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1、一影像重采样当欲知不位于矩阵(采样)点上的原始函数g(x，y)的数值吋就需要内插，此时称为重采样。常川在影像的旋转、核线排列、数字纠正和最小二乘匹配。常用重采样方法：1双线性插位法双线性插值法的卷积核足一个三角函数，表达式为W(x)=l-(x),O^
2、x
3、^l例题：已知gij=102,gi+lj=112,gij+l=118,gi+lj+l=126,k-i=A/4,l-j=A/4,△为采样间隔，用双线性插值计算gk，l。2双三次卷积3最近邻像元法直接取与P(x，y)点位置敁近像元N的灰度值为核点的灰度作为采样值，即I(P)=I(N),N为最邻近点，其影像坐标值为xN=INT(x
4、+0.5)Yn=INT(y+0.5)以上三种重采样方法以敁邻近像元法敁简单，它计算速度快FI.不破坏原始影像的灰度信息。似其儿何精度较差，最人可达到0.5像元。前两种方法儿何精度较好，似计算吋间较长，特别是双三次卷积法较费吋，在一般情况下用双线性插值法较宜。二点特征提取算法1Moravec总子，其步骤为：1)计算各像允的兴趣伉IV。在以像素(c,r)为中心的wXw的影像窗口中，计算该像素四个方h'd相邻像素灰度差的平方和，取K屮最小者作为该像素(c,r)的兴趣位。2)给定一经验阈值，将兴趣值大于该阈值的点(即兴趣值计兑窗口的中心点)作为候选点。3)选収候选点中的极值点作为特征
5、点。2Forstner算子，其步骤为：1)计算各像素的Robert梯度。gu=gi+l，j+l—gi，j，gv=gi,j+l—gi+l，j2)计算LXL窗Ul中灰度的协方差矩阵。Q=NA(-1)=3)计算兴趣值q与w。w=l/trQ=DetN/trN,q=4DetN/(trN)24)确定待选点。如果兴趣值人于给定的阈值，则该像元为待选点。阈值为经验值，可参考下列值：Tq=0.5-0.75Tw={fw(f=().5-1.5)cwc(c=5))当q〉Tq,.Fl.w〉Tw时，该像元为待选点。5)选収极值点。以权值xv为依据选择极值点，即在一个适当窗口中选择最大的待选点，而去掉其余
6、的点。三线特征提取算子线特征是指影像的“边缘”与“线”。“边缘”可以定义为影像局部区域特征不相同的那些区域闽的分界线，而“线”则可以认力是具有很小宽度的;HPPW屮M区域具有相同的影像特征的边缘对，也就是距离很小的-•对边缘构成一条线。讨用于线特征提取的梯度算子：1微分算子：梯度算子Roberts算了Sobel算子(要会算)2二阶差分算子：方向二阶差分算子拉普拉斯算子髙斯-拉普拉斯算子(LOG算子)Hough变换其基本原理足将影像空间屮的iih线(包拈直线)变换到参数空间屮，通过检测参数空间屮的极值点，确定出该曲线的描述参数，从而提取影像中的规则曲线。百线Hough变换通常采
7、用的宵线模型为P=xcos0+ysin0其步骤为：1）对影像进行预处理，提取特征并计算其梯度方向h2）将（0,P）参数平面撒化，设置二维累计矩阵H（Gi,Pj）;3）边缘细化，即在边缘点的梯度方向上保留极值点而剔除那些非极值点；4）对每一边缘点，以其梯度方向V为中心，设置一小区间［V-0。，v+0。］,其中0。为经验值，一般可取5°〜10°,在此小区间上以A0为步长，按p=xcose+ySin0对每个区间中的0量化值计算相应的P值，并给相应的累计矩阵元素增加一个单位值；5）对累计矩阵进行阈位检测，将人于阈位的点作为备选点；6）取累计矩阵（即参数空间）中备选点中的极人值点位所盂
8、的峰值点，这些点所对应的参数空间的坐标即所检测直线的参数。四基于物方的影像匹配（VLL法）能够直接确定物体表而点空间三维少标的基于物方的影像匹配方法，也被称为“地而元影像匹配”。此时待定点地則坐标（X，Y）是已知的，只需要确定艽高程Z。艽步骤为：1）给定地面点的平血坐标（X,Y）与近似最低高程Zmin，高程搜索步距AZ可由所要求的高程精度确定。2）由地而点平而坐标（X，Y）与可能的高程Zi=Zmin+i-AZ（i=0,l,2,…），利川共线方祝的正解形式计算左、右像坐称（xi’，yi’）与（xi”，yi”）。3）分别以（xi’，yi’）与（xi”，yi”）为中心在左右影像上取
9、影像窗口，计算艽匹配测度，如相关系数Pi（也可以利用其他测度）。4）将i的值增加1，重复（2）（3）两步，得到p0,P丨，P2，…，Pn,取其最大者Pk:Pk=max{P0，P1，P2，…，Pn}其对应商程为Zk=Zmin+k•AZ,则认为地面点A商程Z=Zk。5）还可以利川Pk及其相邻的儿个相关系数拟合一条抛物线，以其极值对应的高程作为A点的高程，以进一步提高精度，或以更小的高程步距在一小范围内重复以上过程。五单点最小二乘影像匹配，其具体步骤为：1）几何变形改正。根裾几何变形改正参数沁，31，32上0
