真正射影像制作及后处理应用 - 武大遥感——武汉大学遥感
武汉大学遥感专业攻读硕士学位研究生入学专业试题
2 0 0 1 年攻读硕士学位研究生入学专业试题一、名词解释（5*2 ）遥感平台p24大气窗口p10间接解译标志特征平台太阳同步轨道p33二、判断正误（5*2）1、所有的物体都是黑体2、所有的几何分辨率与像素分辨率是一致的3、冬天的影像有利于土壤分析4、所有的微波传感器都是主动式传感器5、按照某种方式确定类别中心初值，通过迭代搜索各类别均值向量的自动分类方法是监督分类三、写岀成像数学模型表达式（2*8）-（Y）的方式写岀下列传感器影像中任二种影像的构像方程式p100 1、试按（x） f 凶，（y） f（Z）（Z）全景摄影机多光谱扫描仪CCD线阵推扫式传感器连续航带缝隙摄影机侧视雷达2、试写出遥感平台上传感器所接收的电磁波能量的表达式，用字母或文字学出均可，并作解释四、简述题（6*8 ）1、黑体是什么，为什么要讨论黑体？2、陆地卫星4号、5号与原来陆地卫星1-3号有什么不同？p363、试叙地物波谱特性曲线量测工作的意义4、植被指数变换（又称生物量指标变换）为什么在卫星影像分析中得到广泛应用？5、等效中心投影是什么意思，为什么要引入这样一个概念？6、线形拉伸与直方图均衡的影像增强效果有什么不同？五、综述题（1*16 ）1、试叙目前空间遥感技术发展中的几个特点。
2002年攻读硕士学位研究生入学考试试题一名词解释（14*2 ）1、反射光谱特性曲线p172、波谱响应曲线p1693、全景畸变课件p2644、仿射变形5、空间分辨率6、光谱分辨率7、距离分辨率8、方位分辨率9、特征空间10、特征选择11、混淆矩阵12、生物量指标13、IKONOS14、ZY ——1二、简答题（4*18 ）1、全面具体叙述LANDSAT TM 影像与RADARSAT 影像的不同点及产生的原因2、列出中心投影影像、线阵CCD 推扫影像、逐点扫描影像和侧视雷达影像的构像方程。
作图说明地形起伏引起这几种影像像点位移的规律3、叙述最大似然法分类原理及存在的缺点4、叙述遥感技术的现状和发展趋势2003 年攻读硕士学位研究生入学考试试题一、名词解释（18*3 ）1、光谱反射率2、辐射温度3、大气窗口4、太阳同步轨道5、近极地轨道6、成像光谱仪7、INSAR8、IKONOS9、空间分辨率10、光谱分辨率11、线性拉伸12、高通滤波13、直方图均衡14、重采样15、双线性内插16、特征选择17、判别边界18、监督法分类二、问答题（1到4题每题20分第5题16分）1、叙述光谱反射特性曲线与波谱响应曲线的区别和联系2、叙述卫星遥感图像多项式拟合法精纠正处理的原理和步骤3、叙述用30 米分辨率的TM4 、3、2 多光谱影像与同一地区10 米分辨率的SPOT 全色影像进行融合的原理和步骤4、叙述最小距离法遥感图像自动分类的原理和步骤5、叙述遥感技术的现状和发展趋势2004 年攻读硕士学位研究生入学考试试题一、名词解释（18*3 ）1、光谱反射率 2 、发射率3、重复周期（卫星）4、卫星姿态5、辐射校正6、高光谱影像7、ERS-1 8 Quick bird 9、ERDAS 10、光谱分辨率11、边缘增强12、多源影像融合13、影像灰度直方图14 、重采样15、双三次卷积16、欧式距离17、混淆矩阵18、非监督分类二、问答题（第1、2、3、5每题20分第4题16分）1、全面具体叙述LADSAT TM 影像与RADARSAT 影像的不同点及产生的原因2、叙述ISODATA 法非监督分类的原理和步骤3、叙述用卫星遥感图像修测比例尺1：50000 