几何校正
几何校正实验报告
几何校正实验报告几何校正实验报告概述：几何校正是数字图像处理中的一项重要技术，它通过对图像进行几何变换，使得图像中的对象与实际场景中的对象保持一致。
本实验旨在通过对不同图像进行几何校正，探究几何校正对图像质量和几何形状的影响。
实验方法：本实验采用了一种常见的几何校正方法——相机标定法。
首先，我们使用了一台高分辨率的数码相机进行拍摄，拍摄目标是一张平面上的标定板。
标定板上有一些已知尺寸的特征点，通过测量相机与特征点之间的关系，我们可以得到相机的内外参数。
接下来，我们选取了几张不同场景的图像，利用相机的内外参数进行几何校正。
实验结果：经过几何校正，我们发现图像的质量得到了显著提升。
首先，图像的畸变现象得到了有效纠正。
在进行几何校正之前，由于相机镜头的畸变，图像中的直线可能会出现弯曲的情况。
而经过几何校正后，图像中的直线变得更加直观、准确。
其次，图像的尺度得到了恢复。
在进行几何校正之前，由于相机的投影变换，图像中的物体可能会出现形变，使得物体的尺寸无法准确测量。
而经过几何校正后，图像中的物体形状得到了恢复，尺寸测量的准确性得到了提高。
讨论与分析：几何校正在数字图像处理中具有广泛的应用价值。
首先，几何校正可以提高图像的测量精度。
在很多科学研究和工程应用中，对图像中物体的尺寸进行准确测量是非常重要的。
通过几何校正，可以消除相机系统带来的误差，提高测量的准确性。
其次，几何校正可以提高图像的可视化效果。
在很多图像处理任务中，如目标检测、目标跟踪等，图像的质量直接影响算法的性能。
几何校正可以消除图像中的畸变，使得图像更加直观、准确，提高算法的准确性和鲁棒性。
不过，几何校正也存在一些挑战和局限性。
首先，几何校正需要相机的内外参数，而相机的标定过程相对复杂，需要专业的设备和技术支持。
其次，几何校正可能会引入一定的误差。
在实际应用中，由于标定误差、图像噪声等因素的影响，几何校正的效果可能会有所降低。
因此，在进行几何校正时，需要综合考虑实际需求和误差容忍度。
如何进行卫星图像的几何校正和辐射校正
如何进行卫星图像的几何校正和辐射校正卫星图像是现代遥感技术中的重要组成部分，它可以提供大范围地表信息，对于城市规划、农业调查、环境监测等方面具有重要意义。
但是，卫星图像的几何形态和辐射反射率在拍摄过程中往往受到多种因素的影响，导致图像出现形变和色彩失真。
因此，进行卫星图像的几何校正和辐射校正是必不可少的。
几何校正是指将卫星图像中的像素位置和地理位置进行一一对应的过程。
由于卫星图像是以像素矩阵的形式记录的，像素的尺寸和形状会受到多种因素的影响，比如地球的曲率、仪器的误差等。
为了将图像与真实地理空间对应起来，需要对图像进行几何校正。
校正的方法有多种，常用的是地面控制点法和模型拟合法。
地面控制点法是指通过已知地理位置的地面控制点与图像中对应的像素点之间的对应关系，将像素点的坐标转换为地理位置坐标。
这种方法要求事先在卫星图像所覆盖的区域内选取一定数量的地面控制点，并测量它们的地理位置。
然后，通过像素点和地理位置之间的对应关系，推导出其他像素点的地理位置坐标。
这种方法的好处是精度较高，但是需要较多的地面控制点和较复杂的计算。
模型拟合法是较为常用的几何校正方法之一，它主要通过拟合数学模型将像素点的坐标与地理位置坐标建立起来。
在这种方法中，机器学习算法和数学模型扮演了重要角色。
通过机器学习算法，可以对卫星图像进行特征提取，并建立起像素点和地理位置之间的数学模型。
然后，通过该数学模型对其他像素点进行坐标转换。
这种方法的优点是计算简单、速度较快，同时对于控制点数量的要求较低。
辐射校正是指将卫星图像中的辐射反射率进行校正，以消除光照条件对图像色彩的影响。
辐射校正的目的是使图像的亮度和色彩能够更好地反映地表特征。
辐射校正主要包括大气校正和地表反射校正两个过程。
大气校正是指对卫星图像中的大气干扰进行修正。
大气干扰是指在图像拍摄过程中，大气中的气溶胶、水汽和其他颗粒物质对光波的散射和吸收作用所导致的影响。
这些影响会使图像的亮度和色调发生变化，造成图像信息的失真。
几何校正的常用方法有哪几种
几何校正的常用方法有哪几种几何校正是指通过对图像进行几何变换，使得图像中的几何结构满足某种规则或满足一定的几何要求。
