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  • 图像几何校正

    2018-04-24 01:23:22
    图像处理,是对图像进行分析、加工、和处理,使其满足视觉、心理以及其他要求的技术。图像处理是信号处理在图像域上的一个应用。目前大多数的图像是以数字形式存储,因而图像处理很多情况下指数字图像处理。
  • 用于影像的几何校正,比较全面的一个版本,可以给出模型的各种精度。含C#源码,可以参考。
  • 此次内容是遥感影像的几何校正,我们知道在遥感成像的过程其,传感器生成的图像像元相对于地面目标物的实际位置会发生挤压、拉伸、扭曲和偏移等几何畸变问题,而这些几何畸变问题会给基于遥感图像的定量分析、变化...

    引入

    此次内容是遥感影像的几何校正,我们知道在遥感成像的过程其,传感器生成的图像像元相对于地面目标物的实际位置会发生挤压、拉伸、扭曲和偏移等几何畸变问题,而这些几何畸变问题会给基于遥感图像的定量分析、变化检测,图像融合、地图测量或更新等处理带来误差,所以我们有必要对遥感图像进行几何校正,而在校正过程中的关键问题就是控制点的采集,控制点的采集常用的有三种方式,这三种方式中又常用的通过读取地形图的坐标信息对遥感影像进行校正,但是有时候控制点坐标的读取不是总是容易的,所以我们可以使用已经校正过的地形图对未校正的影像进行几何校正,这样可以不用人工输入控制点坐标。

    一、 实验目的

    (1) 掌握遥感图像处理几何校正的原理与方法。
    (2) 了解遥感图像几何校正的目的和意义
    (3) 熟练操作遥感图像处理的专业软件进行基础图像处理,包括图像几校正、镶嵌等的操作。
    (4) 提高对遥感图像深一步的认识。

    二、 实验准备

    (1) 几何校正的几个概念:

    a) 定义: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。
    b) 目的:消除或改正遥感影像几何误差
    c) 原理:相对于地图投影坐标系统进行配准校正,即要找到遥感影像与地图投影坐标系统之间的数学函数关系,通过这种函数关系可计算出原遥感影像中每个像元在地图投影坐标系统上的位置从而得到校正后的图像。
    d) 前提:采集控制点
    e) 控制点的来源:
          i. 野外实测,如使用全站仪,然后将测的点导入系统。
          ii. 使用一个地区的地形区,从图中找到一些控制点,读出坐标。
          iii. 使用已经校正过的遥感影像校正我们未校正的遥感影像(在未能拿到地形图的情况下)

    三、 实验步骤

    1. 加载几何校正模块:运行PCI软件,使用GCPWorks模块,弹出GCPWorks SetUp对话框,在Sources of GCPs 下选择User Entered Coordinates(用户输入投影坐标系统)。点解“Accept”,弹出几何校正模块,如下图所示:

    在这里插入图片描述
    2. 加载数据:点击“Select Uncorrected Image”按钮,弹出选择数据对话框,这里我们选择实验一处理过的含有多个波段的格式位pix的数据,加载后的数据包含一个原图像的大窗口和一个放大的窗口,如下图所示:
    在这里插入图片描述
    2. 定义地理参考:单击“Define Georeferencing Units”按钮,弹出定义地理参考对话框,选在other确定投影坐标系,在弹出的对话框中旋选择TM,横轴墨卡托投影,选择“Accept”,在弹出的投影定义对话框中,经度输入111°(因为我们校正的是地区是长沙,根据分带计算出其中央经线坐标为111°),然后在False选择Easting下输入500000,代表坐标系向西平移500公里,目的是保证坐标全是正数),具体如下图所示:
    在这里插入图片描述
    然后点击Earth Model 确定地球模型,这里选择E015,点击“Accept”,可以看到设置好的投影坐标参考,如下图所示;
    在这里插入图片描述
    3. 采集地面控制点:单击“Collect GCPs”按钮,弹出采集地面控制点对话框。这里的Georef是我们采集的控制点的坐标,Uncorr是未校正的图像的坐标,如下图所示:
    在这里插入图片描述
    控制点坐标获取:我们可以使用PS打开长沙市地质图,放大地质图进行观察,我们可以发现此地图是根据经纬度分带的6°带,公里格网是2公里,我们使用量测工具加地质图中的公里格网线上的坐标信息可以计算出任意点的坐标。然后在PCI中选择相同位置的控制点,在采集控制点对话框输入我们采集的控制点的坐标数据。
    一般我们最少选择4个控制点,如下图所示,我们采集了四个控制点。
    在这里插入图片描述
    确定第四个控制点后,我们可以看到数据的残差,如下图所示,残差均较小,所以采集的控制点是比较好的(注:前三个点不显示误差,第四个点才开始显示)

