图像几何校正与辐射校正

合集下载

实验四 几何校正

实验四 几何校正

实验四 几何校正图像校正主要指辐射校正和几何校正。

1、辐射校正包括传感器的辐射校正、大气校正、照度校正以及条纹和斑点的判定和消除。

2、几何校正就是校正成像过程中造成的各种几何畸变,包括几何粗校正和几何精校正。

图像几何校正的一般步骤:掌握遥感图像几何校正的方法,利用Data Preparation 模块通过采集控制点实现图像的几何校正 第一步 数据和校正模型的准备1.请直接点击桌面IMAGINE 图标,等待Viewer1出现。

2.由Viewer1打开开启欲校正的图像 C: \linchuan\linchuang-TM.img 。

3.点击 Viewer 图标,等待Viewer2出现。

读取已校正过的参考图像C: \linchuan\linchuang-geo.img 。

数据准备输入显示数字影像确立校正变换模型确定输出影像范围像元空间坐标变换像元的灰度重采样输出纠正数字影像4.由主菜单中,点击"DataPrep"图标,选择其中之Image Geometric Correction。

5.在出现的Set Geo Correction Input File对话框中,点击"Select Viewer"此选项,然后将鼠标光标对Viewer1点一下。

6.接着屏幕会出现Set Geometric Model之对话框,请选取第二项Polynomial,按7.在出现的Polynomial Model Properties对话框中,如下图设置因为参考图像panAtlanta.img 已经含有投影参数,故不再需要定义投影参数请按下apply,然后按下close关闭对话框。

8.接着会出现GCP Tool Reference Setup之对话框,选择校正参考坐标的来源,由于先前已开启Viewer2图像,故于此选取第一项Existing Viewer,按下OK,屏幕会出现Viewer Selection Instructions对话框,此时请在Viewer2点一下9.屏幕会“一阵混乱”,将各窗口平铺排列成,其中出现的Viewer3与Viewer4分别为Viewer1与Viewer2中小方框所对应的窗口。

高光谱遥感图像处理与应用研究

高光谱遥感图像处理与应用研究

高光谱遥感图像处理与应用研究遥感技术是地球科学和自然资源管理领域的核心技术之一。

高光谱遥感是一种近年来发展迅猛的高分辨率遥感技术,其具有高维度、高分辨率和高覆盖面积等优势,被广泛应用于农业、森林、城市规划和环境监测等领域。

本文将对高光谱遥感图像的处理方法和应用进行简要介绍。

一、高光谱遥感图像的处理方法(一)预处理高光谱遥感图像的预处理是为了降低图像噪声和增强图像特征,以提高后续分析处理的准确性和可信度。

1、辐射校正:即将图像灰度值归一化为反射率,以消除光照不均匀和大气影响。

2、几何校正:对图像进行几何校正可以消除成像中的扭曲和畸变,使得图像更为准确和精确。

3、噪声去除:高光谱遥感图像常常伴随着高噪声,因此需要通过噪声滤波或概率降噪等方法来降低图像噪声。

(二)特征提取特征提取是高光谱遥感图像处理的重要环节,它是提取图像中某些特定目标信息的过程。

1、主成分分析法(PCA):PCA是最常见的特征提取算法之一,可以将高光谱数据降维并提取主成分,以保留更有效的信息,提高分类精度。

2、端元分解法(VCA):VCA是一种基于混合像元模型的特征提取方法,可以将每个像素分解为混合的端元(pure pixels)和混杂像元,从而更好地识别目标对象。

