋噪聲的這種分布性質(zhì)可以按水平掃描方向來處理條帶噪聲的清除是十分必要的，否則對于圖像增強特別是比值處理時會造成極不利的影響。相鄰掃描線在亮度方面產(chǎn)生的不協(xié)調(diào)表現(xiàn)為條帶去條帶可以在空間域（即原圖像）進行，也可以通過傅氏變換進行濾波實現(xiàn)去條帶的方法線性去條帶：將所有檢測器的一個或幾個好的和穩(wěn)定的檢測器產(chǎn)生的亮度值作為標準，對噪聲高的或有偏差的檢測器產(chǎn)生的亮度值進行校正非線性去條帶：對部分檢測器所產(chǎn)生的亮度直方圖調(diào)整至與標準的直方圖相近似傅氏濾波：即槽形濾波，在條帶噪聲在傅氏頻譜中表現(xiàn)為一定方向分布的若干亮點。簡單的處理方法是用插入方法把這些亮點去掉，然后用修改后的頻譜進行傅氏變換就得到去了條帶的圖像壞線某些圖象上部分掃描線或線段的亮度值不反映地物的輻射信息，與上下的亮度截然不同，通常稱為壞線特點：（1）分布不規(guī)則，可稀可密，可長可短；（2）數(shù)據(jù)趨于兩端，或白或黑；（3）這種掃描線的統(tǒng)計特征往往是方差及標準差顯著增大消除壞線的算法一般采用內(nèi)插方法：用其上、下相鄰像元的亮度值的平均值問題在于計算機如何確定那條線是壞線輻射度空間退化的校正圖像的輻射復原的處理狹義的理解有的書上稱為OTF校正，即光學傳遞函數(shù)的校正對輻射度空間退化的描述通常利用線性系統(tǒng)的理論，經(jīng)典的處理方法是采用數(shù)字信號處理中的頻域濾波的方法數(shù)字影像鑲嵌時的輻射度的均衡在利用遙感圖像制作某一區(qū)域的影像圖時，需要將若干幅圖像拼接起來，這稱為鑲嵌。即將互相連接的若干幅圖象或像元鑲嵌起來鑲嵌效果首先取決于相鄰圖象在幾何和輻射特征方面的差異程度和性質(zhì)（同一軌道或航帶，同一日期相鄰相鄰圖象鑲嵌最簡單）圖象的鑲嵌一般要鑲嵌的兩幅圖象之間必須有重疊部分幾何鑲嵌——以重疊部分作為幾何變換基礎(chǔ)選取控制點經(jīng)過幾何變換后即可進行輻射鑲嵌——首先要進行直方圖匹配使重疊部分亮度值范圍和概率分布盡可能一致圖象的幾何鑲嵌技術(shù)問題之一：如何將多幅影像從幾何上拼接起來先對每幅圖象進行幾何校正以規(guī)劃到統(tǒng)一的坐標系進行裁剪去掉重疊部分或在計算機中進行配準將裁剪后或配準后的多幅影像裝配成一幅大幅面的影像幾何拼接的核心問題是影像校正圖像的輻射鑲嵌技術(shù)問題之二是如何使多幅影像在拼接后不出現(xiàn)明顯的灰度和色彩拼接縫影像鑲嵌時除了要滿足在拼接線上相鄰影像的細節(jié)在幾何上一一對接外，通常還要求相鄰影像的色調(diào)一致。大多數(shù)情況造成被鑲嵌的相鄰圖像重疊條帶上色調(diào)差別的原因是由于它們是在不同的日期獲得的，而成像時刻地面的特征及大氣條件都不相同。另外，大氣傳輸上的變化，云、煙霧等，地形特征本身狀態(tài)的不同，潮汐的起落，雪的存在等等整體處理整體處理是基于鑲嵌的兩幅圖像的重疊區(qū)域上的灰度水平直方圖的處理可采用平移直方圖的方法使兩幅圖像在重疊區(qū)域的平均灰度值相等實際上不能指望整體直方圖校準方法能完全成功地消除人為的邊界，但它可以作為進入下一階段的預處理。確定拼接縫在相鄰兩個圖像的重疊部分中選擇一條拼接曲線——拼接線或拼接縫確保拼接縫兩側(cè)的兩個圖像的亮度值在該線附近沒有顯著的差異拼接縫的平滑拼接縫的消除問題：由于攝影角度差異、背景細微變化、成像手段不同等，細微差別不可避免，只能使之光滑過渡拼接縫消除的嚴密算法拼接縫消除的強制改正方法拼接縫消除的嚴密算法傳統(tǒng)方法：在拼接縫處及其附近采用平滑處理，但會導致影像分辨率下降，產(chǎn)生影像模糊武大（王建忠教授等）利用小波變換以兼顧清晰度和光滑度兩方面要求基于小波變換的圖象鑲嵌（Mosiacking）算法雖然嚴密，但是一種并行算法，在計算中涉及大量浮點運算，實際生產(chǎn)時不方便，且屬于兩兩處理，不能多幅圖象進行拼接縫消除的強制改正方法先統(tǒng)計拼接縫上任意位置兩側(cè)的灰度差，然后將灰度差在該位置兩側(cè)的一定范圍內(nèi)強制改正掉另一拼接縫強制改正方法是基于重疊區(qū)影像的拼接平滑算法三、遙感圖像的幾何變形遙感所獲取的數(shù)據(jù)在空間位置上均有不同程度的被歪曲變形——幾何畸變即圖像像元在圖像中的坐標與其在地圖坐標系等參考系統(tǒng)中的坐標之間的差異研究遙感圖像幾何變形的前提條件是必須認定一個圖像投影的參照系統(tǒng)——地圖投影系統(tǒng)實際應(yīng)用中有不同類型——如高斯-克呂格投影系統(tǒng)、朗勃特等角圓錐投影系統(tǒng)以及橫軸墨卡托（UTM）投影系統(tǒng)等遙感圖像的變形誤差靜態(tài)誤差——在成像過程中，傳感器相對于地球表面呈靜止狀態(tài)時所具有的各種變形誤差內(nèi)部誤差——主要是由于傳感器自身的性能、技術(shù)指標偏離標稱數(shù)值所造成的外部誤差——傳感器以外的各因素造成的動態(tài)誤差——成像中由于地球旋轉(zhuǎn)所造成的圖像變形誤差傳感器成像幾何形態(tài)所帶來的圖像變形傳感器一般的成像幾何形態(tài)，有中心投影、全景投影、斜距投影以及平行投影等幾種不同的類型通常把中心投影的圖像視為基準圖像，因為當豎直攝影，地面平坦時中心投影圖像本身與地面景物保持相似的關(guān)系，不存在由成像幾何形態(tài)所造成的圖形變形豎直情況下的平行投影（正射投影）也是無幾何形態(tài)變形的相反，全景、斜距投影的結(jié)果則產(chǎn)生圖像變形。1）全景投影變形全景投影的影像面不是一個平面而是一個圓柱面Sy’yNMOp’Ppθ(L)地物點P在全景面上的像點p具有坐標yp：yp=f·θ/ρf——焦距；θ——成像角（度）ρ——57.2957度/弧度設(shè)（L）是一個等效的中心投影成像面y’p=f·tgθ可見，全景投影與等效中心投影之間存在一定轉(zhuǎn)換關(guān)系斜距投影變形斜距投影類型傳感器通常是指側(cè)視雷達地物的影像坐標取決于斜距（即雷達天線中心S到地物點P的距離）以及成像比例尺λ

