图像畸变校正 PPT

地球自转的影响
2020/10/24
遥感图像几何校正较易
左图显示了地球 静止的图像(oncba) 与地球自转的图像 (oncba)在地面上 投影的情况。由图 可见，由于地球自 转的影响，产生了 图像底边中点的坐 标位移x和y，以 及平均航偏角。
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第二部分 遥感图像的几何校正
一、几何校正的分类 二、几何校正的一般过程 三、几何校正的方案 四、几何校正的算法
图像、地图或数据中的相同地物元素精确地彼此匹配、叠加在 一起的过程。
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遥感图像几何校正较易
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几何精校正
几何精校正是以基础数据集作为参照，选取控制点进行几何校 正。此校正不考虑引起畸变的原因。
3、利用遥感图像进行地形图测图或更新时，要求图像具有较高 的地理坐标精
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一、几何校正的分类
几何校正一般在遥感信息提取之前进行。 几何校正就是校正成像过程中造成的各种几何畸变，分为2类： 1、 几何粗校正:针对引起遥感系统畸变的原因而进行的校正. 2、 几何精校正（几何配准）：把不同传感器具有几何精度的
斜距投影的变形误差为：
dyypy'pf(co1stg)
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遥感图像几何校正较易
斜距变形
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无变形
全景变形
斜距变形
2、传感器外方位元素变化的影响
传感器成像时的位置和姿态角
航高
航速
俯仰
翻滚
航偏
3、地形起伏的影响
地形起伏对中心投影造成的像 点位移是远离原点向外变动， 在雷达影像上是向内变动的。
R
4、地球表面曲率的影响
R
5、大气折射的影响
大气对辐射的传播产生折射。由于大气的密度分布从下到上 越来越小，折射率不断变化，折射后的辐射传播不再是直线而是 一条曲线，从而导致传感器接收的像点发射位移。

1 更好的视觉效果
校正可以提高图像的质量，使得图像更清晰、更逼真，给观众带来更好的视觉体验。
2 信息准确传达
校正可以消除图像中的噪点、失真、色差等问题，确保被拍摄对象的信息被准确传达。
3 数据分析和处理
校正后的图像可以更好地用于数据分析、图像处理和计算机视觉等领域的研究和应用。
数字图像校正的分类
几何校正
数字图像校正实例展示
图像校正前
图像细节不清晰，颜色饱和度低。
图像校正后
图像细节清晰，颜色饱和度高。
对比
通过校正，图像质量得到显著提升。
校正后图像的评价
主观评价
通过观察图像的视觉效果，评价校正的效果。
客观评价
使用图像质量评价指标，如PSNR和SSIM，对校正后图像进行量化评估。
用户反馈
收集用户对校正后图像的使用体验和满意度的反馈。
使得色彩更真实。
3
图像采集
选择适当的采集设备和环境，确保图像的质 量。
曝光调整
根据被拍摄对象的亮度，调整相机的曝光参 数，避免过曝或欠曝。
图像校正中的偏差，需要进行色彩校正。
2 失真
镜头畸变、透视变形等因素会引起图像的失真，需要进行几何校正。
3 噪点
校正后图像的应用
• 医学影像诊断和分析 • 无人驾驶和智能交通 • 工业质检和机器视觉 • 航空航天图像处理 • 数字艺术和媒体创作
数字图像的后处理
数字图像校正是数字图像后处理的重要环节，通过校正，可以提高图像的质 量和准确性。
《数字图像的校正》PPT 课件
数字图像的校正PPT课件介绍了数字图像校正的意义、分类、常见问题以及各 种校正方法，展示了校正前的准备工作和校正后图像的评价和应用。

如果同一地区的不同时间的影像，不能把它们归 纳到同一个坐标系中去，图像中还存在变形，这 样的图像是不能进行融合、镶嵌和比较的，是没 有用的
遥感图像的精加工处理
在粗加工处理的基础上，采用地面控制点（GCP） 的方法进一步提高影像的几何精度
几何处理的两个环节
1. 像素坐标的变换——解决位置问题 ➢ 多项式模型 2. 灰度重采样——解决亮度问题 ➢ 最邻近像元采样法 ➢ 双线性内插法 ➢ 双三次卷积重采样法
全景畸变
左图是中心投影方式得到的（比例尺基本一致） 右边是逐点扫描成像得到的影像。横轴是飞行方向，纵轴是
扫描方向。在星下点的扫描线，分辨率最高，两边都在对称 的发生变化 直线在逐点扫描成像图中，变成曲线；圆形变成了椭圆形
不同成像方式引起的影像变形
中心投影方式
➢地形起伏引起的投影差
多中心投影方式
行于航线方向为a θ，垂直于 航线方向为a θ’
aHcosH asec
aasecasec2
逐点扫描成像——全景畸变
当观测视线垂直于地面或者倾斜 了θ角之后，地面分辨率的值发生 变化
随着扫描镜的转动，地面扫描范 围的直径在发生变化，这样的变 化对图像是有影响的，称为全景 畸变
全景畸变的原因：焦距是不变的， 物距在发生变化。导致分辨率发 生变化，也导致比例尺发生变化
地球曲率、大气折光和地形起伏引 起的误差
地球自传引起的变形
当卫星由北向南运行 的同时，地球表面也 在由西向东自转
由于卫星图像每条扫 描线的成像时间不同 ，因而造成扫描线在 地面上的投影依次向 西平移，最终使得图 像发生扭曲
遥感图像的几何变形
遥感图像通常包含严重的几何变形，一般 分为系统性和非系统性两大类
➢由于比例尺变化造成的全景畸变 ➢地形起伏引起的投影差

和决策能力。
对未来发展的展望
技术创新
随着新技术的不断涌现，图像调整与校正技术将不断进步和完善 。
应用领域拓展
随着应用领域的不断拓展，图像调整与校正技术将发挥更大的作 用。
跨学科融合
将图像调整与校正技术与计算机视觉、机器学习等领域进行融合 ，推动技术的进一步发展。
THANKS。
提高用户体验和视觉效果。
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图像调整技术
亮度与对比度调整
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亮度调整
通过增加或减少图像的亮 度，使其符合视觉效果。
对比度调整
通过增强或降低图像的对 比度，使其细节更加突出 。
动态范围压缩
将高光和暗部的细节保留 ，使图像更加自然。
色彩平衡调整
色彩校正
通过调整红、绿、蓝等颜 色通道的亮度，使图像颜 色更加准确。
平衡高光和阴影，使画面整体更加协 调。
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细节增强
锐化图像，突出风景中的细节，如树 叶、建筑纹理等。
产品照片的调整与校正
光照调整
确保产品光照均匀，无阴影或 反光，展现产品表面细节。
对比度与锐度调整
提高对比度和锐度，突出产品 细节和质感。
总结词
产品照片的调整与校正旨在展 现产品的质感、细节和颜色， 突出产品的特点和优势。
颜色校正
确保产品颜色准确，与实物一 致，增强产品真实感。
环境背景处理
选择合适的背景，避免分散注 意力，突出产品本身。
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图像调整与校正的未来发展
新技术与新算法的应用
深度学习算法
利用深度学习算法对图像进行自动调整和校正， 提高图像质量。
人工智能技术
结合人工智能技术，实现图像的智能识别、分析 和处理。