遥感图像处理_几何精纠正

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1、实习序号及题实习2.影像几何精纠正目实习人姓名专业班级及编号09地基01号任课教师姓名实习指导教师姓名榆中校区实验楼实习地点实习日期时间2011年11月1日A209实习目的（1）深入理解影像几何精纠正的原理。（2）学会使用影像对影像的几何精纠正方法和具体操作步骤。实习内容（1）了解和熟悉控制点的选择方法，进行控制点的选择。（2）利用纠正好的全色波段高分辨率影像完成同景多光谱影像的几何精纠正，并进行精度评价和对比。基本原理几何精纠正的基本原理是回避成像的空间几何过程，直接利用地面控制点数据对遥感图像的几何畸变本身进行数学模拟，并

2、且认为遥感图像的总体畸变可以看作是挤压、扭曲、缩放、偏移以及更高次的基本变形的综合作用的结果。因此，校正前后图像相应点的坐标关系可以用一个适当的数学模型来表示。几何精纠正的过程就是：利用地面控制点数据确定一个模拟几何变形畸变的数学模型，以此建立原始图像空间与标准空间的某种对应关系，然后利用这种对应关系，把畸变图像空间中的全部像素转换到标准空间中，从而实现图像的几何精纠正。ENVI几何校正模型分为以下三类：仿射变换（RST），多项式模型（Polynomial），局部三角（DelaunayTriangulation）。下面着重介绍

3、多项式模型（Polynomial）：几何精纠正的关键步骤如下：1、控制点的选取①原则：控制点的空间分布应尽量做到在影像工作区范围内尽量做到均匀分布；在影像上具有明显、清晰的地物特征的标志点，如道路交叉点、河流汇合口，田间地块的转折点；地面控制点对应地物要相对稳定，不能随时间、季节而发生变化，以保证当两幅不同时相或相邻的影像做地图几何精纠正时，均可以被正确定位；在大多为山区的影像上选取控制点时，应尽量选择同高程的控制点（通常是在平原、低地地区），不要从山地顶部选取控制点（除非采用DEM支持的正射影像纠正法）；图像的边缘一定要选，

4、防止外推，特征变化大的地方多选；进行最后的插值和重采样前对所有GCP进行筛选，剔除其中误差较大的点；单点定位精度一般应小于0.5个像元大小，至少不能超过一个像元。②控制点的数目：最少控制点的个数：L=(n+1)(n+2)/2，n为多项式阶数。2、建立坐标变换函数建立两图像像元点之间的对应关系；xfx(u,v)x,y:变换前的图像坐标；yfy(u,v)u,v：变换后的图像坐标；通常数学关系f表示为二元n次多项式：运用最小二乘法进行拟合求系数（其中L为计算样本点，或者GCP的个数）：Lnni2Lnnjij

5、x20axyijXxystxXlaxyijllminijllllll1i0j0astl1i0j02LnnjLnniyijstYbxyijmin20bxyXxyylijllbijllllll1i0j0stl1i0j0运用已知GCP点对数据进行矩阵运算求解多项式系数LnnjLijststaxyijllxyllXxyllll1i0j0l1L

6、nnjLijststbxyijllxyllYxyllll1i0j0l13、空间插值①前向映射插值方法：计算输入影像中各个像元在变换后输出影像坐标系上相应的位置，把各个像元的数据投影到该位置上。存在问题：输出影像上各个栅格点一般不会与这些投影点在位置上相对应，由这些投影点解算各个栅格的灰度值仍存在算法实现上的复杂性。②逆向映射插值利用反变换关系式计算输出影像上各个像元在输入影像中相应的坐标位置。进而采用空间插值法计算出该点的灰度值，即为输出影像上对应点的灰度值。此系目前商用软件中的通用方法。4、

7、重采样（灰度插值）纠正后的新图像的每一个像元，根据变换函数，可以得到它在原始图像上的位置。如果求得的位置为整数（在原图的像元中心），则该位置处的像元灰度就是新图像的灰度值。多数位置不为整数，需根据（x,y）（变化前的图像坐标）与周围像素之间的关系内插产生新的像素值，然后把像素值写到（u,v）（变化后的图像坐标）。常用的重采样方法有：①最近邻法（NearestNeighbor）以距内插点最近的栅格点灰度值为对应像元的灰度值。x=Integer(x+0.5)，y=Integer(y+0.5)优点：简单易用，计算量小，几何位置上的精

8、度±0.5像元，不损害原来的像元值。缺点：纠正后的图像亮度不连续，会影响制图效果，图斑边缘会出现锯齿现象。②双线性内插法（BilinearInterpolation）任意位于4个像素fi,j，fi,j+1，fi+1,j，fi+1,j+1之间的值p(x,y)，由双线性插值得到为