    在这里插入图片描述
    一般我们认为残差大小小于1个像元为有效的控制点,大于1个像元的控制点需要重新采集,但是为了防止删除正确的控制点,我们可以保存已经采集的控制点数据,使用【File】|【Save GCPs】,弹出保存控制点对话框,输入名称,点击“Save”如下图所示。
    在这里插入图片描述

    我们可以使用【File】|【Load GCPs】加载我们保存的控制点,如下图所示
    在这里插入图片描述
    采集控制点完毕,点击Close关闭GCPs编辑窗口,第四项是遥感图像镶嵌,默认则对整个遥感影像进行校正,若是选择该项,我们可以选择一定的区域进行校正,打开对话框,选择“Add”,然后使用鼠标工具在遥感影像中框选出我们需要校正的区域,如下图所示:

    在这里插入图片描述

    1. 执行几何校正:单击第五项按钮,在弹出的对话框中选择“New Output File”,输入校正后的图像名称,选择输出图像格式,默认为.pix,如下图所示:
      在这里插入图片描述

    点击OK,在弹出的对话框中输入通道数为4。在Geo-Referencing Information选项卡下,选择“Use bounds and resolution”(使用边界和分辨率)。

    在这里插入图片描述
    我们知道原始遥感影像的分辨率为28.5,所以我们修改像元大小X,Y均为28.5,弹出确定对话框,点击“Change Resolution”,如下图所示;

    在这里插入图片描述

    我们可以看到行列数和分辨率发生改变,但是这里的分辨率并未达到我们要求的28.5,因为这只是粗略调整,下一步我们将进行精确调整,如下图所示:

    在这里插入图片描述

    这里共有三个选项,上面是选择使用边界和分辨率,另外两个分别是使用行列数和分辨率与使用边界与分辨率,下图为我们展示了使用行列数和分辨率的情况,这样我们客户以将分辨率精确的确定为28.5,只是地理范围稍微发生改变,如下图所示;

    在这里插入图片描述

    然后点击Create,在弹出的告诉我们生成多大的内存空间对话框中点击Yes,如下图所示;
    在这里插入图片描述

    回到图像校正窗口,建立原图像与校正后图像各通道的对应关系,设置重采样方式为Bilinear,
    内存大小为500M,点击Perform Registration执行校正,如下图所示:

    在这里插入图片描述

    然后我们使用Image Works工具,调出几何校正后的图像,如下图所示:

    在这里插入图片描述

    然后我们查看几何校正后的遥感影像的信息,如下图所示:

    在这里插入图片描述

    1. 使用已经校正好地形图校正未校正的遥感影像图。
      由于上面选择控制点时在计算控制点坐标时较为麻烦,因此我们可以选择先校正控制点坐标易找的地质图,然后使用校正好的地质图来校正未校正的遥感影像,下面是校正的大致过程。
      (1) 校正地质图:校正的方法和上面一样,下图是选择的四个控制点,以及将控制点进行保存的结果。

    在这里插入图片描述

    图20为我们展示了校正前后的地质图。
    ’’
    在这里插入图片描述

    (2) 使用校正好的地质图校正遥感影像图,方法和前面大致相同,不同的地方是第一步“Source of GCPs”选项下选择“Geocoded Image”而不是前面选择的“User Entered Coordinates”,其他和前面一致,如下图所示:

    在这里插入图片描述

    第三步选择GCPs,这里和前面不同,前面的是自己读取地质图中的相同位置点的坐标,这里因为第二步已经加载了地质图,所以控制点的选择是使用鼠标同时选择地质图和未校正的遥感影像图的相同位置,选择四个控制点,如下图所示:

