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1、第八章图像校正与增强第一页，本课件共有51页引言v图像校正图像校正包括包括辐射校正辐射校正和和几何校正几何校正。原因：原因：辐射校正辐射校正由于遥感检测系统、大气散射和吸收等原因引起的图由于遥感检测系统、大气散射和吸收等原因引起的图像模糊失真、分辨率和对比度下降等辐射失真；像模糊失真、分辨率和对比度下降等辐射失真；几何几何校正校正是由于搭载传感器的遥感平台飞行资态变化、地球是由于搭载传感器的遥感平台飞行资态变化、地球自传、地球曲率等原因引起的图像几何益畸变。自传、地球曲率等原因引起的图像几何益畸变。v图像增强图像增强则是为了突出相关的专题信息，提高图像则是为了突出相关的专题信息，提高图像的视觉
2、效果，使分析者能更容易地识别图像内容，的视觉效果，使分析者能更容易地识别图像内容，从图像中提取更有用的定量化信息。包括彩色增强、从图像中提取更有用的定量化信息。包括彩色增强、空间域增强和频率域增强等。空间域增强和频率域增强等。第二页，本课件共有51页教学内容v数字图像基础知识v图像校正的基本内容v图像增强的主要方法第三页，本课件共有51页8.1 数字图像基础知识数字图像基础知识v一、数字图像和图像数字化一、数字图像和图像数字化v（一）数字图像的概念（一）数字图像的概念v 早期的遥感技术通过摄影成像方法得到的像片称之为早期的遥感技术通过摄影成像方法得到的像片称之为光学图像。光学图像。v 能在计算
3、机里存储、运算、显示和输出的图像称为能在计算机里存储、运算、显示和输出的图像称为数字图像。数字图像。v 光学图像可以看成是由无数个很小的单元点子光学图像可以看成是由无数个很小的单元点子（像元）组成的，每个单元点子的明暗程度记录了成（像元）组成的，每个单元点子的明暗程度记录了成像瞬间对应的物体的反射光强度像瞬间对应的物体的反射光强度（灰度）（灰度），一幅遥感，一幅遥感图像其实质就是探测范围内图像其实质就是探测范围内电磁辐能量电磁辐能量分布图。由此分布图。由此可以使光学图像数字化。可以使光学图像数字化。第四页，本课件共有51页光学影像的数字化(x,y)表示像元的位置；表示像元的位置；f(x,y)表
4、示（表示（x,y)位置上的对位置上的对应地物电磁辐射强度。应地物电磁辐射强度。对于模拟图像对于模拟图像,x,y,f(x,y)的取值是连续的。的取值是连续的。要经过要经过“离离散化散化”取样才能变成计算机可存储和取样才能变成计算机可存储和运算的数字图像。运算的数字图像。xy函数函数f(x,y)的取的取值：值：离散整数离散整数取样是根据需取样是根据需要，将灰度空要，将灰度空间分成间分成2n级级（目前（目前n的取的取值有值有1、4、7、8，甚至更多。，甚至更多。第五页，本课件共有51页第六页，本课件共有51页（二）图像数字化（二）图像数字化 一幅光学图像经过上述离散取样，转化为数字图像的过程即一幅光
5、学图像经过上述离散取样，转化为数字图像的过程即图像数字化。图像数字化。图像的数字化内容：图像的数字化内容：（1）图像空间位置的数字化图像空间位置的数字化，即图像的空间取样。，即图像的空间取样。（2）图像灰度的数字化图像灰度的数字化，即指从图像灰度的连续变化中进，即指从图像灰度的连续变化中进行离散的采样，目前经常使用的灰度量度有行离散的采样，目前经常使用的灰度量度有2级，级，64级，级，128级，级，256级。级。除光学图像可以数字化为数字图像外，更多的遥感图像除光学图像可以数字化为数字图像外，更多的遥感图像源于传感器获得后直接的数字产品，如源于传感器获得后直接的数字产品，如SPOT,MSS,T
