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1、第四章第四章 遥感图像的几何处理遥感图像的几何处理 遥感图像构想方程和共线方程遥感图像构想方程和共线方程1遥感图像变形遥感图像变形2遥感图像几何校正遥感图像几何校正3地地物物影影像像几何几何信息信息辐射辐射信息信息地物几何位置地物几何位置模型重建模型重建几何量测几何量测地物属性地物属性影像解译影像解译摄影测量与遥感的任务摄影测量与遥感的任务 是对任何类型传感器成像进行几何纠正的基础是对任何类型传感器成像进行几何纠正的基础 图像的地物点图像的地物点 对应地面点对应地面点 (x,y)(X,Y,Z)构像方程构像方程共共线线方方程程4-1遥感传感器的构像方程遥感传感器的构像方程一一 遥感图像通用构像方
2、程遥感图像通用构像方程 主要的坐标系主要的坐标系 S S U U V V W W X X y y O OP Pf f X X Y Y O O Z Z 地面坐标系地面坐标系OXYZ 像平面坐标系像平面坐标系oxy 传感器坐标系传感器坐标系SUVWp像空间坐标系像空间坐标系sxyz x x y y z z 共线方程可以简写为共线方程可以简写为:2 全景摄影机的构像方程全景摄影机的构像方程 全景摄影机全景摄影机-缝平行于飞行方向缝平行于飞行方向 缝缝 -像片面位于焦面上像片面位于焦面上 -缝所处胶片暴光缝所处胶片暴光 s 飞行方向飞行方向 x 中心线中心线每条缝隙图像成像的像点坐标为每条缝隙图像成像
3、的像点坐标为（x，0，f）构像方程为：构像方程为：3 缝隙式摄影机的构像方程缝隙式摄影机的构像方程 缝隙式摄影机缝隙式摄影机 缝垂直于飞行方向缝垂直于飞行方向 缝在缝在S正上正上(下下)方方胶片面胶片面s s缝缝地面地面飞行方向飞行方向每条缝隙图像成像的像点坐标为每条缝隙图像成像的像点坐标为（0，y，f）其构像方程为：其构像方程为：其共线方程为其共线方程为：当推扫式传感器沿旁向倾斜固定角当推扫式传感器沿旁向倾斜固定角时，时，其共线方程为其共线方程为：5 点扫描式传感器点扫描式传感器(MSS、TM)的构像方程的构像方程 -扫描式传感器获得的图像属于多中心投影，每个扫描式传感器获得的图像属于多中心
4、投影，每个 像元都有自己的投影中心像元都有自己的投影中心-扫描瞬间点成像（扫描瞬间点成像（x0，y0）-成像面位于焦面上成像面位于焦面上(0,0,-f)构像方程为：R=共线方程可表达为：飞行方向飞行方向x=0y=rsin，等效焦距f=rcos r=Rp/m，m为距离向上雷达图像比例尺分母SP=Rp=H/COSsfY Y r PPP PP Py y H H YY侧视雷达的构像方程侧视雷达的构像方程:共线方程可表达为：共线方程可表达为：7基于多项式的传感器模型基于多项式的传感器模型思想：回避成像的空间几何过程，用一个适当的多项思想：回避成像的空间几何过程，用一个适当的多项式来描述纠正前后图像相应点
5、之间的坐标关系。式来描述纠正前后图像相应点之间的坐标关系。简单、近似简单、近似常用的多项式模型有：增加了与地形起伏有关的增加了与地形起伏有关的Z坐标坐标l应用只限于变形很小的图像如垂直下视图像、图像覆盖范围小或者地形相对平坦的地区图像。8 基于有理函数的传感器模型基于有理函数的传感器模型有理函数模型（RationalFunctionModel，RFM）是SpaceImaging公司提供的一种广义的新型传感器成像模型，能够获得与严格成像模型近似一致精度的、形式简单的概括模型。RFM将地面点大地坐标与其对应的像点坐标用比值多项式关联起来。为了增强参数求解的稳定性，将地面坐标和影像坐标正则化到1.0