    在这里插入图片描述

    图23和前面一样,选择裁剪区域。

    在这里插入图片描述

    另外,这里还多出一个选项,Colour Matching选项,点击打开如下图所示:

    其他余下的步骤和前面一致,最后我们将得到校正后的结果。

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  • 详细介绍了如何在ENVI5.2版本中利用控制点对遥感影像进行几何校正实验项目名称(一):遥感图像几何校正(2)几何校正 实验目的: 使学生掌握坐标系自己定义的方法,加深对地图学坐标系的理解。 实验内容: (1)...
  • 图像几何变形一般分为两大类:系统性和非系统性。系统性一般有传感器本身引起的,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这项工作;非系统性几何变形是不规律的,它可以是传感器平台...

    1、图像几何变形一般分为两大类:
    系统性和非系统性
    (1)系统性一般有传感器本身引起的,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这项工作。
    (2)非系统性几何变形是不规律的,它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。我们常说的几何校正就是消除这些非系统性几何变形。
    ENVI针对不同的数据源和辅助数据,有以下几种校正方法:
    1) Image to Image几何校正
    2)Imge to Map几何校正
    3) ImagetoImage自动图像配准
    4)利用卫星自带地理定位文件进行几何校正
    5)Image Registration Workflow流程化工具
    此次文章介绍Image to Image几何校正
    Image to Image几何校正**:**
    以一幅没有经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,通过从两幅图像_上选择同名点(或控制点)来配准另外- -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。

    下面介绍以具有地理参考的SPOT4 10 m全色波段为基准,进行Landsat 5 TM 30 m图像的几何校正过程(参见实验数据光盘\第4章遥感图像预处理\3-几何校正\ImagetoImage)。
    {光盘资源链接:https://pan.baidu.com/s/1Uxfx7wa4YRA0N64mxI4yzw
    提取码:qnn5
    也可以用百度网盘直接扫码获取
    在这里插入图片描述
    一、启动ENVI Classic %注意别启动错了
    在这里插入图片描述
    打开 bldr_ sp. img”(SPOT 图像)和“bldr_tm. img”(TM图像) SPOT图像为由地理参考的图像作为基准图像 TM图像为待校准图像 你也可以从打开的图像中发现SPOT图像有Map Info (地图信息)的图标,可以知道次SPOT图像的具体信息,分辨率为10米。
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    二、启动几何校正模块
    (1)选择主菜单→Map→Registration→Select CCPs: Image to Image, 打开几何校正模块。
    (2)选择显示SPOT文件的Display 为基准图像( Base Image),显示TM文件的Dis-play为待校正图像( Warp Image)。单击OK按钮,进人采集地面控制点步骤。
    在这里插入图片描述
    ①用鼠标在两个图像之间进行选择相同区域,可以在zoom窗口(每组图像下方靠右的窗口为zoom窗口)放大缩小进行微调,尽可能两个图像所选位置一致。在这里插入图片描述
    ②选好以后,点击App Point 按钮进行添加。会在图像上出现标号。
    重复上步操作,选取多个,并且分布均匀的地面控制点。
    附加:(1) 另外,当你增添了3个以上的控制点后你会发现Predit按钮由可以使用了。Predict是方便快捷寻找相似的位置点。在其中一个图像随意选择一个比较突出的位置,点击Predict按钮,光标会在另一个图像出现在相似的位置,再进行细微调整,就可以最为控制点进行添加了,大大缩短了时间。如果选错可以利用Delete Last Point按钮删除控制点。在这里插入图片描述
    (2)另外一种自动搜索的方法,你增添了3个以上的控制点后,以这3个控制点为基础自动搜索匹配。如图在Ground Control Points Sel…对话框中点击菜单栏的Options→Automatically Generate Tie Points (自动生成控制点)。在这里插入图片描述
    会有一个选择匹配波段的窗口弹出,因为此次校正是基于灰度找点,基准图像是一个但波段,所以待校正图像也选一个波段和次波段匹配,一般选择红外波段Band5,信息量大一些。在这里插入图片描述
    点击OK后转到自动选点面板的设置窗口。可以根据自己的需求进行调整。
    在这里插入图片描述
    点击OK会自动找点。
    如果你有已经找好控制点的文件pts,可以直接导入图像中。如图在**Ground Control Points Sel…对话框中点击菜单栏的File→Restore GCP form ASCII…**选择pts文件。图像将会自动显示出文件所选的控制点信息。在这里插入图片描述