6、M,ETM等航天遥感数字。等航天遥感数字。第七页，本课件共有51页（三）灰度直方图（三）灰度直方图用平面直角坐标系表示一幅灰度范围为用平面直角坐标系表示一幅灰度范围为0-n数字图像像元灰度数字图像像元灰度分布状态。分布状态。横轴表示横轴表示灰度级灰度级，纵轴（纵轴（Pi=mi/M)表表示灰度级为示灰度级为gi的像元的像元个数个数mi占像元总数占像元总数的百分比。将的百分比。将2n个个Pi绘于图上，所绘于图上，所形成的统计直方图形成的统计直方图叫叫灰度直方图。灰度直方图。第八页，本课件共有51页v对数字图像的认识，一般是先通过数字图像的直方图来了解。数字图像直方图是以每个像元为统计单元，表示图像
7、中各亮度值或亮度值区间像元出现频率的分布图。第九页，本课件共有51页不同反差特征的图像不同反差特征的图像第十页，本课件共有51页通过灰度直方图可以直观地了解通过灰度直方图可以直观地了解图像增强图像增强的效果。的效果。第十一页，本课件共有51页第十二页，本课件共有51页二、图像处理系统与处理内容二、图像处理系统与处理内容（一）图像处理系统（一）图像处理系统第十三页，本课件共有51页（二）遥感图像计算机处理的主要内容（二）遥感图像计算机处理的主要内容 .图像校正图像校正：辐射校正、几何校正等；：辐射校正、几何校正等；2.增强处理增强处理：彩色增强、直方图增强、图像运算、多信：彩色增强、直方图增强、
8、图像运算、多信息融合等；息融合等；3.图像变换：图像变换：消除干扰、滤掉噪声、提高图像的质量，消除干扰、滤掉噪声、提高图像的质量，如变换等；如变换等；4.计算机信息提取计算机信息提取：非监督分类、监督分类、神经网络：非监督分类、监督分类、神经网络分类、模糊分类、空间信息撮等。分类、模糊分类、空间信息撮等。第十四页，本课件共有51页8.2 图像辐射校正图像辐射校正v一、系统辐射校正一、系统辐射校正v（一）光学摄影机内部辐射误差校正（一）光学摄影机内部辐射误差校正v 光学摄影机内部辐射误差主要是由镜头中心和边缘的透光学摄影机内部辐射误差主要是由镜头中心和边缘的透射光的强度不一致造成的，它使得在图像
9、上不同位置的同射光的强度不一致造成的，它使得在图像上不同位置的同一类地物有不同的灰度值。设原始图像灰度值一类地物有不同的灰度值。设原始图像灰度值g，校正的，校正的图像灰度图像灰度g,则有则有vg=g/cosv 为像点成像时光线与主光轴夹角。为像点成像时光线与主光轴夹角。由于由于传感器传感器响应特性和响应特性和大气大气的吸收、散射及其它随机因素影响，导致图的吸收、散射及其它随机因素影响，导致图像模糊失真，造成图像分辨率和对比度相对下降。这些都需要通过辐射校像模糊失真，造成图像分辨率和对比度相对下降。这些都需要通过辐射校正复原。包括：系统辐射校正、大气校正正复原。包括：系统辐射校正、大气校正第十五
10、页，本课件共有51页（二）光电扫描仪内部辐射误差的校正（二）光电扫描仪内部辐射误差的校正v两类误差：两类误差：v（1）光电转换误差；）光电转换误差；v（2）探测器增益变化引起的误差。）探测器增益变化引起的误差。v消除方法：消除方法：楔校准处理模型；增益校准模型。楔校准处理模型；增益校准模型。第十六页，本课件共有51页二、大气校正二、大气校正定义：定义：指消除主要由大气散射引起的辐射误差的处理过程。指消除主要由大气散射引起的辐射误差的处理过程。（一）公式法（一）公式法 与卫星扫描同步进行野外波谱测试，将地面测量结果与卫星与卫星扫描同步进行野外波谱测试，将地面测量结果与卫星影像对应像元亮度值进行回