(三)分类识别分类识别是高光谱遥感图像分析最常用的技术之一,它是将图像中像素点进行分类,把同一类别的像素标注相同标签的过程。

1、常用分类算法:传统的分类算法包括最小距离分类、支持向量机(SVM)分类、KNN分类等。

2、深度学习分类:随着深度学习的发展,深度卷积神经网络(CNN)被广泛应用于高光谱遥感图像分类中,并在各种分类任务中取得了不错的效果。

二、高光谱遥感图像的应用研究(一)农业领域高光谱遥感图像可以用于农作物的分类、生长状态的监测和病虫害的诊断,从而帮助农业生产做出更加科学和精准的决策。

(二)森林资源管理领域高光谱遥感图像可用于森林植被覆盖度、森林生物多样性、森林类型等指标的监测和评估。

辐射定标、辐射校正、几何校正的区别

辐射定标、辐射校正、几何校正的区别

辐射定标、辐射校正、⼏何校正的区别为了较好地理解这⼏个概念,先介绍⼀下相关的术语 terminology。

DN值(Digital Number ):遥感影像像元亮度值,记录地物的灰度值。

⽆单位,是⼀个整数值,值⼤⼩与传感器的辐射分辨率、地物发射率、⼤⽓透过率和散射率等相关。

反映地物的辐射率radiance地表反射率:地⾯反射辐射量与⼊射辐射量之⽐,表征地⾯对太阳辐射的吸收和反射能⼒。

反射率越⼤,地⾯吸收太阳辐射越少;反射率越⼩,地⾯吸收太阳辐射越多,表⽰:surface albedo表观反射率:表观反射率就是指⼤⽓层顶的反射率,辐射定标的结果之⼀,⼤⽓层顶表观反射率,简称表观反射率,⼜称视反射率。

英⽂表⽰为:apparent reflectance4、⾏星反射率:从⽂献“⼀种实⽤⼤⽓校正⽅法及其在TM影像中的应⽤”中看到“卫星所观测的⾏星反射率(未经⼤⽓校正的反射率)”;在“基于地⾯耦合的TM影像的⼤⽓校正-以珠江⼝为例”⼀⽂有“该⽂应⽤1998年的LANDSAT5 TM影像,对原始数据进⾏定标、辐射校正,求得地物的⾏星反射率”。

因此⾏星反射率就是表观反射率。

英⽂表⽰:planetary albedo,辐射校正VS. 辐射定标辐射校正:Radiometric correction ⼀切与辐射相关的误差的校正。

⽬的:消除⼲扰,得到真实反射率的数据。

⼲扰主要有:传感器本⾝、⼤⽓、太阳⾼度⾓、地形等。

包括:辐射定标,⼤⽓纠正,地形对辐射的影响辐射定标:Radiometric calibration 将记录的原始DN值转换为⼤⽓外层表⾯反射率(或称为辐射亮度值)。

⽬的:消除传感器本⾝的误差,确定传感器⼊⼝处的准确辐射值⽅法:实验室定标、机上/星上定标、场地定标不同的传感器,其辐射定标公式不同。

L=gain*DN+Bias在ENVI4.8中,定标模块:Basic Tools>Preprocessing>Calibration Utilities>模块⼤⽓校正:Atmospheric correction 将辐射亮度或者表⾯反射率转换为地表实际反射率⽬的:消除⼤⽓散射、吸收、反射引起的误差。

图像几何校正与辐射校正

图像几何校正与辐射校正

Yi Fy( xi, yi) d 0 d1xi d 2 yi d 3 xiyi d 4 xi 2 d 5 yi 2 ...
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。 29
3、遥感数字图像的多项式纠正
4
8.1 遥感图像的几何变形
一、基本概念
定义:遥感图像上各地物的几何位置、形状、尺寸、方
位等特征与在参照系统中的表达要求不一致时,即说明 遥感图像发生了几何畸变。
遥感图像的总体变形(相对于地面真实形态而言)是平
移、缩放、旋转、偏扭、弯曲及其他变形综合作用的结 果。 按照畸变的性质划分 几何畸变可分为系统性畸变和随机性畸变。
9)
扫描镜的扫描速度变化 。
9
MSS 举例:
例如扫描形式成像的MSS,产生的 几何畸变主要是由于扫描镜的非线 性振动和其它一些偶然因素引起的。 在地面上影响可达395米。
全景畸变:
10
全景畸变的图形变化情况
11
二、几何变形的类型
2、外部因素引起的畸变
遥感平台位置和运动状态变化的影响
地形起伏的影响
31
2.3.5 遥感数字图像的多项式纠正 (续1)
控制点的选择原则: 1) 表征空间位置的可靠性,道路交叉点,标志物,水域 的边界,山顶,小岛中心,机场等。 • • 同名控制点要在图像上均匀分布; 清楚辨认;
• 数量应当超过多项式系数的个数((n+1)*(n+2)/2)。 当控制点的个数超过多项式的系数个数时,采用最小2 乘法进行系数的确定,使得到的系数最佳。
实际计算时常采用二元二次多项式:
x a00 a10u a01v a11uv a20u a02 v

