电子科技大学：《遥感图像处理 Remote Sensing Image Processing》课程教学资源（课件讲稿）第五章 遥感图像的校正与定标

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多项式几何校正模型 设图像f的坐标为(x,y),经过几何失真后， 产生了图像g,设它的像素点坐标是(x',y),则这 个变换可以表示为 x=rx,K x=r'(x',y) 反变换： y'=s(x,y) y=s'(x',y') 例如，如果r(x,y)=x/2,s(x,y)=y/2,则失真后 图像就变为原始图像尺寸的一半。 12

12 多项式几何校正模型 设图像f的坐标为(x,y), 经过几何失真后， 产生了图像g，设它的像素点坐标是(x’,y’), 则这 个变换可以表示为 ' (, ) ' (, ) x rx y y s x y   例如，如果r(x,y)=x/2, s(x,y)=y/2，则失真后 图像就变为原始图像尺寸的一半。 '( ', ') '( ', ') x rx y y s x y   反变换： UESTC-RSIP

理论上，如果r(x,y)和s(x,y)已知，则可以通 过反变换得到未失真图像f。然而实践中，r(x,y) 和s(x,y)的精确的解析形式通常难以得到，因此需 要对失真过程进行变形模型假设（常采用多项式模 型)，并通过控制点来进行模型的参数估计，从而 完成图像的几何校正任务 r-rs)-a'y i=0k=0 y=x,)=∑y i=0k=0 13

13 理论上，如果r(x,y)和s(x,y)已知，则可以通 过反变换得到未失真图像f。然而实践中，r(x,y) 和s(x,y)的精确的解析形式通常难以得到，因此需 要对失真过程进行变形模型假设(常采用多项式模 型），并通过控制点来进行模型的参数估计，从而 完成图像的几何校正任务。 0 0 0 0 ' (, ) ' (, ) n n j j k jk j k n n j j k jk j k x rxy a xy y sxy b xy                    UESTC-RSIP

x-rx.)=22ay n=1 RSIP j=0k=0 ydaydas i=0k=0 n=2 EST aay-dayao'y tay tao'y rady tasy i=0k=0 doo doiy+dozy+aox+auxy+azox2 14

14 0 0 ' (, ) n n j j k jk j k x r x y a x y       1 1 00 01 10 00 01 10 00 01 10 0 0 1 ' j j k jk j k n x a xy a xy a xy a xy a a y a x            2 2 0 0 01 0 2 10 11 2 0 00 01 02 10 11 20 0 0 2 2 00 01 02 10 11 20 2 ' j j k jk j k n x a xy a xy a xy a xy a xy a xy a xy a a y a y a x a xy a x                 UESTC-RSIP

仿射变换 旋转： -sin sin 缩放： 0 S。 平移： 15

15 仿射变换 ' cos sin ' sin cos x x y y                      ' 0 ' 0 x y x x S y y S                 ' ' x xu y yv               旋转： 缩放： 平移： ' c 0 os sin ' s 0 in cos x y x S x u y yv S                                   UESTC-RSIP