6、和1.0之间。42遥感图像的几何变形遥感图像的几何变形 遥感图像的几何变形遥感图像的几何变形:是指图像上像元在图像坐标系中的坐标与其是指图像上像元在图像坐标系中的坐标与其在地图坐标系等参考坐标系统中的对应坐标之间的在地图坐标系等参考坐标系统中的对应坐标之间的差异。差异。1 传感器成像方式传感器成像方式引起的图像变形引起的图像变形 (1)全景投影变形全景投影变形 点点P在全景面上的像点为在全景面上的像点为p，则，则p 在扫描线方向上的坐标在扫描线方向上的坐标yp yp=f/MNOpyPpyL S设L是一个等效的中心投影成像面，P点在oy上的像点p，其坐标yp=ftg从而可以得到全景变形公式：dy
7、=yp-yp=f*(/tg)x xy y全景畸变的影响全景畸变的影响（2）斜距投影变形斜距投影变形斜距投影图形上的影像坐标yp为yp=RP=H/cos=f/cos=fsec而地面上P点在等效中心投影图像oy上的像点p的坐标ypyp=ftg斜距投影的变形误差:dy=ypyp=f（sectg）斜距变形的图形变形情况斜距变形的图形变形情况x xy y2 传感器外方位元素变化的影响传感器外方位元素变化的影响 外方位元素，是指传感器成像时的位置（外方位元素，是指传感器成像时的位置（Xs,Ys,Zs）和姿态角（和姿态角（，）竖直摄影条件下竖直摄影条件下 =0 0 1 -1 -A At t 1 -1 -1
8、1可以得到外方位元素变化所产生的像点位移为可以得到外方位元素变化所产生的像点位移为：d、d、d和和d对整幅图像的综合影响是使对整幅图像的综合影响是使其产生平移、缩放和旋转等其产生平移、缩放和旋转等线性线性变化变化 只有只有d、d才使图像产生才使图像产生非线性非线性变形变形 各单个外方位元素引起的图像变形各单个外方位元素引起的图像变形 x=0分辨率a=a0seca=a0sec23 地形起伏引起的像点位移地形起伏引起的像点位移(1)中心投影情形时中心投影情形时 在在垂垂直直摄摄影影的的条条件件下下，=0 0，地地形形起起伏伏引起的像点位移为：引起的像点位移为：h=rh/H xh=xh/H yh=y
9、h/H 其中其中x、y为地面点对应的像点坐标，为地面点对应的像点坐标，x、y 为由地形起伏引起的在为由地形起伏引起的在x、y方向上的像点位移方向上的像点位移(2)推扫式成像情形时推扫式成像情形时 由于由于x=0，xh=xh/H=0 而在而在y上方有：上方有：yh=yh/H 即投影差只发生在即投影差只发生在y方向（扫描方向）方向（扫描方向）(3)逐点扫描仪成像情形逐点扫描仪成像情形xh=xh/H=0 yh=yhcos2=yhcos2/H =ftgcos2h/H=fsincosh/HyhyhHfh(4)侧视雷达成像时侧视雷达成像时 因地形起伏引起的图像图像的影响只发生在因地形起伏引起的图像图像的影
10、响只发生在y方向，其方向，其投影差近似公式为：投影差近似公式为：xh=0yh=(RP-RP0)/mr=-hcos/mr4 地球曲率引起的图像变形地球曲率引起的图像变形 简化为：对中心投影图像的影响hx=-hx=-Dx2/2R0=-(Hx/f)2/2R0hY=-hY=-DY2/2R0=-(Hy/f)2/2R0其中因为对中心投影影像对中心投影影像hx=-hx =-Dx2/2R0=-(Hx/f)2/2R0 hY=-hY=-DY2/2R0=-(Hy/f)2/2R0对点扫描影像对点扫描影像 y=ftgy=fhx=0 hY=-(Hy/f)2/2R0=-H tg(y/f)2/2R0对中心投影影像对中心投影影