（λ=f/H）地形起伏的影響中心投影情況下的地形起伏的影響如由于將引起像點位移投影差與向徑成正比投影差與高差成正比投影差與航高成反比全景投影情況下地形起伏的影響可以用全景投影坐標替換中心投影坐標的方法來引出其圖形變形規(guī)律斜距投影情況下的地形起伏影響在高差為正值時地形起伏在雷達影像上的移動與中心投影相反，是向內(nèi)變動這種投影差相反的特點將使得雷達影像進行立體觀測時看到的是反立體此外，高出地面物體的雷達影像還可能帶有“陰影”，遠景影像可能被近景影像的陰影所覆蓋地球曲率的影響地球曲率引起的像點位移類似于地形起伏引起的像點位移只要把地球表面（且當球面看）上的點到地球切平面的正射投影距離看作是一種系統(tǒng)的地形起伏因此可根據(jù)像點位移公式估計地球曲率所引起的像點位移

地表曲率的影響

地球是球體，嚴格說是橢球體，因此地球表面是曲面。這一曲面的影響主要表現(xiàn)在兩個方面，一是像點位置的移動，當選擇的地圖投影平面是地球的切平面時，使地面點P0相對于投影平面點P有一高差△h。

像點位移

二是像元對應(yīng)于地面寬度的不等。由于傳感器通過掃描取得數(shù)據(jù)，在掃描過程中每一次取樣間隔是星下視場角的等分間隔。如果地面無彎曲，在地面瞬時視場寬度不大的清況下，L1，L2，L3，…的差別不大。但由于地球表面曲率的存在，對應(yīng)于地面的P1，P2，P3，…，顯然P3-P1＞L3-L1，距星下點越遠畸變越大，對應(yīng)地面長度越長。

像元對應(yīng)于地面寬度的不等

大氣折射的影響對于電磁波的傳播而言，大氣層并非一個均勻的介質(zhì)。因為它的密度是隨離地面的高度增加而遞減的，所以光、電波在大氣層中傳播的折射率也隨高度而變，從而使電磁波傳播的路徑不是一條直線而變成了曲線，進而引起了像點位移。這就是大氣折射的影響

大氣折射的影響

大氣對輻射的傳播產(chǎn)生折射。由于大氣的密度分布從下向上越來越小，折射率不斷變化，因此折射后的輻射傳播不再是直線而是一條曲線，從而導致傳感器接收的像點發(fā)生位移

大氣折射的影響NP地球自轉(zhuǎn)的影響在靜態(tài)傳感器（如常規(guī)框幅攝像機）成像的情況下，地球自轉(zhuǎn)不會引起圖像變形，因為其整幅圖像是在瞬間一次曝光成像的。地球自轉(zhuǎn)主要是對動態(tài)傳感器的圖像產(chǎn)生變形影響，特別是對衛(wèi)星遙感圖像。