    二、修改控制点
    找点结束后,可以清晰看到总误差值RMS Error,误差值单位为像元,一般做中等几何的精校正,会把总误差控制在 亚像元值即1以下。在这里插入图片描述

    (1)点击Show List 进行查看所选控制点的具体信息。可以根据自己的要求对各区域的控制点进行增删修饰。
    (2)在Image to Image GPC List 窗口中可以点击Opoints→Order Points by Error 进行按照误差值进行排序,可以适当的删减修改更新误差值大的每组点。完成后可以关闭此窗口。在这里插入图片描述

    Ground Control Points Selection对话框中,选择File→Save GCPs to ASCII 可以把选出的控制点保存下来。
    三、选择校正参数输出结果
    在这里插入图片描述

    :有两种校正输出方式: Warp File和Warp File ( as Image Map)
    对于Warp File校正方式,只有校正模型和重采样方法的选择,没有输出图形打的投影信息和分辨率的设置,因此输出的影像的尺寸大小、投影参数和像元大小都与基准图像一致,但由于待校正图像与基准图像的像元大小不一致(TM为30m,SPOT为10m),所以一般推荐使用第二种校正输出方式,即Warp File (as Image Map)菜单。
    (1)Opoints →Warp File (as Image Map),选择待校正图像 (TM图像)。
    (2)在Registration Parameters面板中,默认设置投影参数和像元大小与基准图像一致。也可以进行修改。
    在这里插入图片描述

    (3)投影参数不变,在X和Y的像元大小输人30m, 回车,图像输出大小自动更改。
    在这里插入图片描述

    (4)校正模型的选择,选择常用的二次多项式。
    在这里插入图片描述

    (5)重采样选择精确度最高的三次卷积法Cubic Convolution,设置背景值( Background)为0。0黑色。
    在这里插入图片描述

    (6)输出图像范围( Output Image Extent): 默认是根据基准图像大小计算,可以适当调整。
    (7)选择输出路径和文件名,单击OK按钮。
    输出后会自动打开几何校正之后的影像。
    在这里插入图片描述

    四、检验校正结果
    基本方法: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,进行视窗链接( Link Displays)及十字光标或者地理链接( Geo-graphic Link)。
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    进行对比。
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    五、结束。

    展开全文
  • 简单的图像几何校正实践

    千次阅读 2019-02-25 20:16:36
    简单的图像几何校正 几何校正是指遥感成像过程中,受多种因素的综合影响,原始图像上地物的几何位置、形状、大小、尺寸、方位等特征与其对应的地面地物的特征往往是不一致的,这种不一致就是几何变形,也称几何畸变...

    简单的图像几何校正

    几何校正是指遥感成像过程中,受多种因素的综合影响,原始图像上地物的几何位置、形状、大小、尺寸、方位等特征与其对应的地面地物的特征往往是不一致的,这种不一致就是几何变形,也称几何畸变。

    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。

    ———— 百度百科

    投影变换几何校正

    参考博客:https://blog.csdn.net/weixin_37195422/article/details/53930891

    不过此博客未给出相应实践,所以自己实践一个

    实践

    因为要使用图像处理,以及矩阵和求解线性方程组,所以需要外部库(也可以纯自己弄,不过很麻烦)

    图像库:stb_image ,我的这篇博有说https://blog.csdn.net/qq_40953281/article/details/87902580

    矩阵计算库:Eigen, 推荐的教程https://zzk.cnblogs.com/s?w=blog%3Ahoukai%20Eigen

    这两个都是只需要导入头文件就可以,不需要配置其他的东西,简单易用

    参考博客里面的图片是CSDN压缩过的了,像素信息已经改变,新参数如下

    • 规格 383*268

    • x0

      39 82
      32 106
      266 90
      270 54

    • x1

      38 55
      38 100
      270 100
      270 55

    代码如下

    #include <iostream>
    #include <string>
    #include <stdlib.h>
    #include <vector>
    #include <Eigen3/Dense>
    