11、像 hx=-hx =-Dx2/2R0=-(Hx/f)2/2R0 hY=-hY=-DY2/2R0=-(Hy/f)2/2R0对对SAR影像影像y=ftghx=0 hY=-(Hy/f)2/2R0=-H tg 2/2R05 大气折射引起大气折射引起的图像变形的图像变形 大气层不是一个均匀大气层不是一个均匀的介质，使得电磁波的的介质，使得电磁波的传播路径不是一条直线传播路径不是一条直线而变成了曲线，从而引而变成了曲线，从而引起像点的位移。起像点的位移。6 地球自转的影响地球自转的影响当卫星由北向南运行的同时，地球表面也在由西当卫星由北向南运行的同时，地球表面也在由西向东自转向东自转 由于卫星图像每条扫描
12、线的成像时间不同，因而由于卫星图像每条扫描线的成像时间不同，因而造成扫描线在地面上的投影依次向西平移，最终使得造成扫描线在地面上的投影依次向西平移，最终使得图像发生扭曲图像发生扭曲 地球自地球自转的影响转的影响 图像底边中点的坐标位移产图像底边中点的坐标位移产生了图像底边中点的坐标位生了图像底边中点的坐标位移移x和和y，以及平均航，以及平均航偏角偏角。x=bbbb sin sin x x y=bbcos bbcos y y =y/l是卫星运行到图像中心点位置时的航是卫星运行到图像中心点位置时的航向角；向角；l是图像是图像x方向边长；方向边长；x和和y是图像是图像x和和y方向的比例尺。方向的比例
13、尺。bb=WLt WL-纬度处的地面自转线速度WL=(ReCOS)ebb=(ReCOS)ete-地球自转角速度(常数=360/天)例:MSS一幅2340行每次扫描6行,用时73.42ms(1000ms=1秒)一幅的时间t=73.42ms*2340/6=28.6秒ReReCOS 是图像底边中点的地理纬度是图像底边中点的地理纬度 球面三角形球面三角形 SQP cos=(cos=(cos2-sinsin2 2)1/2/cos/cos 为为轨道面的偏角轨道面的偏角 x=bbbb sin sin x x y=bbcos bbcos y y 43 遥感图像的几何处理遥感图像的几何处理1几何处理的重要性几何
14、处理的重要性:各种专题图的生产的预处理；各种专题图的生产的预处理；保证多源遥感信息处理时几何的一致性；保证多源遥感信息处理时几何的一致性；利用遥感数据进行地图测图或更新也必须。利用遥感数据进行地图测图或更新也必须。2 遥感图像的几何处理包括两个层次遥感图像的几何处理包括两个层次1 遥感图像的遥感图像的粗加工处理粗加工处理2 遥感图像的遥感图像的 精加工处理精加工处理 遥感图像的粗加工处理也称为粗纠正，它仅做系遥感图像的粗加工处理也称为粗纠正，它仅做系统误差改正。统误差改正。辐射处理辐射处理 粗加工处理粗加工处理 几何处理几何处理 分幅注记分幅注记4 遥感图像的粗加工处理遥感图像的粗加工处理 L
15、ANDSAT卫星去斜纠正法卫星去斜纠正法:改正改正地球自转地球自转、像素地面像素地面尺寸在尺寸在x,y方向不等方向不等、以及、以及轨道面偏斜因素所引起的图像变轨道面偏斜因素所引起的图像变形形以及以及图像顶边不水平图像顶边不水平的因素所引起的图像变形的因素所引起的图像变形xxyy 1 0 例例:MY=79/57=1.41 0 MY cos -sin sin=sin/cosB0 sin cos p115 -卫星星轨道面偏角度道面偏角度;B0-像幅中心星下点的地理像幅中心星下点的地理纬度度 1=M3 M2 M1 M0M3=M 2=y=y+dy+dy=y+xy10y1 y=dy/x=ecosB0Ret
16、/sRet=cosB0e/ss-卫星运行角速度e-地球自转角速度=7.292X10-5(rad/s)t-卫星运行时间M1=xXyyydy测定参数法测定参数法:如多光谱扫描仪如多光谱扫描仪,其成像的公式为构像方程为：其成像的公式为构像方程为：X X 0 Y =Y +At R 0 Z p Z s -f 式中式中 R=对其图像的纠正就需要得到成象时投影中心的大地坐标对其图像的纠正就需要得到成象时投影中心的大地坐标X、Y、Z，扫，扫描仪姿态角以确定旋转矩阵描仪姿态角以确定旋转矩阵At，扫描角，扫描角以及焦距以及焦距f。2-为了确定投影中心的坐标为了确定投影中心的坐标首先要确定卫星的坐标，卫星与传感器之