放射科医学图像的几何校正与影像畸变的矫正

放射科医学图像的几何校正与影像畸变的矫正

放射科医学图像的几何校正与影像畸变的矫正放射科医学图像在诊断和治疗过程中起着至关重要的作用。

为了确保图像的准确性和可靠性,需要进行几何校正和影像畸变的矫正。

本文将介绍放射科医学图像的几何校正和影像畸变的矫正方法,以提高医学图像的质量和准确性。

一、放射科医学图像的几何校正放射科医学图像的几何校正是指通过数学方法,对图像进行几何变换,以纠正由于成像设备或体位不准确导致的图像形变和尺寸失真。

几何校正可以分为图像旋转、平移、缩放和扭曲等几个方面。

1. 图像旋转图像旋转一般是通过调整图像中某一角度的旋转来实现。

旋转角度的选择取决于成像设备的角度偏差和体位错位的程度。

常用的旋转方法包括仿射变换、旋转矩阵和旋转向量等。

通过旋转操作,可以将图像中的主要结构和解剖部位调整到正确的位置,提高医学图像的可读性和解释性。

2. 平移校正平移校正是指通过图像的平移操作,将图像中的解剖部位从一个位置移动到另一个位置,以纠正由于体位错误或成像设备位置不准确导致的图像偏差。

平移校正一般使用平移矩阵或平移向量进行计算,并通过调整图像中的像素值实现。

平移校正可以保持图像的比例关系和尺寸不变,仅调整图像位置,提高图像的空间定位准确度。

3. 缩放校正在放射科医学图像中,由于成像设备的参数误差或成像距离的变化,图像的尺寸可能发生缩放。

为了纠正图像中的尺寸失真,可以使用缩放校正方法进行处理。

缩放校正一般通过调整图像中的像素间距和像元大小来实现。

常用的缩放校正方法包括线性插值、双线性插值和双三次插值等。

通过缩放校正,可以恢复图像的准确比例和尺寸。

4. 扭曲校正扭曲校正是指纠正图像中的形变和畸变,使其更符合真实的解剖形态。

扭曲校正的方法较为复杂,一般利用非刚性变换模型进行计算。

在扭曲校正中,常用的方法包括B样条插值、流体变形模型和非线性拟合等。

通过扭曲校正,可以消除图像中的非线性形变和畸变,提高医学图像的形态学准确性。

二、影像畸变的矫正影像畸变是指由于成像设备本身的特性或成像过程中的干扰因素导致的图像形态和结构失真。

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。

三、高光谱遥感图像辐射与几何校正

三、高光谱遥感图像辐射与几何校正
L j (λi ) = a( j,i) × DN ( j,i) + b( j,i)
式中, L j (λi )是第i波段第j组辐射亮度输入值; DNij 是第i波段第j组图像灰度输出值; a( j,i),b( j,i) 是第i波段第j组辐射定标系数。
3.1 成像光谱仪定标
机上和星上定标
必要性:系统集成、运行环境变化、器件老化
(2) 6S模型 (the Second Simulation of the Satellite Signal in the Solar Spectrum )
适用于太阳反射波段(0.25~4μm)的大气辐射传输模式。 这种模式是在假定无云大气的情况下考虑了水汽、CO2、O3和O2的吸收、分 子和气溶胶的散射以及非均一地面和双向反射率的问题。 对5S模型的改进:考虑了目标高程、表面的非朗伯体特性、新的吸收分子 种类的影响(CO、N2O等),采用了好的近似算法来计算大气和气溶胶的散 射与吸收的影响,其中气体的吸收以10cm-1的光谱间隔来计算的,且光谱 积分的步长达到了2.5nm,适用于可见光—近红外(0.25~4μm)的多角度 数据。 可以模拟机载观测、设置地表的高度、解释BRDF作用和临近效应。它还采 用SOS (successive order of scattering) 方法计算散射作用以提高精 度。
机上或星上实时定标用于波段的漂移和系统辐射响应率的变化检 测。 (3)野外场地定标(On-site Calibration)
选择定标辐射场地,通过地面同步测量对遥感器定标。
3.1 成像光谱仪定标
实验室辐射定标
绝对辐射定标采用积分球作为光源照射传感器的整个视场,根据成像光 谱仪的动态范围,改变标准辐射源的辐射亮度输出级别,逐波段建立辐 射亮度输入值与遥感器输出DN值的关系。

第5章_遥感数字图像处理_图像校正(1)

第5章_遥感数字图像处理_图像校正(1)