地球自轉(zhuǎn)的影響

衛(wèi)星前進過程中，傳感器對地面掃描獲得影像時，地球自轉(zhuǎn)影響較大，會產(chǎn)生影像偏離。因為多數(shù)衛(wèi)星在軌道運行的降段接收影像，即衛(wèi)星自北向南運動，這時地球自西向東自轉(zhuǎn)。相對運動的結(jié)果，使衛(wèi)星的星下位置逐漸產(chǎn)生偏離。偏離方向如圖所示，所以衛(wèi)星影像經(jīng)過校正后成為圖C的形態(tài)。地球自轉(zhuǎn)引起偏離(a)獲得影像（b）實際對應(yīng)的地面位置（c）影像變形以MSS為例，當衛(wèi)星由北向南運行的同時，地球表面也由西向東自轉(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偏移，最終使得圖像發(fā)生扭曲。MSS圖像在北緯40°附近的偏斜角約3°，頂部和底部的相對錯動約122個像元。四、幾何校正遙感圖像的幾何處理是遙感信息處理過程中的一個基本環(huán)節(jié)。第一，作為地球資源及環(huán)境的遙感調(diào)查結(jié)果，通常需要用能夠滿足量測和定位要求的各類專題圖來表示。而這些圖件的產(chǎn)生要求對原始圖像的幾何變形進行改正；第二，當應(yīng)用不同傳感方式、不同光譜范圍以及不同時相的各種同地域復合影像數(shù)據(jù)進行分類、動態(tài)監(jiān)測或其他應(yīng)用時，必須保證各不同影像間的幾何一致性，即需要進行圖像間的幾何配準；第三，利用遙感圖像進行地形圖測圖或更新對遙感圖像的幾何糾正提出了更嚴格的要求遙感圖像的幾何糾正一般分為光學糾正和數(shù)字糾正兩大類光學糾正通常不能對衛(wèi)星遙感圖像、特別是動態(tài)遙感圖像進行嚴格的糾正數(shù)字影像糾正是建立在嚴格的數(shù)學基礎(chǔ)上，并可逐像素地對影像進行糾正所以它原則上可以對任何類型的傳感器影像實行嚴格的糾正恢復性校正：校正在成像過程中所造成的幾何畸變系統(tǒng)性：如MSS圖象在掃描時，由于地球自轉(zhuǎn)產(chǎn)生的偏斜隨機性：如由于顯著的地形起伏造成的隨地而異的幾何偏差投影性校正（或空間變換）：把遙感圖象轉(zhuǎn)換到某種地圖上投影或另一個圖象坐標上去便于各種遙感圖象與地形圖與地質(zhì)圖等圖件相配準一般采用根據(jù)控制點坐標進行多項式回歸方法進行校正系統(tǒng)畸變：可以用嚴格的數(shù)學表達式來描述隨機畸變：通常選擇一個適當?shù)亩囗検絹斫泼枋黾m正前后相應(yīng)點的坐標關(guān)系，并采用控制點的圖像坐標和參考坐標系的理論坐標按最小二乘法原理求解多項式中的系數(shù)，然后以此多項式對圖像進行幾何校正主要用于改正由地球旋轉(zhuǎn)、像素地面尺寸在x、y方向的不等以及衛(wèi)星軌道面偏斜等原因引起的影像變形（仿射變形為主）可用線性變換式來表達影像糾正函數(shù)系統(tǒng)幾何校正由于傳感器的攝影方式及衛(wèi)星運行特征，造成的系統(tǒng)幾何畸變多屬于比較簡單的線性變換：基本的系統(tǒng)幾何校正計算像元大小的調(diào)整：如MSS像元的長寬比的調(diào)整去偏斜：使原來圖象行與行之間進行錯動或平移轉(zhuǎn)向正北方向變換式多項式系數(shù)可以由可預測參數(shù)直接構(gòu)成當然由于預測參數(shù)本身帶有誤差和近似性，且未能反映傳感器姿態(tài)變化以及其他非線性變形的因素去斜糾正法只是一種粗糙的糾正

非系統(tǒng)性校正：

利用實地測量的地物的真實坐標值，尋找實測值與畸變之后的圖像之間的函數(shù)關(guān)系，從而得到幾何校正的方法。利用控制點的影像坐標和地圖坐標的對應(yīng)關(guān)系，近似地確定所給的影像坐標系和應(yīng)輸出的地圖坐標系之間的坐標變換式。坐標變換式經(jīng)常采用1次、2次等角變換式，2次、3次投影變換式或高次多項式。坐標變換式的系數(shù)可從控制點的影像坐標值和地圖坐標值中根據(jù)最小2乘法求出。用控制點的幾何變換用控制點作為基點來進行幾何校正或幾何變換的方法，適用于多種情況。如在系統(tǒng)校正的基礎(chǔ)上，進一步校正局部性的畸變，在畸變情況和性質(zhì)不清或系統(tǒng)參數(shù)不明的情況下要把圖像與地形和地質(zhì)圖相配準，不同日期或不同類型的遙感圖像相配準利用地面控制點（GCP）數(shù)據(jù)對原始衛(wèi)星圖象的幾何畸變過程進行數(shù)學模擬，建立其與地理制圖的標準空間之間的對應(yīng)關(guān)系，然后利用這種對應(yīng)關(guān)系對原始畸變圖象進行校正，校正空間在我國為高斯—克里格投影空間方法1：直接變換——求出原始圖象空間各像元位置在校正后圖象的對應(yīng)位置，將相應(yīng)的亮度值搬過去方法2：重采樣技術(shù)——反求出校正圖象空間中各像元在原始圖象空間的位置，然后利用重采樣的方法確定該位置的亮度值，最后搬到校正空間去圖2—5重采樣法的空間轉(zhuǎn)換△△原圖象空間校正圖象空間用控制點的幾何變換要求需校正的圖象和作為參考的地形圖或標準圖象都易于識別幾何位置轉(zhuǎn)換（以地形圖為參考系為例）：主要是確定校正圖象空間中各像元和原始圖象空間中同名點的函數(shù)關(guān)系——幾何校正中數(shù)學模型的建立坐標類型轉(zhuǎn)換——圖象坐標與地圖坐標（建立一個與地形圖位置相符合的新圖象網(wǎng)格）兩個圖象坐標之間的變轉(zhuǎn)——回歸方法（一般為二元多項式）建立轉(zhuǎn)換函數(shù)確定亮度值——重采樣