常用的几何校正方法主要有：几何变换、图像扭曲校正、相机标定和校正。
1. 几何变换：几何变换是校正图像中的几何结构的一种常用方法。
通过对图像进行旋转、平移、缩放、翻转等变换操作，可以调整图像中的几何形状和位置。
常见的几何变换方法包括仿射变换、透视变换和二维码矫正。
仿射变换是一种能够保持直线平行和保持直线比例的变换方法，它由平移、旋转和缩放组成。
在图像校正中，可以使用仿射变换来调整图像的倾斜和旋转角度，使得图像中的几何结构恢复正常。
透视变换是一种能够调整图像中物体的空间形状和位置的变换方法。
它在处理有投影效果的图像时非常有效，可以用来校正图像中的透视畸变或者从巴比伦塔中恢复草地的直线。
透视变换可以通过计算图像中的对应点关系，进行透视矩阵的计算和图像的透视变换。
二维码矫正是一种通过对二维码进行几何变换，使得二维码图像中的条码恢复正常的方法。
二维码由若干个小模块组成，当二维码被拉伸或旋转时，这些小模块会变形，导致二维码无法被正常解码。
通过对二维码图像进行几何变换，可以使得二维码中的条码恢复正常，从而能够被正常解码。
2. 图像扭曲校正：图像扭曲校正是指通过调整图像的畸变变形，从而使得图像中的几何结构恢复正常。
图像扭曲校正方法主要应用在图像矫正、图像拼接和图像匹配等领域。
常见的图像扭曲校正方法包括球面校正、鱼眼校正、柱面校正等。
球面校正是一种通过将图像映射到球体上，从而消除球面畸变的方法。
球面校正适用于由鱼眼镜头拍摄的图像或者全景图像，它可以将图像中的直线变为直线，从而实现图像的几何校正。
鱼眼校正是一种通过将鱼眼图像进行逆畸变，从而消除鱼眼图像的畸变的方法。
鱼眼镜头的主要特点是中心变形，鱼眼校正可以通过对鱼眼图像进行几何变换，来实现鱼眼图像的几何校正。
柱面校正是一种通过将图像映射到柱面上，从而消除图像中的畸变的方法。
第三章 几何校正
•
• 控制点选取的原则 控制点的选择要以配准对象为依据。以地面坐标为匹配标准 的，叫做地面控制点（记作GCP）。有时也用地图作地面控 制点标准，或用遥感图像（如用航空像片）作为控制点标准。 无论用哪一种坐标系，关键在于建立待匹配的两种坐标系的 对应点关系。
• 一般来说，控制点应选取图像上易分辨且较精细的特征点，这 很容易通过目视方法辨别，如道路交叉点、河流弯曲或分叉处、 海岸线弯曲处、湖泊边缘、飞机场、城廓边缘等。 特征变化大的地区应多选些。 图像边缘部分一定要选取控制点，以避免外推。 此外，尽可能满幅均匀选取，特征实在不明显的大面积区域 （如沙漠），可用求延长线交点的办法来弥补，但应尽可能避 免这样做，以避免造成人为的误差。
精度明显提高，特别是对 亮度不连续现象或线状特 征的块状化现象有明显的 改善。 更好的图像质量，细节表 现更为清楚。
计算量增加，且对图像起 鉴于该方法的计算量和精度 到平滑作用，从而使对比 适中，只要不影响应用所需 度明显的分界线变得模糊。 的精度，作为可取的方法而 常被采用。 计算量很大。 欲以三次卷积内插获得好的 图像效果，就要求位置校正 过程更准确，即对控制点选 取的均匀性要求更高。
k=Integer(x+0.5) l=Integer(y+0.5)
f(x,y)=f(k,l)
几何位置上的精度为±0.5像元
最邻近内插法以距内插点最近的观测点的像元值为 所求的像元值。该方法最大可产生0.5个像元的位置 误差，优点是不破坏原来的像元值，处理速度快。
II 双线性内插法
取（x，y）点周围的4邻点，在y方 向（或x方向）内插二次，再在x 方向（或y方向）内插一次，得到 （x，y）点的亮度值f(x，y）， 该方法称双线性内插法。设4个邻 点分别为(i,j),(i,j+1),(i+1,j), (i+1,j+1),过(x,y)作直线与x轴 平行，与4邻点组成的边相交于点 （i,y)和(i+1,y)。先在y方向内 插,由f(i,j+1)和f(i,j)计算交点 的亮度f（i,y)；由f(i+1,j+1)和 f(i+1,j) 计 算 交 点 的 亮 度 f(i+1,y) 。 然 后 计 算 x 方 向 ， 以 f(i,y) 和 f(i+1,y) 来 内 插 f(x,y) 值。
几何校正
几何校正
几何校正=几何粗校正+几何精校正.