地形图的基本要求和方法4、叙述遥感技术的现状和发展趋势5、根据下图中两类地物在一维特征空间中的分布，画出最大似然法、最小距离法的判别边界并分析和比较它们的错分概率（图见遥感原理与应用P207 图8-8）2005 年攻读硕士学位研究生入学考试试题一、名词解释（8*5 ）1、电磁波谱2、黑体3、几何变形4、图像融合5、模式识别6、特征选择7、图像灰度直方图8、小卫星二、判断题（4*2 ）1、那些透过率较低的波区，对遥感十分不利，通常称为大气窗口2、在常规框幅摄影机成像的情况下，地球自转会不会引起图像变形3、CCD 直线阵列推扫式传感器是行扫描动态传感器，图像中每一行上的像元都是在不同时刻依次成像4、句法模式识别主要基于模式的统计特性三、问答题（9*6 ）1、影响地物光谱反射率的因素有哪些2、举例说明Landsat 系列卫星轨道的特点及其在遥感中的应用3、目前遥感中使用的传感器类型有哪些？包括哪些基本部分4、非监督分类和监督分类有什么不同5、举例说明为什么多光谱图像比单波段图像能判读更多信息6、说明摄影类型影像的主要种类及其特点7、绘图说明最大似然法分类的错分概率8、举例说明侧视雷达图像与入射角的关系9、光学图像与数字图像的转换四、论述题（3*16）1、叙述热红外、侧视雷达和多时域图像的特征及其判读方法2、就资源、地学、测绘、军事等领域中的一个（或你熟悉的领域），论述遥感技术的应用3、目视判读的一般过程和方法2006 年攻读硕士学位研究生入学考试试题一、名词解释（8*5 ）1、太阳辐射2、轨道参数3、遥感4、图像平滑5、目视判读6、特征变换7、计算机分类8、分类后处理二、判断题（4*2 ）1、基尔霍夫定律说明，凡是吸收热辐射能力强的物体，他们的热发射能力相对较弱2、对同一地区在不同时间摄取同一波段影像的摄影机称作多光谱摄影机3、遥感数字图像是一个二位的连续的亮度函数。
测绘技术中的正射影像生成技巧
测绘技术中的正射影像生成技巧近年来，随着科技的迅速发展，测绘技术也取得了巨大的进步。
其中，正射影像生成技巧在测绘领域中被广泛采用。
正射影像是指根据倾斜摄影的原始影像，经过几何校正和光度校正等处理后得到的影像，具有高度真实性和较高的几何精度。
本文将介绍测绘技术中正射影像生成的相关技巧。
一、影像预处理在进行正射影像生成之前，首先需要对原始影像进行预处理。
这一步骤包括去除影像中的噪声和模糊，提高影像的质量和清晰度。
常用的预处理方法包括图像增强、滤波和几何变换等。
图像增强能够通过增加图像的亮度、对比度和颜色饱和度来提升图像的质量。
而滤波则可以去除图像中的噪声，使图像更加清晰。
几何变换可以校正图像的畸变，保证正射影像生成的几何精度。
二、几何校正几何校正是正射影像生成的关键步骤之一。
其主要目标是通过恢复原始影像的几何关系和重建摄影几何模型，将原始影像转化为坐标系统一致且具有一定精度的正射影像。
在几何校正过程中，常用的方法有九点法、地面控制点法和影像边缘匹配法。
九点法通过提取影像中的九个特征点，并将其与地面控制点进行匹配，在几何变换模型中求解图像的旋转、平移和尺度变换参数。
地面控制点法则依靠更多的地面控制点，通过最小二乘法求解几何变换参数。
影像边缘匹配法则是利用影像的边界信息进行匹配，从而确定几何变换模型。
三、光度校正光度校正是为了纠正原始影像中的光照和光学系统引起的亮度差异而进行的处理。
光度校正的目的是使不同区域之间的像元反射率保持一致，并消除影像中的光照不均匀和阴影等因素。
光度校正常用的方法有散射校正和场地重建法。
散射校正是通过建立影像的散射方程，将影像的像元反射率转换为表面反射率。