11、归分析，回归方程为：影像对应像元亮度值进行回归分析，回归方程为：式中，式中，LAi为卫星观测值；为卫星观测值；Ri为地面反射率；为地面反射率；a和和b为回归系数；为回归系数；大气的影响主要是减少了图像的对比度，使原始信号和背景信号都大气的影响主要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。增加了因子。第十七页，本课件共有51页第十八页，本课件共有51页（二）回归分析法（二）回归分析法 由于大气散射主要影响短波部分，波长较长的波段几乎不受影由于大气散射主要影响短波部分，波长较长的波段几乎不受影响，因此可用长波数据来校正短波数据。响，因此可用长波数据来校正短波数据。作法：作法：在不受大
12、气影响的波段（如在不受大气影响的波段（如TM5）和待校正的某一波）和待校正的某一波段图像中，选择由段图像中，选择由最亮最亮至至最暗最暗的一系列目标，将每一目标的的一系列目标，将每一目标的两个待比较的波段灰度值提取出来进行回归分析，建立线两个待比较的波段灰度值提取出来进行回归分析，建立线性回归方程。性回归方程。例如例如：式中式中，为为TM5波段的亮度均值，波段的亮度均值，不不受大气影响波段的图像亮度值受大气影响波段的图像亮度值；为为TM1亮度均值，亮度均值，待待校正波段的图像亮度值校正波段的图像亮度值；第十九页，本课件共有51页a1,b1计算如下：计算如下：T1、T5表示表示TM1与与TM5波段
13、灰度值，波段灰度值，为TM1波段校正后的灰度值。第二十页，本课件共有51页辐射回归分析图：辐射回归分析图：第二十一页，本课件共有51页（三）直方图校正法（三）直方图校正法 通过灰度直方图对比找出校正量。通过灰度直方图对比找出校正量。校正方法具体如下：首先校正方法具体如下：首先确定图像上确有辐射灰度或反射灰度应为零的地区，该地区灰确定图像上确有辐射灰度或反射灰度应为零的地区，该地区灰度最小值度最小值a1必是大气散射引起的灰度直方图偏移值。校正时，必是大气散射引起的灰度直方图偏移值。校正时，将每一波段中每个像元的灰度值都减去本波段的最小值，从而将每一波段中每个像元的灰度值都减去本波段的最小值，从而
14、实现大气校正。实现大气校正。第二十二页，本课件共有51页8.3 几何校正的原理与方法几何校正的原理与方法v几何畸变：几何畸变：遥感图像在获取过程中由于多种原因导致景物中遥感图像在获取过程中由于多种原因导致景物中目标物相对位置的坐标关系在图像中发生变化。目标物相对位置的坐标关系在图像中发生变化。v一、遥感图像几何畸变来源一、遥感图像几何畸变来源v（一）传感器成像几何形态影响（一）传感器成像几何形态影响v传感器一般的成像几何形态有中心投影、全景投影、斜传感器一般的成像几何形态有中心投影、全景投影、斜距投影以及平行投影等几种不同类型。距投影以及平行投影等几种不同类型。v1、全景投影变形、全景投影变形
15、红外机械扫描仪、红外机械扫描仪、CCD线阵推帚式传感线阵推帚式传感器。器。第二十三页，本课件共有51页2、斜距投影变形、斜距投影变形侧视雷达属斜距投影，其成像变形规律如图侧视雷达属斜距投影，其成像变形规律如图第二十四页，本课件共有51页（二）传感器外方（二）传感器外方位元素变化畸变位元素变化畸变传感器外方位元素传感器外方位元素变化是指遥感平台变化是指遥感平台的的6个自由度：三轴个自由度：三轴方向及姿态角，其方向及姿态角，其中任何一个发生变中任何一个发生变化，都会给遥感图化，都会给遥感图像带来不同变形。像带来不同变形。参考教材参考教材P124和和P194仰俯仰俯偏航偏航滚动滚动第二十五页，本课件