控制點的選取

幾何校正的第一步便是位置計算，首先是對所選取的二元多項式求系數(shù)。這時必須已知一組控制點坐標。

控制點數(shù)目的確定其最低限是按未知系數(shù)的多少來確定的。一次多項式有6個系數(shù)，就需要有6個方程來求解，需3個控制點的3對坐標值，即6個坐標數(shù)。

2次多項式有

12個系數(shù)，需要

12個方程（6個控制點）。依次類推，n次多項式，控制點的最少數(shù)目為(n+1)(n+2)/2。實際工作表明，選取最少數(shù)目的控制點來校正影像，效果往往不好。在影像邊緣處，在地面特征變化大的地區(qū)，如河流拐彎處等，由于沒有控制點，而靠計算推出對應(yīng)點，會使影像變形。因此，在條件允許的情況下，控制點數(shù)的選取都要大于最低數(shù)很多。

控制點選取的原則

控制點的選擇要以配準對象為依據(jù)。以地面坐標為匹配標準的，叫做地面控制點（記作GCP）。有時也用地圖作地面控制點標準，或用遙感影像（如用航空像片）作為控制點標準。無論用哪一種坐標系，關(guān)鍵在于建立待匹配的兩種坐標系的對應(yīng)點關(guān)系。一般來說，控制點應(yīng)選取影像上易分辨且較精細的特征點，這很容易通過目視方法辨別，如道路交叉點、河流彎曲或分叉處、海岸線彎曲處、湖泊邊緣、飛機場、城廓邊緣等。特征變化大的地區(qū)應(yīng)多選些。影像邊緣部分一定要選取控制點，以避免外推。此外，盡可能滿幅均勻選取，特征實在不明顯的大面積區(qū)域（如沙漠），可用求延長線交點的辦法來彌補，但應(yīng)盡可能避免這樣做，以避免造成人為的誤差。

幾何校正一般步驟幾何校正：從具有幾何畸變的圖象中消除畸變也是定量地確定圖象坐標與目標物的地理坐標（地圖坐標等）的對應(yīng)關(guān)系（坐標轉(zhuǎn)換式）一般步驟：確定校正方法：考慮到圖象中所含幾何畸變性質(zhì)及可用于校正的數(shù)據(jù)確定校正方法確定校正式：確定圖象坐標與參考坐標的變換式或校正式結(jié)構(gòu)，根據(jù)控制點數(shù)據(jù)等求出校正式參數(shù)驗證校正方法、校正式的有效性：檢查幾何畸變能否充分得到校正，否則對新的校正式進行探討或修改數(shù)據(jù)重采樣、內(nèi)插：為了使校正后輸出圖象的配置與輸入圖象相對應(yīng)，須采用校正式對輸入圖象數(shù)據(jù)重新排列像元值的內(nèi)插——重采樣輸出圖象的像元值g(x,y)要由輸入圖象中的內(nèi)插點(u,v)周圍的若干個像元值進行重采樣從連續(xù)的模擬信號抽取離散的數(shù)值構(gòu)成數(shù)字圖像——采樣；而從數(shù)字圖象再進行采樣以構(gòu)成經(jīng)過校正或幾何變換的新圖象——重采樣常用的重采樣方法最近鄰法雙線性內(nèi)插法立體卷積法

幾何畸變有多種校正方法，但常用的是一種通用的精校正方法，適合于在地面平坦，不需考慮高程信息，或地面起伏較大而無高程信息，以及傳感器的位置和姿態(tài)參數(shù)無法獲取的情況時應(yīng)用。有時根據(jù)遙感平臺的各種參數(shù)已做過一次校正，但仍不能滿足要求，就可以用該方法作遙感影像相對于地面坐標的配準校正，遙感影像相對于地圖投影坐標系統(tǒng)的配準校正，以及不同類型或不同時相的遙感影像之間的幾何配準和復合分析，以得到比較精確的結(jié)果。（3）幾何精校正的步驟數(shù)字影像糾正的目的是改正原始影像的幾何變形，產(chǎn)生一幅符合某種地圖投影或圖形表達要求的新圖像其基本環(huán)節(jié)是：一是像素坐標變換；二是像素亮度重采樣。

幾何精校正概括為兩個步驟：

第一步是構(gòu)建一個模擬幾何畸變的數(shù)學模型，以建立原始畸變圖像空間與標準圖像空間的某種對應(yīng)關(guān)系，實現(xiàn)不同圖像空間中像元位置的變換；第二步是利用這種對應(yīng)關(guān)系把原始畸變圖像空間中全部像素變換到標準圖像空間中的對應(yīng)位置上，完成標準圖像空間中每一像元亮度值的計算。具體步驟：照片（或膠片）輸入數(shù)字化數(shù)字圖像輸入圖像增強衛(wèi)星軌道及姿態(tài)數(shù)據(jù)控制點選擇建立校正公式確定校正方法a.系統(tǒng)性校正b.非系統(tǒng)性校正c.復合校正控制點誤差分析調(diào)整像元坐標變換重采樣圖像輸出幾何校正步驟按照選定的糾正變換函數(shù)把原始數(shù)字影像逐個像素地變換到輸出影像儲存空間中有兩種可供選擇的糾正方案：直接法間接法（4）幾何校正的方案