场地重建法则根据地物的光谱特征和光学模型，通过对比现场观测和遥感数据，对影像进行修正。
四、精度评定正射影像生成后，为了评定其几何和光度精度，需要进行精度评定。
精度评定的主要内容包括地物特征提取、参考数据的获取和几何精度评定。
地物特征提取是通过对正射影像进行分类和提取地物信息，从而评价影像的光度精度。
遥感图像处理的基本步骤与技巧
遥感图像处理的基本步骤与技巧遥感技术是指利用航天器、飞机、卫星等高空平台获得的遥感图像进行信息提取和数据分析的过程。
随着科技的不断进步和应用范围的扩大，遥感图像处理已经成为许多领域中的重要工具。
本文将介绍遥感图像处理的基本步骤与技巧，以帮助读者更好地理解和应用这一技术。
一、图像预处理遥感图像预处理是遥感图像处理的第一步，旨在通过去除噪声、辐射校正和几何校正等处理，使图像质量更高，方便后续处理。
其中，去除噪声主要是采用滤波算法，如中值滤波、均值滤波等。
辐射校正主要用于将图像的辐射能量转换为表观反射率，以消除云、阴影等因素的影响。
几何校正是通过对图像进行几何变换，将其与地理坐标系统对齐，以便于后续的地理信息提取。
二、特征提取特征提取是遥感图像处理的核心环节，目的是从遥感图像中提取出具有代表性和区分度的特征信息。
常用的特征包括光谱特征、纹理特征、形状特征等。
光谱特征是指根据图像像素的光谱反射率或辐射能量，提取出不同波段的特征。
纹理特征是指从图像中提取出地物的纹理信息，包括纹理方向、纹理密度等。
形状特征是指从图像中提取出地物的形状信息，包括面积、周长等。
三、分类与识别分类与识别是遥感图像处理中的重要任务，目的是将地物按照其属性进行分类和识别。
常见的分类方法包括监督分类和无监督分类。
监督分类是指根据已知的样本类别信息，通过训练分类器将图像中的地物分到不同的类别中。
无监督分类是指根据图像像素之间的相似性将其分为一定数量的类别。
分类结果可以用于制作地图、监测资源变化等。
四、变化检测变化检测是遥感图像处理中的一项重要任务，主要应用于监测和分析地表物体的变化。
遥感图像在不同时间获取的变化信息可以帮助我们了解自然和人类活动对地表的影响。
常见的变化检测方法包括像素级变化检测和对象级变化检测。
像素级变化检测是指比较两幅图像对应像素之间的差异，以确定变化的位置和类型。
对象级变化检测是指先将图像分割成不同的对象，然后比较不同时间获取的对象之间的差异。
正射影像生成步骤
正射影像生成步骤
正射影像是指将斜摄影像或者倾斜摄影像转化为具有相同比例尺、无畸变的地或立面远离模型的立体图。
下面是正射影像生成的一般步骤：
1.摄影测量规划：确定摄影测量区域和范围，包括影像采集方式、飞行高度、图像重叠度等参数的规划。
2.摄影采集：使用航空摄影机或者无人机等设备进行摄影测量，采集倾斜摄影或者斜摄影的影像数据。
3.物方坐标系统确定：通过地面控制点和GPS测量点等方式，确定物方相对坐标系统。
4.影像预处理：对采集的影像进行预处理，包括摄影测量定位精度评定、像点坐标判读、影像大地坐标坐标定位和判读等。
5.外方位元素计算：通过影像配准或者其他方式，计算出影像的外方位元素，包括相对定向元素和摄影中心位置。
6.相对定向：通过影像的内方位元素和外方位元素，进行几何变换、几何校正等操作，实现相对定向。
7.影像匹配与三维坐标计算：利用匹配算法，对摄影测量对的影像进行特征提取和图像匹配，计算匹配点的三维坐标。
8.数字表面模型(DTM)生成：根据影像中的三维坐标数据，通过插值和平滑算法，生成高程模型。