遥感成像的时候，由于飞行器的姿态、高度、速度以及地球自转等因素的影响，造成图像相对于地面目标发生几何畸变，这种畸变表现为像元相对于地面目标的实际位置发生挤压、扭曲、拉伸和偏移等，针对几何畸变进行的误差校正就叫几何校正。
几何校正是遥感中的专业名词。
一般是指通过一系列的数学模型来改正和消除遥感影像成像时因摄影材料变形、物镜畸变、大气折光、地球曲率、地球自转、地形起伏等因素导致的原始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产生的变形。
几何纠正就是要校正成像过程中所造成的各种几何畸变.几何纠正分为两种:几何粗校正和几何精校正.几何粗校正是针对引起畸变的原因而进行的校正.进行校正时只需将传感器的标准数据、RS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.几何精校正是利用地面控制点GCP(Ground Control Point)进行的,即用一种数学模型来近似描述RS遥感影像的几何畸变过程,并利用畸变RS遥感影像与标准地图之间的一些对应点(即控制点数据对)求得这个几何畸变模型,然后利用此模型进行几何畸变的校正。
控制点数量
主要与纠正多项式的次数有关,但也与纠正范围和纠正精度有关.最少控制点数计算公式为(t+1)*(t+2)/2,式中t为多项式模型的次数,即2次方需要6个控制点,3次方需要10个控制点,依次类推.。
摄影测量中的影像几何校正与几何校正
摄影测量中的影像几何校正与几何校正摄影测量是一门通过拍摄图像来获取地物信息的测绘技术。
在这个过程中，影像的几何校正是一项至关重要的工作。
影像几何校正的目的是消除影像中的畸变，使之与真实世界一致，并提供准确的地理空间信息。
在摄影测量中，影像的几何校正主要分为内部几何校正和外部几何校正两个方面。
内部几何校正是指针对相机成像过程中的畸变进行校正。
相机成像过程中会产生径向畸变和切向畸变两种类型的畸变。
径向畸变是由于光线在透镜中传播过程中的非线性引起的，它使得图像中心和边缘部分的比例尺不一致。
切向畸变是由于透镜与成像平面不平行引起的，它使得图像中的线条不再垂直或水平。
内部几何校正通过对相机的标定以及畸变模型的建立，可以将畸变进行矫正，使得图像的比例尺和线条方向与真实世界一致。
外部几何校正是指针对相机拍摄的影像进行地理坐标转换。
在摄影测量中，通常会以物方坐标系（地理坐标系）和像方坐标系（相机坐标系）进行描述。
而外部几何校正就是将相机坐标系中的像素坐标转换为地理坐标系中的真实坐标。
外部几何校正需要通过相机的外方位元素（相机在空间中的位置和朝向）以及摄影地面点的三维坐标来实现。
通过解算相机的外方位元素和三维点的坐标，可以建立像地坐标的转换关系，从而将影像中的像素坐标转换为真实坐标。
影像几何校正的核心是畸变校正和坐标转换两个过程。
畸变校正消除了影像中的畸变，提高了图像的几何精度；坐标转换则将像素坐标转换为地理坐标，实现了影像与真实地物之间的对应关系。
在实际的影像几何校正过程中，会用到不同的校正方法和工具。
例如，内部几何校正中常用的方法有：透镜径向畸变模型、多项式畸变模型等；而外部几何校正中则常用的方法有：相对定向、绝对定向、影像匹配等。
这些方法和工具能够有效地对影像进行几何校正，提高图像的质量和准确性。
总结一下，影像几何校正是摄影测量中不可或缺的一步。
通过内部几何校正和外部几何校正，可以对影像中的畸变进行校正，实现像素坐标到真实坐标的转换。
遥感数字图像处理-第6章 几何校正
二、几何校正原理
几何校正涉及两个过程： ➢ 一是空间位置（像元坐标）的变换 ➢ 二是像元灰度值的重新计算（重采样）
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二、几何校正原理
坐标转换 （a）直接法；（b）间接法
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三、几何校正步骤
几何精校正不需要空间位置变化数据，回避了成像的空间 几何过程，主要借助地面控制点实现校正。其主要校正步 骤为：
第6章
几何校正
几何校正
一、几何校正原理 二、几何校正步骤 三、几何校正类型 四、图像匹配 五、投影转换
难点：图像匹配 重点：几何校正方法
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一、几何校正原理
几何校正和几何配准
➢ 几何配准是指将不同时间、不同波段、不同传感器系统所获得的同一 地区的图像（数据），经几何变换使同名像点在位置上和方位上完全 叠合的操作。