重采樣的兩種方法直接法：對輸入影像的各個象元在變換后的輸出影像坐標系上的相應(yīng)位置進行計算，把各個象元的數(shù)據(jù)投影到該位置上。

間接法：對輸出影像的各個象元在輸入影像坐標系的相應(yīng)位置進行逆運算，求出該位置上的象元數(shù)據(jù)。該方法是經(jīng)常采用的方法。

直接法方案即從原始影像陣列按行列的順序依次對每個原始像素點位求其在地面坐標（即輸出影像坐標系）中的正確位置。同時把該像素的亮度值移置到根據(jù)直接糾正變換函數(shù)算得的輸出影像中的相應(yīng)點位上間接法方案即從空白的輸出影像陣列出發(fā)，亦按行列的順序依次對每個輸出像素點位反求其在原始影像坐標中的位置。同時把根據(jù)間接糾正變換函數(shù)所算得的原始影像點位上的亮度值取出填回到空白輸出影像點陣的相應(yīng)的像素點位上兩個方案本質(zhì)上沒有差別，主要不同僅在于所用的糾正變換函數(shù)不同，互為逆變換其次，糾正后像素獲得的亮度值的辦法不同對于直接法方案，稱為亮度重配置對間接法方案，稱為亮度重采樣在實踐中經(jīng)常使用的方案是間接法方案重采樣的方法數(shù)字影像亮度（灰度）值重采樣若輸出影像陣列中的任一像素在原始影像中的投影點位不是在其數(shù)字陣列的整數(shù)點位上，必須采取適當?shù)姆椒ò言擖c位四周鄰近整數(shù)點位上亮度值對該點位的亮度貢獻累積起來，構(gòu)成該點位上的新的亮度值——數(shù)字影像亮度（灰度）重采樣內(nèi)插計算

計算每一點的亮度值。由于計算后的（x，y）多數(shù)不在原圖的像元中心處，因此必須重新計算新位置的亮度值。一般來說，新點的亮度值介于鄰點亮度值之間，所以常用內(nèi)插法計算。為了確定校正后影像上每點的亮度值，只要求出其原圖所對應(yīng)點（x，y）的亮度。通常有三種方法：最近鄰法雙向線性內(nèi)插法三次卷積內(nèi)插法重采樣時周圍像素亮度值對被采樣點（非整數(shù)點位）貢獻的權(quán)重可用重采樣函數(shù)來表達理想的重采樣函數(shù)是SINC函數(shù)，其橫軸各點的幅值代表了相應(yīng)點對其原點（O）處亮度貢獻的權(quán)但由于SINC函數(shù)是定義在無窮域上的，又包括三角函數(shù)的計算，實際應(yīng)用不方便，可采用一些近似函數(shù)來代替，據(jù)此產(chǎn)生了三種常用的重采樣的算法最近鄰法輸出圖象（x,y）通過幾何變換可以得到在輸入圖象上相應(yīng)的位置（u,v），但u,v往往不是整數(shù)最近鄰法的原則是：令輸出像元（x，y）的灰度值等于它所映射到的位置最近的輸出像元的灰度值I（u'，v'）I（x，y）＝I（u'，v'）u'=INTERGER(U)，v'=INTERGER(V)最近鄰法

影像中兩相鄰點的距離為1，即行間距△x＝1，列間距△y=1，取與所計算點(x,y)周圍相鄰的4個點，比較它們與被計算點的距離，哪個點距離最近，就取哪個的亮度值作為（x,y）點的亮度值f（x，y）。設(shè)該最近鄰點的坐標為（k,l）,則k=Integer(x+0.5)l=Integer(y+0.5)f(x,y)=f(k,l)幾何位置上的精度為±0.5象元最鄰近像元采樣法的實質(zhì)是取距離被采樣點最近的已知像素（N）的亮度IN作為采樣亮度。最鄰近法優(yōu)點：像元采樣最簡單，處理速度快，保持了原來亮度值（光譜信息）不變但該方法最大可產(chǎn)生0.5個像元的位置誤差，空間位置發(fā)生改變，幾何精度差雙線性內(nèi)插法此法的重采樣函數(shù)是對SINC函數(shù)的粗略的近似?？捎靡粋€三角形線性函數(shù)：W（xc）=1-|xc|，（0≦|xc|≦1）當實施雙線性內(nèi)插時需要有被采樣點p周圍4個已知像素的亮度值參加計算。該法計算較為簡單，并具有一定的亮度采樣精度，實踐中常用的方法缺點是破壞了原來的數(shù)據(jù)，但具有平均化的濾波效果。雙線性內(nèi)插法

?。▁，y）點周圍的4鄰點，在y方向（或x方向）內(nèi)插二次，再在x方向（或y方向）內(nèi)插一次，得到（x，y）點的亮度值f(x，y），該方法稱雙線性內(nèi)插法。設(shè)4個鄰點分別為(i,j),(i,j+1),(i+1,j),(i+1,j+1),過(x,y)作直線與x軸平行，與4鄰點組成的邊相交于點（i,y)和(i+1,y)。先在y方向內(nèi)插,由f(i,j+1)和f(i,j)計算交點的亮度f（i,y)；由f(i+1,j+1)和f(i+1,j)計算交點的亮度f(i+1,y)。然后計算x方向，以f(i,y)和f(i+1,y)來內(nèi)插f(x,y)值。