9.数字正射影像生成：通过影像的外方位元素、内方位元素和数字表面模型(DTM)，将像素投影到地面表面的对应位置，生成具有一定地形特征的数字正射影像。
10.正射影像校正：对生成的数字正射影像进行镶边处理、摄影中心
偏移、外方位元素校正等操作，提高影像的地形特征和空间精度。
11.质量检查与评定：对生成的正射影像进行质量检查和评定，包括
水平精度、垂直精度、几何精度等指标的评估。
12.正射影像配准：将生成的正射影像与其他地理信息数据进行配准，实现空间数据的一致性和完整性。
正射影像测绘技术的优势与实际应用案例
正射影像测绘技术的优势与实际应用案例正射影像测绘技术是一种通过获取高分辨率的卫星或无人机影像，并进行数学投影处理得到与地面坐标一致的影像的测绘方法。
它在现实生活中有着广泛的应用，并带来诸多优势。
本文将探讨正射影像测绘技术的优势，并通过实际应用案例来说明其在不同领域的应用。
正射影像测绘技术的首要优势是高分辨率影像的获取。
卫星和无人机技术的发展使得获取高质量的影像成为可能。
利用这些影像进行测绘，可以获得很高精度的地理数据，为地理信息系统（GIS）的建设提供了可靠的数据来源。
例如，在城市规划中，利用正射影像测绘技术可以获取城市地貌、道路、建筑物等信息，为城市规划者提供更准确的数据支持，使规划结果更符合实际情况，为城市发展提供科学依据。
其次，正射影像测绘技术可以节省人力和时间成本。
相较于传统的测绘方法，正射影像测绘技术可以实现远程获取地理数据，不需要现场人员进行实地测量，从而节省了大量人力资源。
同时，正射影像测绘技术的快速处理能力，使得数据的获取和处理能够在较短时间内完成，极大地提高了工作效率。
例如，在林业资源调查领域，利用正射影像测绘技术可以快速获取大面积的森林分布和树种信息，从而提高调查的速度和准确度。
此外，正射影像测绘技术还具有多源数据的整合能力。
在进行测绘时，可以通过整合多种不同来源的影像数据，如卫星影像、无人机影像、航空影像等，从而得到更全面、更准确的地理信息。
例如，在资源管理中，通过整合不同时间、不同源头的正射影像数据，可以对资源的利用情况进行动态监测，帮助决策者制定有效的资源管理策略。
实际应用中，正射影像测绘技术在多个领域取得了显著成果。
在环境保护方面，利用正射影像测绘技术可以实现对污染源的定位和监测，提高了环境保护工作的效果。
例如，利用无人机获取的高分辨率正射影像，可以对工业排放口进行精准测算，帮助环保部门实施精细化排污管理。
在农业领域，正射影像测绘技术可以为农业生产提供精确的土地利用信息和农作物生长状态，从而帮助农民科学管理农田。
《遥感应用综合实习》指导书武大
《遥感应用综合实习》指导书一实习原理基于遥感影像的变化监测就是从不同时间获取的遥感影像中，定量分析和确定地表变化特征和过程的技术。
变化监测的方法大体上可分为两类：一类是基于分类的变化监测，即根据变化前后图像的分类结果进行变化监测，称为后分类法，这种方法对分类的精度要求较高；另一类是基于像素的变化监测，对于不同时期图像的像素灰度变化进行比较，或在灰度变化的基础上进行相关的分析，实现变化监测，称为逐个像元比较法，这种方法需要消除不同时期影像之间的由于成像条件不同而产生的差异。
这两种方法的流程图如下所示：基于分类的变化监测流程图基于像素的变化监测流程图二实习主要内容：1 遥感影像的预处理本次实习利用遥感卫星QUICK BIRD，P5，SPOT等影像进行土地利用变化监测，包括2002，2007两年的影像数据。
在进行变化监测之前，需要进行一些基本的图象处理，主要包括以下内容：（1）几何纠正：对02年和07年的原始影像分别采用不同的方法进行几何纠正。