16、共有51页（三）地球自转的影响（三）地球自转的影响地球自转对于瞬时光学成像遥感方式没有影响，对于扫描成像则造成地球自转对于瞬时光学成像遥感方式没有影响，对于扫描成像则造成图像平行错动。图像平行错动。为图像错动量；为图像错动量；扫描整景图像时间；扫描整景图像时间；该纬度的地球自转该纬度的地球自转线速度；线速度；图幅地面长度；图幅地面长度；地球平均半径地球平均半径6378KM；卫星运行平均角速卫星运行平均角速度；度；第二十六页，本课件共有51页（四）地球曲率影响（四）地球曲率影响1、在星下点视场、在星下点视场角较小，曲率影响角较小，曲率影响可忽略。可忽略。2、产生的误差原、产生的误差原理与航空像片
17、像点理与航空像片像点位移相同。位移相同。第二十七页，本课件共有51页二、遥感图像几何校正原理二、遥感图像几何校正原理v几何校正的思想是：一是分析几何畸变的过几何校正的思想是：一是分析几何畸变的过程，建立几何畸变的数学模型，然后对此数程，建立几何畸变的数学模型，然后对此数学模型求逆函数，用此逆函数求得遥感图像学模型求逆函数，用此逆函数求得遥感图像畸变前的图像。二是利用实地测量的地物的畸变前的图像。二是利用实地测量的地物的真实坐标值，寻找实测值与畸变之后的图像真实坐标值，寻找实测值与畸变之后的图像之间的函数关系，从而得到几何校正的方法。之间的函数关系，从而得到几何校正的方法。实际工作中常常将两者相
18、结合。实际工作中常常将两者相结合。第二十八页，本课件共有51页v条件允许的情况下，控制点最好均匀分布在工作区域。第二十九页，本课件共有51页v遥感图像几何校正包括遥感图像几何校正包括光学校正（现在用的光学校正（现在用的不多）不多）和和数字纠正数字纠正两种方法。两种方法。v 数字纠正数字纠正是通过计算机对图像每个像元逐个是通过计算机对图像每个像元逐个地解析纠正处理完成的，其包括两方面：一地解析纠正处理完成的，其包括两方面：一是是像元坐标变换；像元坐标变换；二是二是像元灰度值重新计算像元灰度值重新计算（重采样）。（重采样）。第三十页，本课件共有51页（一）坐标变换的两种方案（一）坐标变换的两种方案
19、v首先要确定原始图像和纠正后图像之间的坐标变换关首先要确定原始图像和纠正后图像之间的坐标变换关系。对其包括：系。对其包括：v直接法：直接法：从原始图像阵列出发，依次对其中每一个像从原始图像阵列出发，依次对其中每一个像元分别计算其在输出（纠正后）图像的坐标，即：元分别计算其在输出（纠正后）图像的坐标，即：式中，式中，P点（点（x,y）为原始图像的行数和列数，求得其在新图）为原始图像的行数和列数，求得其在新图像中的坐标像中的坐标P（X，Y）（即地面坐标系），并把）（即地面坐标系），并把P（x,y)的灰的灰度值重新计算后送到度值重新计算后送到P（X，Y）位置上去。）位置上去。第三十一页，本课件共有5
20、1页间接法：间接法：从空白图像阵列出发，依次计算每个像元从空白图像阵列出发，依次计算每个像元P（X，Y）在原始）在原始图像中的位置图像中的位置P（x,y）（）（反解反解），然后把），然后把P（x,y）的灰度值计算后返）的灰度值计算后返送给送给P(X,Y)。其纠正公式为：。其纠正公式为：第三十二页，本课件共有51页(二）输出图像的边界大小二）输出图像的边界大小输出图像边界的输出图像边界的地面坐标值地面坐标值是由包括纠正后图像在内的最小长方形是由包括纠正后图像在内的最小长方形范围来确定的。范围来确定的。根据公式求出原始图像四个角点在纠正后图像中的对应点。根据公式求出原始图像四个角点在纠正后图像中的
21、对应点。第三十三页，本课件共有51页（三）数字图像灰度值的（三）数字图像灰度值的重采样重采样 校正前后图像的分辨率变化、像元点位置相对变化引起输出图像阵校正前后图像的分辨率变化、像元点位置相对变化引起输出图像阵列中的同名点灰度值变化。列中的同名点灰度值变化。重采样：重采样：P的灰度值取决于周围列阵点上像元的灰度值对其所的灰度值取决于周围列阵点上像元的灰度值对其所作的贡献，这就是作的贡献，这就是灰度值重采样灰度值重采样第三十四页，本课件共有51页1、最近邻法、最近邻法 用距离投影点最近像元灰度值代替输出像元灰度值。用距离投影点最近像元灰度值代替输出像元灰度值。2、双线性内插法、双线性内插法 投影