立體卷積法為了減少內(nèi)插造成的高頻信息損失，需要擴大采樣點周圍的鄰域范圍，即卷積核的空間位置越大越好在圖象處理中應(yīng)用二維卷積內(nèi)插，即在每個內(nèi)插位置周圍的4×4鄰域內(nèi)進行計算具體程序分兩步：即先順行計算每行的4個像元求出一個中間性的內(nèi)插值然后用這四個中間值求出最終的內(nèi)插點的亮度值缺點是破壞了原來的數(shù)據(jù)，但具有圖象的均衡化和清晰化的效果，可得到較高的圖象質(zhì)量

三次卷積內(nèi)插法

增加鄰點來獲得最佳插值函數(shù)。取與計算點（x，y）周圍相鄰的16個點，與雙向線性內(nèi)插類似，可先在某一方向上內(nèi)插，每4個值依次內(nèi)插4次，求出f（x，j-1），f(x,j)，f(x,j+1),f(x,j+2)，再根據(jù)這四個計算結(jié)果在另一方向上內(nèi)插，得到f(x，y）。因這種三次多項式內(nèi)插過程實際上是一種卷積，故稱三次卷積內(nèi)插。三種內(nèi)插方法比較方法優(yōu)點缺點提醒1簡單易用，計算量小處理后的影像亮度具有不連續(xù)性，影響精確度2精度明顯提高，特別是對亮度不連續(xù)現(xiàn)象或線狀特征的塊狀化現(xiàn)象有明顯的改善。

計算量增加，且對影像起到平滑作用，從而使對比度明顯的分界線變得模糊。

鑒于該方法的計算量和精度適中，只要不影響應(yīng)用所需的精度，作為可取的方法而常被采用。

3更好的影像質(zhì)量，細節(jié)表現(xiàn)更為清楚。

工作量很大。欲以三次卷積內(nèi)插獲得好的影像效果，就要求位置校正過程更準確，即對控制點選取的均勻性要求更高。

糾正的過程實際上是根據(jù)建立的糾正變換函數(shù)進行變換的問題。幾何校正的算法基本分為：多項式法共線方程法（5）幾何校正的算法多項式糾正法多項式糾正法是實踐中經(jīng)常使用的方法。其原理簡單并且計算簡單，特別是對于相對于地面相對平坦的情況具有足夠好的糾正精度該法的基本思想是回避成像的空間幾何過程，而直接對影像變形的本身進行數(shù)學模擬。該法認為遙感圖像的總體變形可以看作是平移、縮放、旋轉(zhuǎn)、仿射、偏扭、彎曲以及更高次的基本變形的綜合作用結(jié)果因此糾正前后影像相應(yīng)點之間的坐標關(guān)系可以用一個適當?shù)亩囗検奖磉_多項式糾正法對各種類型傳感器的糾正都是普遍適用的該法不僅用于影像對地面（或地圖）系統(tǒng)的糾正，還常用于不同類型影像之間相互的幾何配準常用的多項式有一般齊次多項式。一般齊次多項式糾正變換式為：其中，x，y——某像素的原始影像坐標X，Y——同名像素的地面（或地圖）坐標齊次多項式的項數(shù)（即系數(shù)個數(shù)）N與其階數(shù)n有著固定的關(guān)系：多項式的系數(shù)ai

