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本节结束 谢谢大家！ * 《遥感概论》第四章 遥感图像处理 数字图像的校正 姚高伟 信阳师院城环学院 §4.2 数字图像的校正 数字图像 辐射校正 引起辐射畸变的因素 大气影响的校正方法 几何校正 遥感图像变形的原因 几何校正的基本原理 几何校正方法 一、数字图像 数字图像：遥感数据有光学图像和数据图像之分。数字图像是能被计算机存储、处理和使用的用数字表示的图像。 数字图像最基本单位--像素 （1）空间位置---地面分辨率（瞬时视场角） （2）属性特征---亮度值 像元值可以是整型、实型和字节型。为节省存储空间，最常用字节型，即每个像元记录为一个字节（byte），8位。量化后，灰度值从0到255，共有256级灰阶。0代表黑，255代表白，其他值居中渐变。 一、数字图像 由于传感器上探测元件的灵敏度不同，遥感数 字图像有效量化级数也不同： 传感器类型 卫星名称 有效量化的级数 信息量/bit MSS Landsat 64 6bit TM Landsat 256 8bit HRV(x s) SPOT 256 8bit HRV(PA) SPOT 64 6bit AVHRR NOAA 1024 10bit 正像素：一个像素内只包含一种地物 混合像素：像素内包括两种或两种以上的地物 数字图像的表示 以二维数组表示。在数组中，每个元素代表一 个像素，其位置隐含，由这个元素在数组中的行 列位置所决定。元素的值表示传感器探测到像素 对应面积上的目标地物的电磁辐射强度。 按波段数量，遥感数字图像可分为：二值数字图像； 单波段数字图像；彩色数字图像；多波段数字图像。 多波段数字图像的存储与分发，通常有三种数据格式： （1）BSQ：按波段顺序依次排列 （2）BIP：每个像元按波段次序交叉排列 （3）BIL：逐行按波段次序排列 一、数字图像 数字图像直方图：以每个像元为单位，表示图像中各亮度值或亮度值区间像元出现的频率的分布图。 直方图的作用：直观地了解图像的亮度值分布范围、峰值的位置、均值以及亮度值分布的离散程度。直方图的曲线可以反映图像的质量差异。 正态分布：反差适中，亮度分布均匀，层次丰富，图像质量高。 偏态分布：图像偏亮或偏暗，层次少，质量较差。 直方图 航空像片的数字化 空间采样 确定空间采样间距。将航空像片具有连续灰度（色彩）信息转换为每行有m个单元，每列有n个单元的像素集合。——均匀采样 属性量化：连续变化的亮度、颜色或其他模拟量用有限个整数来表示。——等距量化 数字化质量取决于航空像片本身的质量、采样间距与属性量化精度。 二、辐射校正（Radiometric correction ） 辐射畸变： 地物目标的光谱反射率的差异在实际测量时，受到传感器本身、大气辐射等其他因素的影响而发生改变。这种改变称为辐射畸变。 影响辐射畸变的因素： 传感器本身的影响：导致图像不均匀，产生条纹和噪音。 大气对辐射的影响 光照条件 二、辐射校正（Radiometric correction ） 大气影响的定量分析：大气的主要影响是减少了图像的对比度，使原始信号和背景信号都增加了因子，图像质量下降。 大气影响的粗略校正：通过简单的方法去掉程辐射度（散射光直接进入传感器的那部分），从而改善图像质量。 直方图最小值去除法 回归分析法:校正的方法是将波段b中每个像元的亮度值减去a，来改善图像，去掉程辐射。 直方图最小值去除法 基本思路:每幅图像上都有辐射亮度或反射亮度应为0的地区，而事实上并不等于0,说明亮度最小值必定是这一地区大气影响的程辐射度增值。 校正方法:将每一波段中每个像元的亮度值都减去本波段的最小值。使图像亮度动态范围得到改善，对比度增强，从而提高了图像质量。 调整前直方图 调整后直方图 回归分析法 三、几何校正（Geometric correction ） 几何畸变：遥感图像的几何位置上发生变化，产生诸如行列不均匀，像元大小与地面大小对应不准确，地物形状不规则变化等变形。 几何畸变是平移、缩放、旋转、偏扭、弯曲等作用的结果。 1、遥感影像变形的原因 遥感平台位置和运动状态变化的影响：航高、航速、俯仰、翻滚