    #define STB_IMAGE_IMPLEMENTATION
    #include <stb_image.h>
    #define STB_IMAGE_WRITE_IMPLEMENTATION
    #include <stb_image_write.h>
    
    using namespace std;
    using namespace Eigen;
    
    string filePath;
    int w, h, n;
    const int points = 4;
    vector<pair<int, int>> rectBefore;	// 变换前的四边形
    vector<pair<int, int>> rectAfter;	// 变换后的矩形位置
    Vector4d cX,cY;						// x,y对于的四个参数
    
    void copyTo(unsigned char *src, int x0, int y0, unsigned char *des, int x1, int y1) {
    	if ((x1 < 0 || x1 >= w) || (y1 < 0 || y1 >= h)) return; // 出界不考虑
    	if ((x0 < 0 || x0 >= w) || (y0 < 0 || y0 >= h)) return; // 出界不考虑
    	for (int i = 0; i < n; i++) {
    		des[w*n*y1 + n * x1 + i] = src[w*n*y0 + n * x0 + i];
    	}
    }
    
    pair<int,int> getPos(int x, int y) {
    	int x1 = cX[0] * x + cX[1] * y + cX[2] * x*y + cX[3];
    	int y1 = cY[0] * x + cY[1] * y + cY[2] * x*y + cY[3];
    	return make_pair(x1, y1);
    }
    
    int main()
    {
    	cin >> filePath;
    	unsigned char *data = stbi_load(filePath.c_str(), &w, &h, &n, 0);
    	unsigned char *copy = NULL;
    	if (data == NULL) {
    		cout << stbi_failure_reason() << endl;
    	}
    	else {
    		// 复制一份变换用
    		copy = (unsigned char*)malloc(w*n*h);
    		memset(copy, 0, w*n*h);
    		// 获取变换前坐标
    		for (int i = 0; i < points; i++) {
    			int x, y; cin >> x >> y;
    			rectBefore.push_back(make_pair(x, y));
    		}
    		// 获取变换后坐标,与上一一对应
    		for (int i = 0; i < points; i++) {
    			int x, y; cin >> x >> y;
    			rectAfter.push_back(make_pair(x, y));
    		}
    		Matrix4d mid;	// 中间矩阵
    		Vector4d resX, resY;	// 转换后的xy坐标
    		for (int i = 0; i < 4; i++) {
    			mid(i, 0) = rectBefore[i].first;
    			mid(i, 1) = rectBefore[i].second;
    			mid(i, 2) = rectBefore[i].first*rectBefore[i].second;
    			mid(i, 3) = 1;
    			resX(i) = rectAfter[i].first;
    			resY(i) = rectAfter[i].second;
    		}
    		// 求解线性方程组
    		cX = mid.lu().solve(resX);
    		cY = mid.lu().solve(resY);
    		// 开始转换
    		for (int i = 0; i < w; i++) {
    			for (int j = 0; j < h; j++) {
    				pair<int, int> newPos = getPos(i, j);
    				copyTo(data, newPos.first, newPos.second, copy, i, j);
    			}
    		}
    		stbi_write_png("out.png", w, h, n, copy, 0);
    		stbi_image_free(data);
    		free(copy);
    	}
    	system("pause");
    	return 0;
    }
    

    效果如下

    双重水印了。。
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

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  • ENVI学习总结(三)——图像几何校正

    千次阅读 多人点赞 2020-01-06 17:38:15
    3. 图像几何校正 3.1 内容介绍 几何校正是利用地面控制点和几何校正数学模型来矫正非系统因素产生的误差,由于校正过程中会将坐标系统赋予图像数据,所以此过程包括了地理编码。 3.1.1 控制点选择方式 ENVI提供...