①对于02年的Quick Bird影像：根据1：10000地形图，选择投影类型，选择控制点，手工输入大地坐标，进行几何纠正；②对于07年的P5和SPOT影像，以纠正好的02年Quick Bird影像为参考，进行几何纠正。
（2）辐射校正：利用直方图匹配、直方图归一化、回归分析等方法，消除不同大气状况、不同成像时间所造成的影像光谱信息的差异、2 监督法分类：对待分类影象进行监督法分类，分为五类地物：水体（湖泊），建城区（包括城市用地，道路，建筑用地），林地，农用地（包括旱地，草地），坑塘水面（包括水田，鱼塘，滩涂，池塘）。
在选择训练样区时，首先选取最具有代表性的AOI，然后进行分类，查看效果如何，然后对分类效果较差的部分添加选取AOI，重新分类，直到分类结果满意为止。
3 对分类后的影象进行裁切：本次变化监测的研究区域为南湖地区，根据研究区域，在不同时期的影像中分别裁剪获得需要的数据。
武汉大学遥感技术与应用历年真题及答案解析(适应于资环院人文地理学和自然地理学专业)
学长学姐们对大家网上购买资料的几点忠告
1、考研不易，资料的作用显而易见，只要经济允许，大家还是要找个信得过的 提供者。 2、买资料注意，首先，一定要和对方聊聊，看对方是什么出身，如果一个人连 地域分异规律、新仙女木事件、中心地理论、空间分析、遥感影像分辨率都不知 道是什么，那他是无法保证质量的。有时候，对方会狡辩说是找人编写的，那大 家扪心自问下，如果有人出钱让你编资料，但对方对这块也不懂，也就是说质量 上是没人把关的，你会十二分的用心吗？其次，要让对方截图，任意指定版块进 行截图，很多资料描述的都很美，但实际拿到后会大失所望。随机性的截图可以 避免这一点。 3、考研是个过程，买资料只是第一步。后续专业课备考和解答、面试技巧等内 容也都是很重要的。 而一个地学门外汉的卖家， 显然他是很难给大家提供这些的。 4、资料一直是动态更新的过程。每年的出题都会有新变化、新特点。如武大遥 感院，以前从来没考过定量遥感和混合象元相关内容，但2012年考了，并且以 后还有可能会侧重遥感新技术的考察，所以资料每年也应该是不断更新的，这样 才能把握最新出题趋势、保证资料的全面性。如果有人无法给大家提供当年最新 资料，比如真题答案只到2012年份，这就要小心了。
2、资料使用方法
1）非地理相关专业，流程如下 a、提早进行专业课复习，前期可通阅《遥感概论》彭望禄等遥感基础书籍，获取遥感基本概念； b、书本全面，但笔记明确了重点和考点，所以根据笔记对应权重，结合课本，逐章节掌握《遥感导论》 各 章节内容，进一步普及遥感常识和概念。时间允许，可多进行几遍； c、理解本资料《学长学姐们对科目的总结》和《历年真题答案》版块； d、自己尝试做历年真题答案；与本资料提供的答案进行比较，再次记忆并总结答题思路； e、熟记历年真题答案，笔记部分的重点部分，特别是专业术语要完全记忆（用以专业化答题和表达） ； f、临考前，了解附录中遥感趋势、发展现状、卫星基本情况等资料； 2）地理相关专业，除去 a 步骤即可；
武大遥感实验报告
一、实验背景遥感技术是一种通过获取和解释地球表面的信息的方法，它使用传感器从遥远的地方获取数据，以帮助我们了解地球的变化和特征。
遥感技术的应用范围广泛，可以用于地质勘探、环境监测、城市规划等领域。
为了深入了解遥感技术，提高遥感数据处理和分析能力，我们进行了本次遥感实验。
二、实验目的1. 熟悉遥感图像处理软件ENVI的基本操作；2. 掌握遥感图像的预处理方法；3. 学习遥感图像的几何校正和配准；4. 掌握遥感图像的分类和制图；5. 分析遥感图像信息，为实际应用提供依据。
