������ 根据精度要求，在新图像的范围 内，划分网格，每个网格点就是一个 像元。
������ 新图像的行数M＝(Y2-Y1)/△Y+1; ������ 新图像的列数N＝(X2-X1)/△X+1;
������ 新图像的任意一个像元的坐标由 它的行列号唯一确定。
坐标关系
直接纠正方法:从原始图像，依次对每 个像元根据变换函数F（x,y），求得它 在新图像中的位置，并将灰度值赋给 新图像的对应位置上。
确定新图像的边界
1 纠正后图像和原始图像的形状、大小、方向都不一样。所 以在纠正过程的实施之前，必须首先确定新图像的大小范 围。
2 根据公式求出原始图像四个角点（a, b, c, d）在纠正后 图像中的对应点（a’, b’, c’, d’）的坐标（Xa’,Ya’） (Xb’,Yb’) (Xc’,Yc’) (Xd’,Yd’)。
1.收集资料； 2.导入影像数据； 3.确定纠正所需的几何校正模型； 4.选取地面控制点（GCP），确定其空间
坐标； 5.确定输出影像范围； 6.插值，像元几何位置变换参数； 7.像元的灰度重采样 8.产生纠正后的数字影像
遥感图像的增强
光谱增强处理（密度分割） 空间增强处理（滤波） 数值运算增强处理（NDVI） 辐射增强处理（亮度,直方图法）
间接纠正法:从新图像中依次每个像元， 根据变换函数f (x，y) 找到它在原始图 像中的位置，并将图像的灰度值赋予 新图像的像元。
（xp,yp）（XP,YP）分别是任意 一个像元在原始图像和纠正后 图像中的坐标。
间接
直接
直接纠正法
对输入图像的各个像元在变换后的输出图像坐标系上的ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ 应位置进行计算，把各个像元的数据投影到该位置上
举例
全景畸变 扫描镜非线性振动
这些内部由传感器本身引起畸变的校正一般图像数据生产和销售单位来完成
外部因素引起的畸变
1）地球的曲率 2）大气密度差引起的折光 3）地形起伏 4）地球自传 5）遥感器轨道位置和姿态等
校正方法
系统性校正：在已知遥感器构造有关的校准数据（焦 距等）及遥感器的位置、姿态等测量值的情况下，根 据图像几何畸变的理论校正公式进行的几何校正。用 以消除图像上的内部畸变。此类校正目前通常由数据 销售发行企业或部门来完成。
校正原理
利用图像坐标和地面坐标 （另一图像坐标、地图坐标 等）之间的数学关系，即输 入图像和输出图像间的坐标 转换关系实现。
每一个像元逐个进行校正处 理
几何校正包括两个方面内容
1 图像空间像元坐标的变换 2 变换后的标准图像空间的各 像元灰度值的计算。
数字图像的校正过程
纠正的函数可有多种选择：多项式方法、共线方程方法、随机场内 插方法等等。其中多项式方法的应用最为普遍。
•非系统性校正：利用控制点的图像坐标与地图坐标的 对应关系，近似地确定所给图像坐标系和地图坐标系 之间的变换关系，亦称为几何精纠正。此类校正通常 由用户自己根据实际需要完成。
•复合校正：把理论校正式与利用控制点确定的校正式 组合起来进行几何校正。新一代遥感图像处理软件中 不断补充针对许多重要遥感器的图像复合校正方法， 如Landsat TM/ETM+、SPOT HRV/HRS、NOAA AVHRR等。
间接纠正法
对输出图像的各个像元在输入图像坐标系的相应位置进行逆运算，求出该位置上 的像元数据，保持图像行列数不变。此系目前多数软件中通常采用的方法。
多项式校正
多项式纠正的基本思想：图像的变化规律可 以看作是平移、缩放、旋转、仿射、偏扭、 弯曲等形变的合成。一般的公式为：
利用有限的控制点（GCP）的已知坐标，求解 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。
GCP的选取原则
•在图像上要有明显的、清晰的地物特征标志，如 道路交叉点、河流汇合口、建筑物边界、农田界限；
•地面控制点上的地物要相对稳定，不随时间而变 化，以保证当两幅不同时相的图像或地图几何校正 时，可以被同时正确定位；
•在大多为山区的图像上选取控制点时，应尽量选 择同高程的控制点（通常是在平原地区）。
同名控制点要在图像上均匀分布；
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。
GCP选择途径
从已经过几何配准的遥感图形上选取地面控 制点（图像对图像纠正）；
2.从电子地图中读取地面控制点的坐标（矢 量数据对图像纠正）；
3.从纸质地形图上读取地面控制点的坐标， 再通过键盘、或者数字化仪输入；
4.野外GPS定位数据采集； 5.其它
灰度的重采样
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，则该位置 处的像元灰度就是新图像的灰度值。
如果位置不为整数，则有几种方法： ������ 1)最近邻法 ������ 2)双线性内插法
遥感器本身引起的畸变 外部因素引起的畸变 处理过程中引起的畸变
遥感器本身引起的畸变
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; 9) 扫描镜的扫描速度变化。
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MAPGIS应用高级培训班
2007年7月23日
遥感数字图像处理基础
李纯斌 甘肃农业大学资源与环境学院
数字图像处理的基本类型
（1）恢复处理 （2）增强处理 （3）分类处理
遥感图像的恢复处理
遥感图像的辐射校正 遥感图像的几何校正
遥感图像的几何畸变
3 然后求出最大值和最小值。
X1 = min (Xa’, Xb’, Xc’, Xd’) X2 = max (Xa’, Xb’, Xc’, Xd’) Y1 = min (Ya’, Yb’, Yc’, YXd’) Y2 = max (Ya’, Yb’,Yc’, Yd’)
确定新图像的分辨率
目的是确定新图像宽度和高度；
3)三次卷积法
最近邻法
距离实际位置最近的像元的灰度值作为 输出图像像元的灰度值；
双线性内插法
使用内插点周围的4个观测点的像元值，对所求 的像元值进行线性内插。该方法的缺点是破坏了 原来的数据，但具有平均化的滤波效果。
3次卷积内插法
使用内插点周围的16个观测点的像元值，用3次卷积 函数对所求像元值进行内插。该方法的缺点是破 坏了原来的数据，但具有图像的均衡化和清晰化 的效果，可得到较高的图像质量。
几种采样方法的优缺点
1）最近邻法：算法简单且保持原光谱信 息不变；缺点是几何精度较差，图像灰度 具有不连续性，边界出现锯齿状。
2) 双线性插值：计算较简单，图像灰度 具有连续性且采样精度比较精确；缺点是 细节丧失
3)三次卷积法：计算量大，图像灰度具有 连续性且采样精度比较精确
几何校正的一般过程