➢ 对畸变图像和基准图像建立统一的坐标系和地图投影。 ➢ 选择地面控制点（GCP），按照GCP选择原则，在畸变图像
和基准图像上寻找相同位置的地面控制点对。 ➢ 选择校正模型，利用选择的GCP数据求取校正模型的参数，
然后利用校正模型实现畸变图像和基准图像之间的像元坐 标变换。 ➢ 选择合适的重采样方法对畸变图像的输出图像像元进行灰 度赋值。 ➢ 几何校正的精度分析。
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四、图像匹配
3.图像匹配方法 根据图像特征的选择，图像匹配方法一般可以分为基于灰
度的图像匹配和基于特征的图像匹配。
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➢ 几何配准与几何校正的原理是完全相同的，即都涉及到空间位置（像 元坐标）变换和像元灰度值重采样处理两个过程。
➢ 二者的区别主要在于其侧重点不相同：几何校正注重的是数据 本身的处理，目的是为了对数据的一种真实性还原。而几何配 准注重的是图和图（数据）之间的一种几何关系，其目的是为 了和参考数据达成一致，而不考虑参考数据的坐标是否标准、 是否正确。也就是说几何校正和几何配准最本质的差异在于参 考的标准。另外，几何校正更像前期数据处理，几何配准更像 后期处理。
几何精校正的步骤
几何精校正的步骤几何精校正是一种用于校正图片中的几何畸变的技术，通常用于计算机视觉和计算机图形学领域。
下面将介绍几何精校正的一般步骤。
1.畸变模型选择：几何精校正的第一步是根据图像的畸变情况选择合适的畸变模型。
常见的畸变模型包括径向畸变模型和切向畸变模型。
径向畸变模型假设图像中心点为畸变中心，将畸变以径向逐渐递减的方式表示；切向畸变模型则假设图像中心点为畸变中心，将畸变以切向方式表示。
2.畸变参数估计：根据选定的畸变模型，需要估计畸变模型的参数。
常见的畸变参数包括径向畸变系数和切向畸变系数。
径向畸变系数用于描述径向畸变的程度，而切向畸变系数用于描述切向畸变的程度。
3.畸变矫正：在获得畸变参数后，可以使用这些参数对图像进行畸变校正。
畸变校正的基本思想是通过对图像中的每个像素点进行坐标变换来消除畸变。
对于径向畸变，可以使用径向畸变系数对图像中的每个像素点进行坐标变换，以消除径向畸变；对于切向畸变，可以使用切向畸变系数对图像中的每个像素点进行坐标变换，以消除切向畸变。
4.生成校正图像：在畸变校正的过程中，可以选择将校正结果保存为校正图像。
校正图像是经过畸变校正处理后的图像，通过校正图像可以更直观地观察图像中的畸变情况。
5.校正效果评估：为了评估校正效果，可以使用一些评估指标，如反投影误差等。
反投影误差是指通过将校正后的图像重新投影到原始图像上，并计算重新投影像素与原始像素之间的欧氏距离。
较小的反投影误差表示校正效果较好。
6.重复调整：在校正效果评估的基础上，可以根据需要调整畸变参数，并重新进行畸变校正和评估，直到满足校正要求为止。
总之，几何精校正是一种通过选择适当的畸变模型、估计畸变参数、进行畸变矫正，最终生成校正图像的一系列步骤。
通过这些步骤，人们可以更好地消除图像中的几何畸变，从而获得更准确和真实的图像信息。
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Image to Image自动图像配准
根据像元灰度值或者地物特征自动寻找两幅图像上的同名 点，根据同名点完成两幅图像的配准过程。 当同一地区的两个图像由于各自校正误差的影像，使得图 上的相同地物不重叠时，可以利用此方法进行调整。
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2、非系统性 非系统性几何变形是不规律的，他可以是传感器平台本身 的高度、姿态等不稳定，也可以是地球曲率及空气折射的 变化以及地形的变化等。
三、图像几何校正方法（ENVI）概述 envi针对不同的数据源和辅助数据，提供以下几种校正方 法：
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ENVI中提供的几何校正方法
利用自带的地理定位文件进行几何校正
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Image to Image几何校正
以一幅没有ห้องสมุดไป่ตู้过几何校正的栅格文件或者已经经过几何校 正的栅格文件作为基准图（base）,通过从两幅影像上选 择同名点（控制点）来配准另一幅栅格文件，使相同地物 出现在校正后的图像相同位置。大多数几何校正都是利用 此方法来完成的。