22、点周围投影点周围4个相邻像元灰度值，并根据各自权重计个相邻像元灰度值，并根据各自权重计算输出像元灰度值，公式简述为：算输出像元灰度值，公式简述为：第三十五页，本课件共有51页3、双三次卷积法、双三次卷积法 获取与投影点邻近的获取与投影点邻近的16个像元灰度值计算输出像元灰度个像元灰度值计算输出像元灰度值，公式为：值，公式为：第三十六页，本课件共有51页三、数字图像几何校正方法三、数字图像几何校正方法 数字图像几何校正方法有数字图像几何校正方法有多项式纠正法多项式纠正法和和共线方程纠正法。前者共线方程纠正法。前者常用。常用。多项式纠正法多项式纠正法的基本思想：回避成像的空间几何过程，而真接对图像
23、变的基本思想：回避成像的空间几何过程，而真接对图像变形的本身进行数学模拟。常用的二元齐次多项式纠正变换方程为：形的本身进行数学模拟。常用的二元齐次多项式纠正变换方程为：式中，式中，x,y为某像元的原始图像坐标；为某像元的原始图像坐标；X,Y为纠正后同名点的地为纠正后同名点的地面（或地图）坐示；面（或地图）坐示；ai,bi为多项式系（为多项式系（i=0,1,2对于简单的旋转、偏移、缩放变形，使用右侧的公式对于简单的旋转、偏移、缩放变形，使用右侧的公式即可。即可。第三十七页，本课件共有51页v工作中常利用待定系数法求解工作中常利用待定系数法求解ai和和bi。选择。选择待纠正图像和参考图上可清晰辨认
24、点作为地待纠正图像和参考图上可清晰辨认点作为地面控制点（记作面控制点（记作GCP），代替式中的），代替式中的x，y，X，Y。一般来说，控制点选用图像上易分辩。一般来说，控制点选用图像上易分辩且较精细的特征，很容易用目视方法辨别，且较精细的特征，很容易用目视方法辨别，如道路交叉点、河流弯曲或分叉处、海岸线如道路交叉点、河流弯曲或分叉处、海岸线弯曲、湖泊边缘、飞机场、城廓边缘等。图弯曲、湖泊边缘、飞机场、城廓边缘等。图像边缘部分一定要选取控制点，避免误差外像边缘部分一定要选取控制点，避免误差外推。尽可能满幅均匀选择。最少控制点数计推。尽可能满幅均匀选择。最少控制点数计算公式为（算公式为（n+1)*
25、(n+2)/2，n为次方数，即一为次方数，即一次方最少需要次方最少需要3个控制点。个控制点。第三十八页，本课件共有51页第三十九页，本课件共有51页8.4遥感图像增强遥感图像增强v图像增强是为了突出图像中的某些信息（如图像增强是为了突出图像中的某些信息（如强化图像高频分量，可使图像中物体轮廓清强化图像高频分量，可使图像中物体轮廓清晰、细节明显），同时抑制或去除某些不需晰、细节明显），同时抑制或去除某些不需要的信息来提高遥感图像质量的处理方法。要的信息来提高遥感图像质量的处理方法。图像增强可以改善图像质量，使之更适于人图像增强可以改善图像质量，使之更适于人的视觉或机器识别系统。遥感图像增强主要的
26、视觉或机器识别系统。遥感图像增强主要包括空域增强、频域增强、色彩增强等方法。包括空域增强、频域增强、色彩增强等方法。第四十页，本课件共有51页一、彩色增强处理一、彩色增强处理假彩色合成假彩色合成原理：原理：选取同一目标的三个选取同一目标的三个多光谱数据多光谱数据合成一幅彩色合成一幅彩色图像。图像。第四十一页，本课件共有51页第四十二页，本课件共有51页二、空间域增强处理二、空间域增强处理定义：空间域定义：空间域指图像平面所在的二维空间，指图像平面所在的二维空间，空间域图像增强空间域图像增强是是指在图像平面上应用某种数学模型，通过改变图像像元灰度值达到增指在图像平面上应用某种数学模型，通过改变图
