几何精校正与影像配准

引起影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；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。

在做几何校正前，先要知道几个概念：

a)地理编码：把图像矫正到一种统一标准的坐标系。

b)地理参照：借助一组控制点，对一幅图像进行地理坐标的校正。

c)图像配准：同一区域里一幅图像（基准图像）对另一幅图像校准纸图扫描与校正

影像几何精校正，一般步骤如下，

1) 地面控制点的选取

这是几何校正中最重要的一步。可以从地形图为参考进行控制选点，也可以野外测量获得，或者从校正好的影像中获取。选取得控制点有以下特征：

在图像上有明显的、清晰的点位标志，如道路交叉点、河流交叉点等；

地面控制点上的地物不随时间而变化。

均匀分布在整幅影像内，且要有一定的数量保证，不同纠正模型对控制点个数的需求不相同。卫星提供的辅助数据可建立严密的物理模型，该模型只需个控制点即可；对于有理多项式模型，一般每景要求不少于个控制点，困难地区适当增加点位；几何多项式模型将根据地形情况确定，它要求控制点个数多于上述几种模型，通常每景要求在个左右，尤其对于山区应适当增加控制点。

2) 建立几何校正模型

地面点确定之后，要在图像与图像或地图上分别读出各个控制点在图像上的像元坐标及其参考图像或地图上的坐标，这叫需要选择一个合理的坐标变换函数式（即数据校正模型），然后用公式计算每个地面控制点的均方根误差

根据公式计算出每个控制点几何校正的精度，计算出累积的总体均方差误差，也叫残余误差，一般控制在一个像元之内。

3) 图像重采样

重新定位后的像元在原图像中分布是不均匀的即输出图像像元点在输入图像中的行列号不是或不全是正数关系。因此需要根据输出图像上的各像元在输入图像中的位置，对原始图像按一定规则重新采样，进行亮度值的插值计算，建立新的图像矩阵。常用的内插方法包括：

最邻近法:是将最邻近的像元值赋予新像元。该方法的优点是输出图像仍然保持原来的像元值，简单，处理速度快。但这种方法最大可产生半个像元的位置偏移，可能造成输出图像中某些地物的不连贯。

双线性内插法:是使用邻近个点的像元值，按照其距内插点的距离赋予不同的权重，进行线性内插。该方法具有平均化的滤波效果，边缘受到平滑作用，而产生一个比较连贯的输出图像，其缺点是破坏了原来的像元值。

三次卷积内插法:较为复杂，它使用内插点周围的个像元值，用三次卷积函数进行内插。这种方法对边缘有所增强，并具有均衡化和清晰化的效果，当它仍然破坏了原来的像元值，且计算量大。

一般认为最邻近法有利于保持原始图像中的灰级，但对图像中的几何结构损坏较大。后两种方法虽然对像元值有所近似，但也在很大程度上保留图像原有的几何结构，如道路网、水系、地物边界等。

操作步骤如下：

a选择几何校正模型

ENVI中支持有大多数商业化卫星的几何校正模型，如QuickBird、Ikonos、Spot1-5、P6、WorldView-1等，一般的校正模型包括二次多项式、仿射变换和局部三角网。

控制点选择方式可以是从影像上，也可以从矢量数据或者野外实测等。

选择控制点也非常的方便，包含了误差的结算。

重采样方式包含了三种方法。