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Image to Map几何校正
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检验校正结果
检验校正结果的基本方法是：同时在两个窗口中打开图像， 其中一幅是校正后的图像，一幅是基准图像，通过视窗链 接（link displays）及十字光标或者地理链接 （geographic link）进行关联。 在显示校正后结果的Image窗口中，从右键快捷菜单中选 择link displays命令，选择需要链接的两个窗口，动态叠 加查看校正精度。
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重采样方法
重新定位后的象元在原图像中分布是不均匀的，即输出图 像像元点在输入图像中的行列号不是或不全是正数关系。 因此，需要根据输出图像上得各像元在输入图像中的位置， 对原始图像按一定规则重新采样，进行亮度值的插值计算， 建立新的图像矩阵。 ENVI提供的内插方法包括：最邻近法、双线性内插法、 三次卷积内插法。
数据预处理之几何校正
概念：
几何校正是利用地面控制点和几何校正数学模型 来校正非系统因素产生的误差，同时也是讲图像 投影到平面上，使其符合地图投影系统的过程。
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几何校正概述
一、进行几何校正的目的 消除图像几何变形。 二、引起几何变形的原因 1、系统性 系统性一般由传感器本身所引起，有规律 可循和可预测性，可以用传感器模型来校 正，卫星地面接收站已经完成了这项工作。
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控制点预测与误差计算
控制点预测
ENVI提供基于多项式计算模型的控制预测功能。多项式 次数可以调整为一次、二次和三次。对应最少控制点个数 也不一样，选择一次多项式模型时，控制点数量达到3个 就可以开启自动预测功能。二次多项式为6个控制点，三 次多项式为10个控制点。
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误差计算 ENVi提供基于多项式计算模型和一次的放射变换的误差计算。误差计算公式 为：
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Image to Image几何校正
Image to Map几何校正 Image to Image自动图像配准
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利用自带的地理定位文件进行几何校正
对于重返周期短、空间分辨率较低的卫星数据，如AVHRR、 MODIS、SeaWiFS等，地面控制点的选择有相当的难度。 我们可以用卫星传感器自带的地理定位文件进行几何校正， 校正精度主要受地理定位文件的影响。
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控制点选择方式
从栅格图像上选择
从矢量数据中选择
从文本文件中导入 键盘输入
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控制点选取原则
1、清晰的定位识别标志：道路交叉点，河流弯曲或分叉处，海岸线 弯曲处，飞机场，水坝等 2、所选控制点地物不随时间变化（如道路交叉口，建筑物等） 3、在没有做地形纠正的图像上选取控制点,应该在同一高度进行 4、图像边缘部分一定要选取控制点 5、尽可能满幅均匀选取
RMSE error (x - X) (y - y)
2 2 2
2
2
式中，x 为多项式模型或一次的仿射变 换的误差得到x校正值；x为控制点的x值。
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几何校正计算模型
仿射变换（RST） 多项式模型（Polynomial） 局部三角网（Triangulation） 其中，多项式模型子啊卫星图像校正过程中应用较多。在 应用该模型时，需要确定多项式的次方数，通常选择2次 或者3次。 选择的次方数与所需要的最少控制点是相关的，最少控制 点计算公式为 （n+1）*(n+2)/2 其中n为次方数。