，bj可以用可預測的影像變形參數(shù)來構(gòu)成，或利用已知控制點的坐標數(shù)值按最小二乘法原理求解共線方程糾正法遙感影像的成像過程是有時間延續(xù)性的，如果整幅影像中各部分是在同一瞬間（時間延續(xù)性小到不影響影像的幾何變形）形成的，稱為靜態(tài)傳感反之，若像元中各影像部分的成像時間存在不可忽視的差異，稱為動態(tài)傳感被動式主動式靜態(tài)傳感器動態(tài)傳感器動態(tài)傳感器框幅攝像機電視攝像機連續(xù)航帶縫隙攝像機全景攝影機紅外或多光譜掃描儀直線陣列推掃式傳感器側(cè)視雷達各種傳感器的構(gòu)像方程本身就是共線方程糾正法所用的坐標變換系數(shù)共線方程糾正法是建立在影像坐標與地面坐標嚴格變換關(guān)系基礎(chǔ)上，對成像空間幾何形態(tài)的直接描述。理論上比多項式糾正法嚴密。特別是引入了地面高程信息，在地形起伏較大的情況下，比多項式法更能顯出糾正精度上的優(yōu)越性地圖投影地圖投影就是把地球參考橢球體曲面按一定的規(guī)律投影轉(zhuǎn)化為地圖平面我國基本比例尺地形圖是基于克拉索夫斯基參考橢球體的高斯—克呂格投影，屬于橫軸圓柱正形投影。共線方程參數(shù)的確定參數(shù)的選擇：共線方程中待定系數(shù)主要指的是傳感器的姿態(tài)參數(shù)和位置參數(shù)各三個，總共有6個自由度參數(shù)的解算：一種是利用可預測參數(shù)來直接構(gòu)成另一種是借助于控制點通過最小二乘法原理來求解在國際上使用最廣泛的衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)是美國陸地衛(wèi)星MSS、TM影像和法國SPOT衛(wèi)星HRV影像遙感圖像的幾何糾正一般采用多項式糾正算法，在所有的圖像處理系統(tǒng)中都配備了這一功能。由于難用一個統(tǒng)一的多項式來擬合變形，可將圖像分作小塊糾正。在分塊的小區(qū)域上采用較低階的多項式能夠較好的地擬合變形。因此多項式的階數(shù)設(shè)置不超過三階就能滿足要求五、遙感圖像的數(shù)字配準遙感影像的相互配準問題是遙感數(shù)字圖像上的另一類幾何處理問題地面同一景物的一組圖像——多圖像多圖像是不同傳感器在同一時間，或者是由一個或數(shù)個傳感器在不同時間對地面同一景物構(gòu)像獲得的由于多圖像之間存在幾何畸變，因此使多圖像的各分量上的分辨元素按一個統(tǒng)一的坐標系統(tǒng)實現(xiàn)上下附和的處理是必需的圖像配準就是產(chǎn)生一個空間校準的圖像集合或者匹配某一景物的圖像的過程兩種類型的圖像配準方式：進行相互匹配——選擇多圖像的某一個分量作為參考圖像，將其他的分量圖像與之配準，其坐標系統(tǒng)是任意選擇的，簡稱為圖像對圖像的配準進行絕對配準——先定義一個控制格網(wǎng)，如某個地圖投影確定的格網(wǎng)，所有的分量圖像對這個參考格網(wǎng)配準，即分別完成各分量圖像的幾何糾正來實現(xiàn)坐標的統(tǒng)一，又稱圖像對格網(wǎng)的配準圖象的配準使同一地區(qū)多時相、多傳感器提供的多種遙感圖象互相配準不同來源圖象的互相配準——相對配準所有圖象與地圖坐標系統(tǒng)配準——絕對配準人工選擇控制點后進行幾何變換的方法是常用的配準方法自動配準是根據(jù)兩個圖象的相似性的量度，即在兩個圖象相對移動中找出其相似性量度值最大或差別最小的位置作為配準的位置（要求比例尺相同，沒有明顯方位旋轉(zhuǎn)）一般配準的過程：（1）在多圖像上確定分布均勻，足夠數(shù)量的相互匹配的點，即同名像素（2）通過所選擇的相互匹配點確定幾何變換的多項式系數(shù)，完成一幅圖像對另一幅的幾何糾正第三章圖像增強一、概述二、波譜信息增強三、空間信息增強一、概述將原來不清晰的圖象變清晰或把我們感興趣的有用信息強調(diào)出來（同時抑制不感興趣的特征）的圖象處理方法——圖象增強增強是為了提高解象力，不要求恢復圖象本來面目恢復處理是要恢復圖象本來面目增強是相對或選擇性的，即信息得以增強的同時，另一些信息被壓縮了圖象增強方法的選擇與研究對象、目的和圖象本身的信息特征，以及成像地區(qū)的地理、氣候及地質(zhì)環(huán)境有關(guān)，并隨波段選擇而有差異按增強信息的內(nèi)容分：波譜特性增強：突出灰度信息空間特性增強：線、邊緣、紋理結(jié)構(gòu)特征增強時間信息增強：多時相圖像中提取波譜與空間特征隨時間變化的信息圖象增強處理方法就是按照這三種信息的提取而設(shè)計的遙感圖像增強處理可以在空間域進行，也可以在頻率域進行，從這個角度可分為：空間域增強：在圖像的空間變量范圍內(nèi)進行局部計算，使用空間二維卷積方法頻率域增強：采用傅立葉分析，修改原圖象傅立葉變換實現(xiàn)濾波兩者實質(zhì)上沒有太大差別，只是頻率域算法計算量大，精度較高，一般無邊緣像元點損失，圖像顯示協(xié)調(diào)從數(shù)學形式看，可分為：點處理：基于自己的值不考慮周圍像元的值，把原圖象中的每一個像元值按數(shù)學變換模式轉(zhuǎn)換成輸出圖像中一個新的灰度值，如對比度變換鄰域處理：針對一個像元點周圍的一個小鄰域的所有像元進行，輸出值除原圖象本身點位值大小之外還受其周圍鄰域像元點值的影響，如卷積運算、中值濾波等1.概述2.輻射增強3.光譜增強4.比值法及差值法（多波段運算）二、波譜信息增強1.概述進行波譜信息增強處理：首先要了解各種地物的典型波譜特征，了解所用圖象的傳感器特征、成像方式、各個波段波長范圍、地面分辨率和幾何特征以及成像時間、季節(jié)、太陽高度角、方位角等基本參數(shù)其次分析成像地區(qū)地理、氣候、地形、地物覆蓋類型及各種地質(zhì)體的波譜特征再次選擇適當處理方法，指定處理方案，最終完成整個增強處理過程，分析結(jié)果2.輻射增強（單波段運算）1）直方圖2）修改直方圖增強直方圖均衡化（HistogramEqualization）直方圖匹配（HistogramMatch）3）反差增強線性擴展非線性擴展1）直方圖直方圖是灰度級的函數(shù)，描述圖象中具有該灰度級的像元的個數(shù)，是圖象概貌的總的描述——如總體色調(diào)、亮度范圍、像元依亮度分布的形態(tài)等；一幅圖象如果要進行增強處理，先做一下圖象直方圖以確定像元數(shù)沿灰級軸的分布，然后有目的增強2）修改直方圖增強直方圖均衡化（HistogramEqualization）直方圖匹配（HistogramMatch）直方圖均衡化