    3. 图像几何校正

    3.1 内容介绍

    几何校正是利用地面控制点和几何校正数学模型来矫正非系统因素产生的误差,由于校正过程中会将坐标系统赋予图像数据,所以此过程包括了地理编码。

    3.1.1 控制点选择方式

    ENVI提供以下选择方式:

    (1) 从栅格图像上选择

    如果拥有需要校正图像区域的经过校正的影像、地形图等栅格数据,可以从中选择控制点,对应的控制点选择模式为Image to Image。

    (2) 从矢量数据中选择

    如果拥有需要校正图像区域的经过校正的矢量数据,可以从中选择控制点,对应的模式为Image to Map。

    (3) 从文本文件中导入

    事先已经通过GPS测量、摄影测量或者其他途径获得了控制点坐标数据,保存为以[Map (x,y), Image (x,y)]格式提供的文本文件可以直接导入作为控制点,对应的控制点选择模式为Image to Image 和Image to Map。

    (4) 键盘输入

    如果只有控制点目标坐标信息或者只能从地图上获取坐标文件(如地形图等),只好通过键盘敲入坐标数据并在影像上找到对应点。

    3.1.2 几何校正模型

    ENVI提供三个几何校正模型:仿射变换(RST)、多项式和局部三角网(DelaunayTriangulation)。

    3.1.3 控制点的预测与误差计算

    控制点的预测是通过控制点回归计算求出多项式系数,然后通过多项式计算预测下一个控制点位置,RMS值也是用同样的方法。默认多项式次数为1,因此在选择第四个点时控制点预测功能可以使用,随着控制点数量的增强,预测精度随之增加。最少控制点数量与多项式次数的关系为(n+1)²。

    3.2 详细操作步骤

    3.2.1 扫描地形图的几何校正

    第一步:打开并显示图像文件

    开始>程序>ENVI5.1>Tools>ENVI Classic,选择主菜单>File>Open Image File,将taian-drg.tif文件打开,并显示在Display中。

    第二步:启动几何校正模块

    (1) 主菜单>Map>Registration>Select GCPs:Image to map,打开几何校正模块。

    (2) 在Image to Map Registration面板中,选择Beijing_1954_GK_Zone_20,X/Y Pixel Size分别输入4,单击OK,打开Ground Control Points Selection面板如图3.1.1。

      图3.1.1 选择坐标系及输出网格大小

    (3)在 Displsy 视图中,定位到左上角第一个公里网交互处,从图上读取 X:20501000,Y:4003000,填入在 Image to Map Registration 面板中的 E 和 N,单击 Add Point 按钮,增加第一个控制点如图3.1.2。

       图3.1.2 读取控制点坐标信息并手动输入

    4)在 Displsy 视图中,向右平移 10 个公里网,即到 X:20511000 处,在 Image to Map Registration 面板中 E:20511000 和 N:4003000。单击 Add Point 按钮,增加一个控制点。

    (5)当选择 3 个点时候,Pretict 按钮亮起,可以在 E 和 N 中输入坐标,单击 Pretict 按钮

    自动在图上大致定位,或者选择 Options>Auto Pretict,可以自动根据坐标值在图上定位。

    (6)同样的方法,在图上均匀添加 9 个控制点。

    (7)在 Ground Control Points Selection 上,选择 Options>Warp File,选择校正文件

    taian-drg.tif,点击 OK。

    (8)在校正参数面板中,校正方法选择多项式(2 次)。

    (9)重采样选择 Bilinear,背景值(Background)为 0。

    (10)选择输出路径和文件名,单击 Ok 按钮如图3.1.3。

      图3.1.3 参数输出设置面板

    3.2.2    Landsat5 影像几何校正

    下面学习以具有地理参考的 SPOT4 10 米全色波段为基准影像,对 Landsat5 TM 30 米图像的几何精校正过程,文件都是以 ENVI 标准栅格格式储存,其流程如下图3.1.4所示:

       图3.1.4 几何校正一般流程

    第一步:打开并显示图像文件

    开始>程序>ENVI5.1>Tools>ENVI Classic,主菜单>File>Open Image File,将 SPOT(bldr_sp.img)

