[发明专利]一种遥感图像精细化几何纠正方法

说明书

本发明涉及一种遥感图像精细化几何纠正方法，这种遥感图像的几何纠正方法首先确定输出图像网格的左上角像素点的坐标和行列数，然后将原始遥感图像像素点的坐标转化为输出图像坐标体系中的网格坐标，接着再基于权重将原始图像像素点的亮度值进行分配，最后确定输出图像网格像素点的亮度值。本发明建立了定量确定输入遥感图像像素点亮度值配置到输出图像素点贡献度的方法，通过定量描述由输入遥感图像像素点亮度值到输出图像像素点分配的权值，确定输出图像网格像素点的亮度值，进而实现遥感图像几何纠正方法，计算过程直接，避免了前向映射几何校正方法导致输出遥感图像像素点值为空的技术问题。

技术领域

本申请涉及遥感影像优化的技术领域，具体涉及一种遥感图像精细化几何纠正方法。

背景技术

遥感技术的进步极大地提高了遥感数据产品的科学应用潜力，卫星遥感数据在国民生产建设各领域中的应用越来越广泛。遥感数据作为空间数据，具有空间地理位置的概念。在遥感数据应用之前，须将其投影到需要的地理坐标系中。几何纠正是遥感数据几何处理的重要一步。遥感图像的几何纠正是为了消除图像中的几何变形，生产一幅符合某种地图投影或图形表达要求的新图像。它包括两个环节：一是像素坐标的变换，即将图像坐标转变为地图或地面坐标；二是对坐标变换后的像素亮度值进行重采样。

从输入到输出的前向映射几何纠正方法可能导致输出图像网格数值为空的情况。大部分遥感图像采用从输出到输入逆向映射的方式进行几何纠正。图像亮度值重采样时，周围像素亮度值对被采样点贡献的权可用重采样函数来表达。现有技术在遥感图像处理过程中，有三种常用的重采样算法：最邻近像元采样法、双线性内插法和双三次卷积内插法。

然而上述的三种重采样算法分别具有以下技术问题：最邻近像元采样法简单，亮度值保真较好，但是它造成像素点在一个像素范围内位移，几何精度差；双线性内插法计算较为简单，具有一定的亮度采样精度，具有平均化的滤波效果，但是会使图像略变模糊；双三次卷积内插法具有图像的均衡化和清晰化的效果，几何精度高，但是计算量大。

公开于该背景技术部分的信息仅仅旨在增加对本发明的总体背景的理解，而不应当被视为承认或以任何形式暗示该信息构成已为本领域一般技术人员所公知的现有技术。

发明内容

为解决现有技术中最邻近像元采样法、双线性内插法和双三次卷积内插法的上述技术问题，本发明提出一种遥感图像精细化几何纠正方法，其具体是遥感图像前向映射的几何纠正方法。该方法计算过程简单，能保持图像的均衡化和清晰化，并能避免输出图像像素点值为空的情况。

本发明提出的遥感图像几何纠正的方法包括下列步骤：

步骤一、确定输出图像网格的左上角像素点的坐标(X₀,Y₀)和行列数M和N。

输出图像网格的左上角的坐标(X₀,Y₀)、行列数M和N具有以下两种确定方式：

(1)根据原始图像像素点坐标信息、水平和垂直方向空间分辨率ΔX和ΔY确定输出图像网格的左上角的坐标(X₀,Y₀)、行列数M和N。

读取原始图像四个角点的坐标，得到4对坐标值，分别对横向坐标X和纵向坐标Y值分别求其最小值(X₁,Y₁)和最大值(X₂,Y₂)，令X₁，Y₁，X₂，Y₂为输出图像范围四条边界的坐标值。输出图像网格的左上角的坐标(X₀,Y₀)、行列数M和N由下式确定：

X₀＝X₂

Y₀＝Y₁