（HistogramEqualization）直方圖均衡化是重新分配圖象像元值，把原圖像的直方圖變換為各灰度值頻率固定的直方圖，輸出圖象的直方圖為一較平的分段直方圖絕大多數(shù)原圖象直方圖的像元灰級過于集中，這時圖象信息不豐富，結(jié)構(gòu)不清，若將直方圖的高峰在水平方向壓縮，向左右展開一個有同樣高度的寬而低的新直方圖，即為圖象均衡化，均衡化后圖象清晰程度提高，所需目標信息會被突出出來經(jīng)過均衡化后，在每一灰度級的象素個數(shù)為：Dm/Ao其中Dm為灰度級的最大值；Ao為圖象面積直方圖均衡化3312212302453673（1）均衡化前的4×4圖象小塊灰級值

01234567處理前像元數(shù)12451111處理后像元數(shù)22222222（2）均衡化圖象像元統(tǒng)計表3401212403665775（3）均衡化后的4×4圖象小塊直方圖均衡化過程的兩條規(guī)則圖象均衡化過程中，原始圖象各像元灰級變換后可以保持原來灰級級別，也可升入較高級別，也可降到較低級別，而且升入或降下的情況會出現(xiàn)好幾個灰級級別情況均衡化過程中按掃描順序，最先遇到的像元根據(jù)灰級變化，后掃描遇到的像元根據(jù)灰級變化形勢再決定升入或降下直方圖均衡化另外一種情況是不要求均衡化后各灰級像元數(shù)完全一致，只要各灰級像元數(shù)大致差不多即可首先必須找出一個變換函數(shù)F(x)，F(xiàn)(x)是具有直方圖含義的概率密度函數(shù)P(x)的分布函數(shù)Px(i)是灰度值i的像元數(shù)所占總像元數(shù)百分比舉例：現(xiàn)有64×64一幅圖象具0—7的8個灰級(見表3—1(a))，通過它可求變換函數(shù)F(x)灰級

01234567像元數(shù)790102385065632924512286Px(k)

％

19％25％21％16％8％6％3％2％計算后的累計分布函數(shù)

灰級

01234567累計分布函數(shù)

0.190.440.650.810.890.950.981.000級像元：y=7*0.19=1.33=1級1級像元：y=7*0.44=3.1=3級2級像元：y=7*0.65=4.55=5級3級像元：y=7*0.81=5.67=6級4級像元：y=7*0.89=6.23=6級5級像元：y=7*0.95=6.65=7級6級像元：y=7*0.98=6.86=7級7級像元：y=7*1==7級原圖均衡化像元原像元數(shù)累積均衡化均衡化后像灰級后灰級數(shù)百分比百分比后百分比累積百分比

017900.190.19

0.19

0.191310230.250.440.250.44258500.210.650.210.65366560.160.81463290.080.89572450.060.95671220.030.9877810.021.00

0.24

0.89

0.11

1.000.050.150.250.050.150.25原始圖象直方圖均衡化后圖象直方圖直方圖匹配

（HistogramMatch）直方圖匹配是使圖象的直方圖與另一幅圖象或特定函數(shù)形式的直方圖相匹配直方圖匹配常作為相鄰圖象拼接或應(yīng)用多時相遙感圖象進行動態(tài)監(jiān)測的預處理工作通過直方圖匹配可以部分消除由于太陽高度角或大氣影響造成的相鄰圖象的效果差異直方圖匹配可分兩步完成：首先將需匹配的圖象直方圖變換為平坦的直方圖，即直方圖均衡化然后，將平坦的直方圖轉(zhuǎn)換為具有特定函數(shù)形式的直方圖圖3—3直方圖均衡化和直方圖匹配a(x,y)b(x,y)c(x,y)直方圖Dm0P1(a)Dm0P2(b)Dm0P3(c)1/DmP1(a)P2(b)面積函數(shù)10Dm0Dm10Dm1P3(c)3）反差增強（對比度擴展）普通線性擴展分段線性擴展非線性擴展普通線性擴展a1a2b2b1xaxb45o擴展前擴展后圖3—5b1’b2’分段線性擴展有時為了突出人們感興趣的某些目標物，要求拉伸某些局部灰級范圍——分段線性擴展分段線性變換的方法很多，主要根據(jù)變換后的要求，有目的的選取間斷點的位置，決定拉伸哪一段或壓縮哪一段的灰度范圍，也可以只處理一部分的灰度025502550255高值區(qū)拉伸低值區(qū)拉伸中間區(qū)拉伸分段線性擴展非線性擴展指數(shù)變換：主要用于增強亮部分y=beax+c對數(shù)變換：主要用于增強暗部分y=blog(ax+1)+c拋物線變換：指數(shù)與對數(shù)變換的主要缺點在于變換曲線不能交于坐標原點，因此變換前后輸入、輸出圖象灰級變化不一致，為了克服可用拋物線變換（見圖3—6）圖3—6非線性變換y1y輸入輸出xy=bx1輸入輸出xy=logx11x000(0,0)s=r2r=s2s=rTheTableLook-UpAlgorithm對整幅圖像統(tǒng)一采用一種灰度標尺的變換使影像反差擴展到整個動態(tài)范圍。這種反差處理是根據(jù)一個固定的變換關(guān)系逐個像素變換其灰度值，可以采用查表程序來完成查表法（LUT）：把亮度值的輸入與輸出之間的變換關(guān)系列成表格，已知輸入值可查表獲取其輸出值3.光譜增強1）彩色增強2）主成分變換3）纓子帽變換1）彩色增強三原色原理假彩色合成偽彩色密度分割彩色增強多波段圖象的彩色變換彩色坐標變換三原色原理