    和 TM 图像(bldr_tm.img)文件打开,并分别在 Display 中显示两个影像。

    第二步:启动几何校正模块

    主菜单>Map>Registration>Select GCPs:Image to Image,打开几何校正模块如图3.1.5。

    选择显示 SPOT 文件的 Display 为基准影像(Base Image),显示 TM 文件的 Display 为待校正影像(Warp Image),点击 OK 进入采集地面控制点如图3.1.6。

        图3.1.5 集合校正模块

    图3.1.6 选择基准与待校正影像

    第三步:采集地面控制点

    在两个 Display 中找到相同区域,在 Zoom 窗口中,点击左小下角第三个按钮 ,打开定位十字光标,将十字光标到相同点上,点击 Ground Control Points Selection 上的 Add Point 按钮,将当前找到的点加入控制点列表。

    用同样的方法继续寻找其余的点,当选择控制点的数量达到 3 时,RMS 被自动计算。

    Ground Control Points Selection 上的 Predict 按钮可用,选择 Options>Auto Predict,打开自动

    预测功能。这时在 Base Image(Spot 影像)上面定位点,Warp Image(TM 影像)上会自动预测区域。

    当选择一定数量的控制点之后(至少 3 个),可以利用自动找点功能。Ground Control

    Points Selection 上,选择 Options>Automatically Generate Points,选择一个匹配波段,这里

    选择 band5,点击 OK,弹出自动找点参数设置面板,设置 Tie 点的数量为 50,Search Window Size 为 131,其他选择默认参数,点击 OK如图3.1.7。

    图3.1.7 Tie 点自动选择参数设置

    (4)点击 Ground Control Points Selection 上的 Show List 按钮,可以看到选择的所有控制列表,

    如下图所示。选择 Image to Image GCP  List 上的 Options>Order Points by Error,按照 RMS 值有高到底排序如图3.1.8。

    图3.1.8 控制点列表

    (5)对于 RMS 过高的点,一是直接删除:选择此行,按 Delete 按钮;二是在两个影像的 ZOOM 窗口上,将十字光标重新定位到正确的位置,点击 Image to Image GCP  List 上的 Update 按钮进行微调,这里直接做删除处理。

    (6)总的 RMS 值小于 1 个像素时,完成控制点的选择。点击 Ground Control Points Selection 面板上的 File>Save GCPs to ASCII,将控制点保存。

    第四步:选择校正参数输出

    有两种校正输出方式:Warp File 和 Warp File (as Image Map)。推荐使用 Warp File (as Image Map)。

     Warp File

    (1)在 Ground Control Points Selection 上,选择 Options->Warp File,选择校正文件(TM 文件)。

    (2)在校正参数面板中,校正方法选择多项式(2 次)。

    (3)重采样选择 Bilinear,背景值(Background)为 0.

    (4)Output Image Extent:默认是根据基准图像大小计算,可以做适当的调整。(5) 选择输出路径和文件名,单击 Ok 按钮。  这种校正方式得到的结果,它的尺寸大小、投影参数和像元大小(如果基准图像有投影)都和基准图像一致如图3.1.9。

    图3.1.9 Warp File 校正参数设置

    Warp File (as Image Map)

    (1)在 Ground Control Points Selection 上,选择 Options> Warp File (as Image to Map) ,选择校正文件(TM 文件)。

    (2)在校正参数面板中,默认投影参数和像元大小与基准影像一致。

    (3)投影参数保持默认,在 X 和 Y 的像元大小输入 30 米,按回车,图像输出大小自动更改。

    (4)校正方法选择多项式(2 次)。

    (5)重采样选择 Bilinear,背景值(Background)为 0.

    (6)Output Image Extent:默认是根据基准图像大小计算,可以做适当的调整。选择输出路径和文件名,单击 Ok 按钮如图3.1.10。

    图3.1.10 Warp File (as Image to Map)校正参数设置

    第五步: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,通过地理链接(Geographic Link)检查同名点的叠加情况。

    在显示校正后结果的 Image 窗口中,右键选择 Geographic Link 命令,选择需要链接的两个窗口,打开十字光标进行查看,如下图所示。 或者直接在 ENVI 新界面下打开两幅图像进行对比。

    图3.1.11 检验校正结果

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