17、间的相对位置是首先要确定卫星的坐标，卫星与传感器之间的相对位置是固定的，可以在地面测得。测定卫星坐标的方法有固定的，可以在地面测得。测定卫星坐标的方法有卫星星历卫星星历表解算和全球定位系统测定两种方法表解算和全球定位系统测定两种方法-传感器姿态角的测定传感器姿态角的测定卫星姿态角的测定可以用姿态测量仪器测定，如卫星姿态角的测定可以用姿态测量仪器测定，如红外姿红外姿态测量仪、星相机、陀螺仪态测量仪、星相机、陀螺仪等，也可以通过等，也可以通过3个安装在卫星个安装在卫星上上3个不同位置的个不同位置的GPS接收机测得的数据来解求姿态角。接收机测得的数据来解求姿态角。-扫描角扫描角的测定的测定根据传感器
18、扫描周期根据传感器扫描周期T，扫描视场，扫描视场，可以计算平，可以计算平均扫描角速度均扫描角速度 ：=/(T/2)则平均扫描角：则平均扫描角：式中式中t为扫描时刻为扫描时刻。在在粗加工粗加工处理的基础上处理的基础上,采用采用地面控制点地面控制点的方法进一步的方法进一步提高影像的几何精度提高影像的几何精度 控制点的要求和获取方法控制点的要求和获取方法:(1)要求要求:影像上的明显地物点影像上的明显地物点 影像中均匀分布影像中均匀分布 要满足一定的数量要求要满足一定的数量要求123 5 遥感图像的精加工处理遥感图像的精加工处理 (2)获取方法获取方法 GPS或野外测量或野外测量 地形图上读取地形图
19、上读取12多多 项项 式式 法法 地图与图像对应点地图与图像对应点多多 项项 式式 法法 图像与图像对应点图像与图像对应点(3)两个环节：两个环节：像素坐标的变换像素坐标的变换 即将图像坐标转变为地即将图像坐标转变为地 图或地面坐标图或地面坐标 对坐标变换后的像素亮度值进行重采样对坐标变换后的像素亮度值进行重采样 21(4)数字图像纠正主要处理过程如下：数字图像纠正主要处理过程如下：根据图像的成像方式确定影像坐标和地面坐标根据图像的成像方式确定影像坐标和地面坐标之间的数学模型。之间的数学模型。1 多多 项项 式式 法法 1二次多项式间接法纠正变换公式为：二次多项式间接法纠正变换公式为：xi=a
20、0+a1XI+a2YI+a3XIYI+a4XI2+a5YI2yi=b0+b1XI+b2YI+b3XIYI+b4XI2+b5YI2一次多项式一次多项式4个以上点个以上点 二次多项式二次多项式7个以上点个以上点 三次多项式三次多项式11个以上点个以上点 共线方程法共线方程法 当地形起伏较大，且多项式纠正的精度不当地形起伏较大，且多项式纠正的精度不当地形起伏较大，且多项式纠正的精度不当地形起伏较大，且多项式纠正的精度不能满足要求时，要用共线方程进行纠正。能满足要求时，要用共线方程进行纠正。能满足要求时，要用共线方程进行纠正。能满足要求时，要用共线方程进行纠正。2SPOT图像的共线方程纠正图像的共线方
21、程纠正存在的问题？存在的问题？图像特征提取与基于松弛法的整体图像匹图像特征提取与基于松弛法的整体图像匹 配，全自动地获取密集同名点配，全自动地获取密集同名点 密集同名点对构成密集三角网（小面元）密集同名点对构成密集三角网（小面元）利用小三角形面元进行微分纠正，实现图像精利用小三角形面元进行微分纠正，实现图像精 确配准。确配准。基于小面元的微分纠正基于小面元的微分纠正3 快速匹配出密集、均匀分布的数万个乃至数十万个快速匹配出密集、均匀分布的数万个乃至数十万个同名点。同名点。通过小面元微分纠正，检测中误差一般不超过通过小面元微分纠正，检测中误差一般不超过1.5个像素。个像素。解决山区、丘陵地区图像