散射增加了达到卫星传感器的能量,从而 降低了遥感图像的反差,反差降低则降低 了图像的分辨率,因此必须进行校正。 低分辨率图像的空间范围比较大,不能认 为图像中各处的大气散射是均匀的,需要 进行分区校正。

(3)太阳辐射

太阳位置(高度角和方位角)造成光照条件的差异引起的辐 射误差 太阳高度角较低时,图像上会产生阴影压盖其他地物的 图像,造成同物异谱问题,影响遥感图像的定量分析和自 动识别。 地形起伏引起的辐射误差 地面倾斜度 由于地形的变化,在遥感图像上会造成同类地物灰度不 一致的现象。



到达地表的全球年辐射总量的分布基本上成带状,只有在低纬度地区受到破坏。在赤 道地区,由于多云,年辐射总量并不最高。南北半球的副热带高压带,特别是在大陆
荒漠地区,年辐射总量较大,最大值在非洲东北部。
在各种因素中,大气的影响要首先考虑。 大气散射与吸收太阳的下行辐射和传感器 接收的上行辐射的光谱特性造成深刻的影 响。 大气影响使图像表面的细节变模糊,大气 辐射校正的目的是消除这些影响,提高表 面反演的准确性。

(1)大气分子及气溶胶瑞利散射和米氏散 射、分子及气溶胶的吸收、散射以及散射 吸收的耦合作用。大气的存在导致程辐射 及吸收,这是两个相互对立的作用,一个 增加辐射量,一个减少辐射量。
瑞利散射:又远小于光波长的气体分子引起,大小与波长的四次方成 正比; 米氏散射:有大小与光波长相当的颗粒(气溶胶:如烟、水蒸气)引 起,也称为气溶胶散射,大小与波长成反比。
传感器端的辐射校正的原理

利用已经建立的地物反射率与遥感图像像素之间的关 系,通过遥感图像的像素值计算传感器端的像素的反
射率。一般通过辐射定标来完成。

辐射校正的结果可以是辐亮度也可以是反射率。
  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。

16
2、外部因素引起的畸变
4)大气折射的影响

大气对辐射的传播产生
折射。由于大气的密度分
布从下向上越来越小,折 射率不断变化.因此折射 后的辐射传播不再是直线 而是—条曲线.从而导致
传感器接收的像点发生位
移∆r.
大气折射影响
17
2、外部因素引起的畸变
5)地球自转的影响

卫星前进过程中,传感器对地面扫描获得图像时,地球自转 影响较大,会产生影像偏离。因为卫星自北向南运动,这时地 球自西向东自转。相对运动的结果,使卫星的星下位置逐渐产 生偏离。偏离方向如下图所示,所以卫星图像经过校正后成为 图c的形态。
4
遥感图像 几何畸变
系统畸变 随机畸变
•系统性畸变是指遥感系统造成的畸变,这种畸 变一般有一定的规律性,并且大小事先能够预测, 例如扫描镜的结构方式和扫描速度等造成的畸变。
•随机性畸变是指大小不能事先预测、其出现带 有随机性质的畸变,例如地形起伏造成的随地 而异的几何偏差。
5
遥感图像 几何畸变
系统畸变
生局部像点的位移,使原本 应是地面点的信号被同一 位置上某高点的信号代替。 由于高差的原因,实际像 点P距像幅中心的距离相 对于理想像点P0 。距像幅 中心的距离移动了∆r
高差引起的像点位移
15
2、外部因素引起的畸变
3)地球表面曲率的影响