三、实验内容1. 实验一：ENVI软件基本操作（1）熟悉ENVI软件的窗口操作方法，掌握影像信息、像元信息浏览方法；（2）查看影像信息和像元信息；（3）距离测量与面积测量。
2. 实验二：遥感图像预处理（1）了解遥感图像的预处理方法，包括辐射校正、几何校正、图像增强等；（2）对遥感图像进行辐射校正，消除传感器噪声和大气影响；（3）对遥感图像进行几何校正，消除图像几何畸变；（4）对遥感图像进行增强，提高图像信息量。
3. 实验三：遥感图像几何校正和配准（1）熟悉遥感图像的几何校正方法，包括基于控制点校正、基于多项式校正等；（2）对遥感图像进行几何校正，消除图像几何畸变；（3）对遥感图像进行配准，实现多景遥感图像的拼接。
4. 实验四：遥感图像分类和制图（1）了解遥感图像的分类方法，包括监督分类、非监督分类等；（2）对遥感图像进行分类，提取地物信息；（3）根据分类结果，制作遥感图像专题图。
5. 实验五：遥感图像信息分析（1）分析遥感图像信息，提取地物特征；（2）结合实际情况，为实际应用提供依据。
四、实验结果与分析1. 实验一：通过实验，我们掌握了ENVI软件的基本操作，能够查看影像信息和像元信息，进行距离测量和面积测量。
2. 实验二：通过实验，我们了解了遥感图像的预处理方法，对遥感图像进行了辐射校正、几何校正和图像增强，提高了图像信息量。
3. 实验三：通过实验，我们掌握了遥感图像的几何校正和配准方法，消除了图像几何畸变，实现了多景遥感图像的拼接。
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对正射影像上遮蔽处理的再认识
问：
是否存在其它的方法可以对影像上的 遮蔽（或缺损）信息进行补偿？
影像信息补偿处理的进一步认识
遮蔽处理的关键是对（遗漏、丢失）信息的补偿， 其实质是图像修补。 图像修补的相关问题研究包括：
影像压缩、解压缩中丢失信息的修补
图像修补的相关研究
修补裂缝 修补划痕
影像信息补偿相关研究（续）
算法易实现 计算效率高
基于角度的检测方法
原理上特别适合线阵影像 行内扫描和检测速度快
存在与框幅式影像相同的缺陷
线阵影像几何关系复杂，纠正 困难
相机底点不停改变，计算量大
基于高度的检测方法 无需地面高程的检测方法
同上
只利用成像几何关系而无需 地面高程信息
同上 成像条件苛刻
信息补偿结果举例
对真正射影像应用的认识
正射影像制作
间接法数字微分纠正原理图：
x x0 y y0
f f
a1( X
a3( X a2 ( X
a3( X
X s ) b1(Y Ys ) c1(Z Zs )
X X
s s
) )
b3 (Y b2 (Y
Ys Ys
) )
c3 (Z c2 (Z
Zs ) Zs )
X s ) b3(Y Ys ) c3(Z Zs )
限制遮蔽的对策
正射影ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ作为地图使用，首先须考虑其地 图功能。为此，需要对遮蔽进行限制。
影像获取时的策略
采用窄角、长焦距摄影机 短摄影基线，增加影像的重叠度
r rh rh H mf
限制遮蔽的对策（续）
正射影像纠正时的策略
取每张像片的中心部分制作正射影像
限制遮蔽的对策（续）
利用行扫描影像
只在一个方向有投影差
能充分顾及边缘信息
基于整体变分的图像修补算法
基于整体变分的图像修补算法
参考文献：许威威. 一种基于整体变分的图像修补方法.