27、像像元灰度值达到增强效果。（这种增强并不改变像元的位置）强效果。（这种增强并不改变像元的位置）（一）反差增强（一）反差增强 反差增强反差增强又称对比度增强或点增强。又称对比度增强或点增强。主要通过改变图像灰主要通过改变图像灰度分布态势，扩展灰度分布区间，达到增加反差的目的。度分布态势，扩展灰度分布区间，达到增加反差的目的。1.线性增强线性增强 若增强前后灰度函数关系符合以下线性关系式，则称为线性增强，若增强前后灰度函数关系符合以下线性关系式，则称为线性增强，也称也称“线性拉伸线性拉伸”：第四十三页，本课件共有51页为增强后灰度值；为增强后灰度值；为增强前灰度值；为增强前灰度值；为常数；为常数；
28、此变换过程此变换过程和结果可用和结果可用图表示：图表示：第四十四页，本课件共有51页举例：举例：某地某地TM图像，增强前灰度最大值为图像，增强前灰度最大值为62，最小，最小值为值为10，选择，选择0-256灰度级进行线性变换，则变换函数灰度级进行线性变换，则变换函数为：为：其中：其中：第四十五页，本课件共有51页第四十六页，本课件共有51页v2.非线性增强非线性增强指变换函数为线性方程以外的指变换函数为线性方程以外的初等函数。如对数和指数函数。见教材初等函数。如对数和指数函数。见教材P203-204v3.直方图均衡化直方图均衡化是将随机分布的图像直方图是将随机分布的图像直方图修改成均匀分布的直
29、方图，其实质是对图像修改成均匀分布的直方图，其实质是对图像进行非线性拉伸，重新分配图像像元值，使进行非线性拉伸，重新分配图像像元值，使一定灰度范围内的像元的数量大致相等。见一定灰度范围内的像元的数量大致相等。见教材教材P204-205v4.直方图匹配直方图匹配是通过查找表使得一个图像的是通过查找表使得一个图像的直方图与另一个图像直方图类似，亦属于非直方图与另一个图像直方图类似，亦属于非线性变换。线性变换。第四十七页，本课件共有51页（二）邻域法增强v邻域法增强是根据周围像元点的关系作邻域邻域法增强是根据周围像元点的关系作邻域运算。（见教材运算。（见教材P207）v1.平滑：利用图像点（平滑：利
30、用图像点（x，y）及其邻域若干）及其邻域若干个像素的灰度平均值来代替点（个像素的灰度平均值来代替点（x，y）的灰）的灰度值，结果是滤掉一些细节，对亮度突变的度值，结果是滤掉一些细节，对亮度突变的点产生了点产生了“平滑平滑”效果。效果。v2.边缘增强：提高边缘灰度值的变化差，使边缘增强：提高边缘灰度值的变化差，使界线更加清晰。界线更加清晰。第四十八页，本课件共有51页v统计滤波（statistical filter）2倍乘积运行结果第四十九页，本课件共有51页v利用锐化增强处理（crisp enhancement）第五十页，本课件共有51页思考题v名词解释：数字图像、图像数字化、大气校名词解释：数字图像、图像数字化、大气校正、几何畸变、空间域图像增强正、几何畸变、空间域图像增强v问答题：问答题：v1、图像的数字化包括哪两个方面的内容？、图像的数字化包括哪两个方面的内容？v2、为什么需要辐射校正、几何校正？、为什么需要辐射校正、几何校正？v3、遥感图像几何畸变有哪些来源？、遥感图像几何畸变有哪些来源？v4、图像几何校正的基本思想是什么？、图像几何校正的基本思想是什么？v5、试说明回归分析和直方图校正的原理。、试说明回归分析和直方图校正的原理。v6、图像增强的目的是什么？、图像增强的目的是什么？第五十一页，本课件共有51页