22、的配准。解决山区、丘陵地区图像的配准。特特 点点 图象特征点提取图象特征点提取 将目标图像中的明显点提取出来作为配准的控将目标图像中的明显点提取出来作为配准的控制点。这些点特征的提取是利用兴趣算子提取的。制点。这些点特征的提取是利用兴趣算子提取的。算算 法法 预处理预处理 人工选取几对同名点的概略位置，根据这人工选取几对同名点的概略位置，根据这些同名点解算图像间概略的平移、旋转与缩放些同名点解算图像间概略的平移、旋转与缩放等预处理参数。等预处理参数。粗匹配粗匹配 以特征点为中心，取一矩形窗口作为目标窗口。以特征点为中心，取一矩形窗口作为目标窗口。根据先验知识的预测，从图像中取一较大的矩根据先验
23、知识的预测，从图像中取一较大的矩形窗口作为搜索窗口。形窗口作为搜索窗口。将目标窗口的灰度矩阵和搜索窗口中等大将目标窗口的灰度矩阵和搜索窗口中等大的子窗口灰度矩阵进行比较。的子窗口灰度矩阵进行比较。其中最相似的子窗口的中心为该特征点的其中最相似的子窗口的中心为该特征点的同名点。同名点。粗匹配的结果将被作为控制，用于后续的粗匹配的结果将被作为控制，用于后续的精匹配。精匹配。为提高可靠性，用由粗到细的匹配策略，为提高可靠性，用由粗到细的匹配策略，特征提取与粗匹配按分层多级图象金字塔结构特征提取与粗匹配按分层多级图象金字塔结构进行。进行。几何条件约束的整体松弛匹配几何条件约束的整体松弛匹配 a 改正地
24、面坡度产生的畸变改正地面坡度产生的畸变 以两相邻的特征作为左右两边构成窗口以两相邻的特征作为左右两边构成窗口 先将搜索子窗口重采样，使其与目标窗口等大，先将搜索子窗口重采样，使其与目标窗口等大，然后再评价其相似性，可克服坡度引起的畸变差对然后再评价其相似性，可克服坡度引起的畸变差对匹配的不利影响。匹配的不利影响。b 几何约束条件几何约束条件 第一第一：目标点的顺序与其同名点的顺序：目标点的顺序与其同名点的顺序 应相当，不应当有逆序；应相当，不应当有逆序；第二第二:同名点的左右横坐标差不应由突变；同名点的左右横坐标差不应由突变；第三第三:同名点的左右横坐标应当相差不大同名点的左右横坐标应当相差不
25、大 c 整体松弛匹配整体松弛匹配 传统的图像匹配是孤立的单点匹配，它不传统的图像匹配是孤立的单点匹配，它不考虑周围点的匹配结果的一致性。考虑周围点的匹配结果的一致性。同名点的判定必须借助其临近的点，且它同名点的判定必须借助其临近的点，且它们的影响是相互的。们的影响是相互的。小面元微分纠正小面元微分纠正 将提取的数成千上万同名点，构成相互对应的小将提取的数成千上万同名点，构成相互对应的小三角网。三角网。在小三角网中完成多项式纠正在小三角网中完成多项式纠正(一次项一次项)多项式次数与曲线模拟 根据所采用的数字模型确定纠正方案及公式根据所采用的数字模型确定纠正方案及公式 2 直接法方案直接法方案 从
26、原始图像阵列出发从原始图像阵列出发，按行列的顺序依次对每个，按行列的顺序依次对每个原始像素点位求其在地面坐标系（也是输出图像坐原始像素点位求其在地面坐标系（也是输出图像坐标系）中的正确位置标系）中的正确位置 X=Fx(x,y)Y=FY(x,y)缺点缺点:.1 间接法方案间接法方案 从空白的输出图像阵列出发从空白的输出图像阵列出发，亦按行列的，亦按行列的顺序依次对每个输出像素点位反求原始图像坐顺序依次对每个输出像素点位反求原始图像坐标中的位置标中的位置 x=Gx(X,Y)y=Gy(X,Y)2 直接法和间接法纠正方案直接法和间接法纠正方案 abcdxyaXbYcd直接法直接法F(x,y)HHH间接