中国图象图形学报. 2002，No.4
试验结果（继续）
试验结果（继续）
试验结果（继续）
建筑物遮蔽信息补偿特点
基于纹理匹配的信息填充原理
基于纹理匹配的信息填充算法
最佳匹配的判据：
影像上遮蔽的产生
遮蔽是由于成像光线被有一定高度目标遮挡引起 中心投影影像上有遮蔽是不可避免的 遮蔽和阴影往往同时存在
遮蔽的分类
绝对遮蔽 相对遮蔽
遮蔽的实质
正射投影无遮蔽 中心投影有遮蔽 其实质为投影差
投影差大小为：
r rh H
遮蔽的实质
正射投影无遮蔽 中心投影有遮蔽
正射影像上遮蔽的实质
原始影像上的遮蔽在正射影像上依然存在
第1讲
真正射影像制作及后处理应用
王树根 教授
正射影像的优点
正射影像（DOM）作为摄影测量与遥感
的主要产品之一，它同时具有地图的几何 精度和影像的视觉特征，特别是对于高分 辨率、大比例尺的正射影像，它不仅具有 信息量丰富、直观真实的特点，而且还可 作为背景控制信息评价其他地图空间数据 的精度、现势性和完整性，因此，其应用 范围越来越广泛。
为使修补后的图像尽量逼真，应满足以下约束条件：
1
area ()
(u
u0
2
) dxdy
2
在不考虑噪声的情况下，对图像的修补可归结为是 在上式的约束条件下求整体变分：
u dxdy
极小值的约束泛函极值问题。
基于整体变分的图像修补算法
其实质是纹理外推 将充分利用待修补区邻域的信息
基于整体变分的图像修补算法
Q[ y] x2 F[x, y(x), y(x)]dx x1
取极值，则函数 y（x）必须满足下列“尤拉方程”：
F d (F ) 0 y dx y
基于整体变分的图像修补模型
AB
对一幅二维图像来说，图像的整体变分是梯度幅值 的积分，记为：
u udxdy
ux2
u
2 y
dxdy
进一步地
完全利用矢量数据，结果精确
选取最佳像素方法
与微分纠正同步 匹配确定可靠的最佳可视点 避免遮挡补偿与影像镶嵌
地面多边形表达使后续处理困难
对影像重叠度要求严格 对DSM质量依赖性较强 生产时计算量大，需并行计算
如何进行遮蔽检测 ?
典型遮挡检测方法对比分析
遮挡检测方法 线阵扫描影像遮挡检测
优势
不足
基于投影射线的检测方法 Z-buffer方法
但仍然存在不足之处：
如影像上存在遮蔽（投影差）现象和阴影现象 对影像产品的辐射质量（包括色彩质量）控制和影 像的视觉解译效果等方面也还缺少统一的处理方法、 认识和标准。
需要研究或解决的问题
如何才能消除正射影像上所存在的遮蔽和阴影现象？ 为此，需要研究和解决：
一、正射影像上遮蔽和阴影的成像机理及特性分析 二、正射影像上遮蔽和阴影的处理机制及认识问题
制作真正射影像的理论流程
基本流程如下：
1）根据完整的数字地表模型（DSM）进行数字微分纠正， 消除原始影像中由于成像投影产生的几何形变与位移；
2）检测并标识地表成像时的遮挡区域，确保在微分纠正 中采集正确的纹理信息；
3）为了信息完整和影像美观，需要保证遮挡区域的纹理 正确与完整，对遮挡区域进行补偿处理。
仍有少量点被误检测为不可见点
如何进行遮蔽检测 ?