地球是球体,严格 说是椭球体,因此 地球表面是曲面。 这一曲面的影响主 要表现在两个方面, 一是像点位置的移 动,二是像元对应 于地面宽度的不等。
本章主要内容
1. 数字图像基础 2. 图像辐射校正 3. 几何校正原理与方法 4. 图像增强处理
1
8.3 几何校正
•遥感图象几何畸变 •遥感图象几何纠正方法
2
• 为什么要进行几何纠正 ۞几何误差的存在 ۞遥感调查分析结果:一般是要求能满足量测和定位 要求的各类专题地图。 ۞利用多源数据进行计算机自动分类、地物特征的变化 监测等应用处理时,必须保证不同图像间的几何一致 性。
12
航速:卫星的椭圆轨道本身就导致了卫星飞行 速度的不均匀,其他因素也可导致遥感平台航 速的变化。航速快时,扫描带超前,航速慢时, 扫描带滞后,由此可导致图像在卫星前进方向 上(图像上下方向)的位置错动。
俯仰:遥感平台的俯仰变化能引起图像上下 方向的变化,即星下点俯时后移,仰时前移, 发生行间位置错动.
6
8.2 遥感图像的几何变形
二、几何变形的类型
根据畸变产生的原因:
遥感器本身引起的畸变
几何畸变
外部因素引起的畸变 处理过程中引起的畸变
7
二、几何变形的类型
1、传感器本身引起的畸变
传感器本身引起的几何畸变与遥感器的结构、特性和
工作方式不同而异。这些因素主要包括: 1) 透镜的辐射方向畸变像差; 2) 透镜的切线方向畸变像差; 3) 透镜的焦距误差; 4) 透镜的光轴与投影面不正交; 5) 图像的投影面非平面; 6) 探测元件排列不整齐; 7) 采样速率的变化; 8) 采样时刻的偏差;
18
地球自转引起偏离
3、处理过程中引起的畸变
遥感图像再处理过程中产生的误差,主
要是由于处理设备产生的噪声引起的。


传输、复制 光学 数字
19
三 遥感图像的几何校正方法 1、基本概念
遥感图像的几何校正按照处理方式分为光学纠正和数
字纠正。
遥感图像的几何纠正就是将含有畸变的图像纳入到某
3
8.1 遥感图像的几何变形
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
一、基本概念
定义:遥感图像上各地物的几何位置、形状、尺寸、方
位等特征与在参照系统中的表达要求不一致时,即说明 遥感图像发生了几何畸变。
遥感图像的总体变形(相对于地面真实形态而言)是平
移、缩放、旋转、偏扭、弯曲及其他变形综合作用的结 果。 按照畸变的性质划分 几何畸变可分为系统性畸变和随机性畸变。
地球表面曲率的影响
大气折射的影响 地球自转的影响
11
2、外部因素引起的畸变
1)遥感平台位置和运动状态变化的影响
航高:当平台运动过程中受到力学因
素影响标,或者说卫星运行的轨道本
身就是椭圆的。航高始终发生变化,
而传感器的扫描视场角不变,从而导 致图像扫描行对应的地面长度发生变 化。航高越向高处偏离,图像对应的 地面越宽。
校正思路(技术流程):
准备 工作
输入原 始图象
建立纠 正函数
确定输出图象 的范围
9)
扫描镜的扫描速度变化 。
8
MSS 举例:
例如扫描形式成像的 MSS ,产生的 几何畸变主要是由于扫描镜的非线 性振动和其它一些偶然因素引起的。 在地面上影响可达395米。
全景畸变:
9
全景畸变的图形变化情况
10
二、几何变形的类型
2、外部因素引起的畸变
遥感平台位置和运动状态变化的影响
地形起伏的影响
种地图投影。对地面覆盖范围不大的单幅图像,一般 以正射投影方式使其改正到地球切平面上。
光学纠正主要用于早期的遥感图像的处理中,现在的
应用已经不多。除了对框幅式的航空照片(中心投影) 可以进行比较严密的纠正以外,对于大多数动态获得 的遥感影像只能进行近似的纠正。
主要介绍数字图像的几何精纠正。
20
13
翻滚:遥感平台姿态翻滚是指以前进方向
为轴旋转了一个角度。可导致星下点在扫 描线方向偏移,使整个图像的行向翻滚角 引起偏离的方向错动。
偏航:指遥感平台在前进过程中,相 对于原前进航向偏转了一个小角度, 从而引起扫描行方向的变化,导致图 像的倾斜畸变
14
2、外部因素引起的畸变
2)地形起伏的影响
当地形存在起伏时,会产
随机畸变
几何粗纠正
几何精纠正
•几何校正就是要校正成像过程所造成的各种几何畸变。
几何校正分为两种:几何粗校正和几何精校正。
•几何粗校正是针对引起畸变原因而进行的校正,这种畸变按照比较简单 和相对固定的几何关系分布在图像中的,校正时只需将传感器原校准数 据、遥感平台的位置以及卫星运行姿态等一系列测量数据代入理论校正 公式即可。几何粗校正主要校正系统畸变。 •几何精校正是利用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,并利用畸变的遥感图像与标准地图之间的 一些对应点(即控制点(GCP))求得这个几何畸变模型,然后利用此模 型进行几何畸变校正,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。
相关文档
最新文档