27、法间接法G(X,Y)根据地面控制点和对应像点坐标进行平差计算根据地面控制点和对应像点坐标进行平差计算变换参数，评定精度。变换参数，评定精度。对原始影像进行几何变换计算，像素亮度值重对原始影像进行几何变换计算，像素亮度值重采样。采样。43（5）纠正具体步骤纠正具体步骤:纠正后数字图像的边界范围的确定纠正后数字图像的边界范围的确定l纠正后图像的边界范围，指的是在计算机存贮器中为输出图像所开出的贮存空纠正后图像的边界范围，指的是在计算机存贮器中为输出图像所开出的贮存空间大小，以及该空间边界（首行，首列，末行和末列）的地图（或地面）坐标间大小，以及该空间边界（首行，首列，末行和末列）的地图（或地面）坐
28、标定义值。定义值。1纠正后图像边界范围的确定过程如下：纠正后图像边界范围的确定过程如下：把原始图像的四个角点把原始图像的四个角点a，b，c，d按纠正变换函数投影按纠正变换函数投影到地图坐到地图坐 标系统中去，得到标系统中去，得到8个坐标值：个坐标值：（Xa,a），（），（Xb,b），），（Xc,c），（），（Xd,d）对这对这8个坐标值按个坐标值按X和和Y两个坐标组分别求其最小值（两个坐标组分别求其最小值（X1，Y1）和最大值（）和最大值（X2，Y2）X1=min（Xa,Xb,Xc,Xd）X2=max（Xa,Xb,Xc,Xd）Y1=min（Ya,Yb,Yc,Yd）Y2=max（Ya,Yb,Yc
29、,Yd）并令并令X1，Y1，X2，Y2为纠正后图像范围四条边界的地图坐标值。为纠正后图像范围四条边界的地图坐标值。12根据精度要求定义输出像素的地面尺寸根据精度要求定义输出像素的地面尺寸X和和Y 图像总的行列数图像总的行列数M和和N由下式确定由下式确定：M=(Y2-Y1)/Y+1N=(X2-X1)/X+1行列号的取值范围可为：3地面坐标输出图像坐标（x，y）或者：式中：，纠正后像素的地面坐标；，纠正后像素的图像坐标（行列号）。4直接法或间接法纠正直接法或间接法纠正 建立误差方程：建立误差方程：二次多项式间接法纠正变换公式为：二次多项式间接法纠正变换公式为：xi=a0+a1XI+a2YI+a3X
30、IYI+a4XI2+a5YI2yi=b0+b1XI+b2YI+b3XIYI+b4XI2+b5YI2误差方程为：Vxi=a0+a1XI+a2YI+a3XIYI+a4XI2+a5YI2-xIVyi=b0+b1XI+b2YI+b3XIYI+b4XI2+b5YI2-yI简化为：Vxi=Aa-LxVyi=Ab-Ly211XIYIXIYIXI2YI2A=1X2Y2X2Y2X22Y22.1TXnYnXnYnXn2Yn2Lx=x1x2.xnTLy=y1y2.ynTVxIaLxVyIbb Ly=A-建法方程：建法方程：ATAa=ATLxATAbb=ATLy解待定系数：解待定系数：a=ATA-1ATLx bb=A
31、TA-1ATLy精度分析：精度分析：x=(VxTVx/n-f)1/2y=(VyTVy/n-f)1/2n-控制点数f-多项式系数个数234若若 说说明有粗差明有粗差 原因：看原因：看错同名点；同名点；量量测坐坐标有有误。将将误差超限的点去掉，重新迭代，直到差超限的点去掉，重新迭代，直到 按按规规范范的的限差限差为为（平面）平面）1 1：1010万影像万影像图 50m 50m 1 1：5 5万影像万影像图 25m 25m 1 1：1 1万影像万影像图 5m 5m重采重采样 最邻近像元采样法最邻近像元采样法 该法实质是取距离被采样点最近的已知像素元素的该法实质是取距离被采样点最近的已知像素元素的（N