典型遮挡检测方法对比分析
遮挡检测方法 基于矢量多边形的检测方法
优势
不足
基于矢量的前向投影检测法
考虑了影像像素的投影变形 避免分辨率差异和地形坡度引 起的伪遮挡和伪可见
栅格矢量化工作量大 前向投影迭代计算耗时 结果受灰度重采样方法的影响
后向投影和求交运算易于实现 基于矢量的后向投影检测法
辐射质量控制举例
数字正射影像的主要应用
可制作影像地图 与等高线套合可制作影像地形图 可用于与线划图（DLG）套合进行地形图
修测，或检查其精度、现势性和完整性 数字正射影像 ＋ DEM －> 生成景观图 与立体匹配片一起可用于检查DEM的质量。
等等
正射影像精度的检查与质量控制
虽然制作数字正射影像的理论和方法已基本成熟， 生产的过程也已经达到了很高的自动化水平；
真正射影像的主要应用是什么？
具备地图的基本功能，可以进行：
地物量测 与其他DLG产品套合进行地物修测 / 变化检测 与激光点云进行套合提取地物边缘 城市规划 / 土地利用 / 导航 纹理提取 等
对真正射影像应用的认识
真正射影像处理软件
越来越多的摄影测量系统已经将真正射 影像生产功能作为其亮点，如： 像素工厂Pixel Factory INPHO软件的OrthoBox
框幅式中心投影的数字微分纠正
基本方法：根据DEM和像片的有关参数， 利用相应的构像方程或按一定的数学模型， 从原始的数字影像出发，通过解析计算和 灰度赋值得到相应的正射影像。
直接法数字微分纠正
X = φx (x，y)； Y = φy (x，y)
间接法数字微分纠正
x = fx (X，Y) ； y = fy (X，Y)
这说明，要完全消除正射影像上的遮蔽现象反而 会给观察者以不真实的感觉。
需回答的问题
是要正射影像还是真正射影像？
基于投影射线的检测方法 Z-buffer方法
基于角度的检测方法 基于高度的检测方法
算法易实现 计算效率高 应用广泛
可有效避免Z-buffer方法的伪遮 挡和伪可见问题
不受影像分辨率的影响 对建筑物边缘检测准确 比基于角度的方法高效
对DSM分辨率敏感 存在伪遮挡与伪可见问题 狭窄垂直结构存在M-portion问题 扫描全部DSM复杂费时 重复访问现象不可避免 计算量增大，效率降低
制作真正射影像的理论流程
制作真正射影像的理论流程
间接法
量测、融合或 解算生成DSM
遮挡检测 正射纠正 遮挡补偿 阴影检测与处理 影像匀光 影像拼接与镶嵌
多视影像
直接法
空三解算 密集匹配
生成DSM 正射纠正
记录物方-像方 可视对应关系
选取最佳像素
真正射影像
阴影检测与处理 影像匀光 像素组合
如何进行遮蔽检测 ?
限制遮蔽的对策（续）
前三种方法只能有效地限制遮蔽的范围， 但不能消除。
要有效地消除遮蔽现象，只有制作所谓 的“真正射影像”（True - Orthophoto）
问题的提出
什么是真正射影像 ? （True-Orthophoto）
真正射影像的制作原理
用DSM代替DEM制作正射影像
要顾及目标物体的高度 理论上是可行的 具体实施中仍有困难，如 DSM的采集 遮蔽信息的补偿
纹理外推
基于整体变分的图像修补算法
整体变分图像修补基础模型：
div
u u
0
根据待修补点 8 邻域信息，采用半点格式法求 解梯度
基于整体变分的图像修补算法
1
uup
h
a12 a22 2 a11 a13 22
1
uright
h
a23 a22 2 a13 a33 2 2
udown
去掉文字信息 移去目标
影像信息补偿相关研究（续）
基于整体变分模型和纹理匹配的 影像缺损信息补偿方法
整体变分概述
泛函：更广泛意义下的函数关系，如：Q = Q [ f (x) ] 变分法：处理泛函极值问题的方法称为变分法。 古典变分法所研究的问题可归结为： 在适当的函数集合内选择函数 y = f（x），要使积分
或
1
n2
[(
I
A R
I
B R
)
2
(
I
A G
I
B G
)