32、）亮度）亮度IN作为采样亮度作为采样亮度 采样法最简单，辐射保真度较好采样法最简单，辐射保真度较好,但它将造成像点在一个但它将造成像点在一个像素范围内的位移，其几何精度较其他两种方法差。像素范围内的位移，其几何精度较其他两种方法差。31最邻近像元最邻近像元采样法采样法 双线性内插法双线性内插法2 该法的重采样函数是对辛克函数的更粗略近似，可以用如图所示该法的重采样函数是对辛克函数的更粗略近似，可以用如图所示的一个三角形线性函数表达：的一个三角形线性函数表达：xx21-x11y12-122211xx1 y1xpy2 ypxypwxcx1-x该法的计算较为简单，并具有一定的亮度采样精度，所该法的计
33、算较为简单，并具有一定的亮度采样精度，所以它是实践中常用的方法，但图像略变模糊。以它是实践中常用的方法，但图像略变模糊。双三次卷积重采样法 3该法用一个三次重采样函数来近似表示辛克函数该法用一个三次重采样函数来近似表示辛克函数 SINC函数函数 I11I12I13I14I21I22I23I24I31I32I33I34I41I42I43I44；I=44 遥感影像镶嵌遥感影像镶嵌 -多幅不同的图像连接拼在一起多幅不同的图像连接拼在一起 将所有参加镶嵌的图像纠正到统一的坐标系中将所有参加镶嵌的图像纠正到统一的坐标系中 几何纠正几何纠正 关关 键键-如何保证拼接后的图像反差一致，色调相近如何保证拼接后
34、的图像反差一致，色调相近-没有明显的接缝没有明显的接缝图像的几何纠正图像的几何纠正 搜索镶嵌边搜索镶嵌边 亮度和反差调整亮度和反差调整 平滑边界线平滑边界线 过过 程程过程如下：过程如下：图像的几何纠正；图像的几何纠正；搜索镶嵌边。先取图像重叠区的搜索镶嵌边。先取图像重叠区的1/2为镶嵌边；然后搜索为镶嵌边；然后搜索最佳镶嵌边，即该边为左右图像上亮度值最接近的连线最佳镶嵌边，即该边为左右图像上亮度值最接近的连线12亮度和反差调整亮度和反差调整 求接缝点左右图像平均亮度值求接缝点左右图像平均亮度值 Lave,Rave；对右图像，按下式改变整幅图像基色：对右图像，按下式改变整幅图像基色：R=R+(
35、L+(Lave-Rave)其中其中R为右图像原始亮度值，为右图像原始亮度值，R为右图像改变后的亮度值为右图像改变后的亮度值 312 线性拉升线性拉升线性拉升线性拉升 求出左右图像在拼缝边上灰度的极值求出左右图像在拼缝边上灰度的极值 即即 Lmax,Lmin,Rmax,Rmin 对整幅右图像作反差拉伸：对整幅右图像作反差拉伸：R =AR+B A=(Lmax-Lmin)/(Rmax-Rmin)B=-A Rmin+Lmin 43 统计出两待镶嵌图像的直方图；统计出两待镶嵌图像的直方图；其中一幅图的直方图不变，另一图的直其中一幅图的直方图不变，另一图的直方图以不变的为参照作直方图规定化致。方图以不变的
36、为参照作直方图规定化致。直方图规定化直方图规定化平滑边界线平滑边界线4本章小结本章小结1遥感传感器的构像方程及共线方程遥感传感器的构像方程及共线方程2 遥感图像的几何变形及几何处理遥感图像的几何变形及几何处理3 遥感影像镶嵌遥感影像镶嵌2-5章习题:1:以以Landsat-1为例，说明遥感卫星轨道的四大特点及其在遥为例，说明遥感卫星轨道的四大特点及其在遥感中的作用。感中的作用。2:获得传感器姿态的方法有哪些？简述其原理。获得传感器姿态的方法有哪些？简述其原理。3:对物面扫描的成像仪为什么会产生全景畸变？扫描角为对物面扫描的成像仪为什么会产生全景畸变？扫描角为时时的影像的畸变多大？的影像的畸变多大？4:侧视雷达影像的分辨力、比例尺、投影性质和投影差与中侧视雷达影像的分辨力、比例尺、投影性质和投影差与中心投影航空或航天像片影像有何不同？心投影航空或航天像片影像有何不同？5:写出写出TM、SPOT(前倾前倾)、侧视雷达影像构像方程和等效共、侧视雷达影像构像方程和等效共线方程。线方程。6:叙述遥感影像精纠正处理的过程叙述遥感影像精纠正处理的过程。7:叙述遥感影像镶嵌的过程。叙述遥感影像镶嵌的过程。