一种遥感图像反立体校正方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及遥感图像几何精校正、图像增强、坡度与坡向计算、太阳有效入射角余 弦值计算及地形校正，属于遥感图像处理及制作领域。
【背景技术】
[0002] 随着遥感技术的不断发展，遥感数据越来越丰富，遥感图像因具有信息丰富、表达 直观逼真等特点，已被广泛应用于数字城市、数字国土、数字地球等领域，遥感图像的使用 已不再局限于专业人士。然而，太阳同步卫星在北半球上午拍摄的图像往往存在反立体现 象，致使遥感图像上的河流山谷看起来像是山脊，而山脊看起来则像是山谷，这给没有遥感 背景知识的人应用起来造成了很大的麻烦。
[0003] 反立体现象是由于图像的阴影面方向与人类视觉习惯相反而造成的。在图像上， 当光照面位于上方、阴影面位于下方时，人类视觉习惯于将交界处视为凸起，反之则视为凹 陷；因此在成像时，若阳光从南向射入，山脊两侧的南向坡为光照面，北向坡为阴影面，上北 下南的影像构图使阴影面位于光照面上方，这就形成了视觉上的反立体现象。在北半球，太 阳同步卫星大都为上午成像，阳光从东南方照射，因此几乎所有太阳同步卫星探测到的山 区图像都会产生反立体现象。
[0004] 遥感图像反立体校正方法可归纳为无 DEM(数字高程模型）参与的校正方法和有 皿M参与的校正方法两大类。无 EffiM参与的校正方法是利用图像数据本身的特点进行校正， 目前有图像旋转法和颜色空间变换法：图像旋转法是将图像旋转180°以改变观察者的位 置来实现校正；颜色空间变换法是将经颜色空间变换得到的亮度或强度分量进行最大值与 最小值反转之后再反变换至原来的颜色空间。有DEM参与的校正方法主要是通过改变地 物-太阳-传感器位置关系中的太阳位置（在图像成像时的太阳方位角上加上180° )，将 太阳的位置由东南方向变为西北方向以实现反立体校正，目前有阴影模型（Shaded relief model，SRM)参与的颜色变换法和地形校正法。
[0005] 现有遥感图像反立体校正方法各有优势，但在视觉习惯、立体感、色调逼真度、亮 度均衡等视觉效果方面仍存在不足。如图像旋转法实施起来极为容易，得到的正立体图像 色调与原始图像也完全一致，但正立体图像显示方向与惯例不符，容易造成新区域感，同时 还需对各种相关地图也要作相应旋转，这会给用户带来不便；地形校正法能较好地保留原 始图像的色调，但该方法的正立体化效果会受制于地形校正模型，容易造成过度校正，从而 影响正立体图像的显示效果，因此在应用地形校正方法时需选择合适的地形校正模型，同 时还需考虑对遥感图像进行图像增强、数据值替换以及地形夸张等处理。
【发明内容】
[0006] 本发明正是针对现有地形校正法生成正立体遥感图像的一些不足，提供了一套遥 感图像反立体校正技术。
[0007] 为达此目的，本发明采用以下技术方案：
[0008] 一种遥感图像反立体校正方法，包括以下步骤：
[0009] A、遥感图像几何精校正及数字高程模型（DEM)数据预处理
[0010] 选取地面控制点对遥感图像进行几何精校正，得到一幅具有某种地图投影的新图 像；同时将DEM数据转换成与遥感图像相同的投影类型和空间分辨率，并对DEM数据进行裁 剪，使之与遥感图像具有相同的地面覆盖范围。
[0011] B、原始遥感图像增强及数据值范围调整
[0012] 针对几何精校正后的遥感图像，采用裁剪线性拉伸方法将图像数据值调整为 0-255范围的字节型数据。裁剪线性拉伸方法的算法如下：
[0013] (1)设置裁剪的最小值和最大值。一般取图像数据分布的0-2%所对应的值为最 小裁剪值，取图像数据分布的98-100%所对应的值为最大裁剪值。
[0014] (2)对图像数据值进行裁剪。将小于最小裁剪值的图像数据值赋值为最小裁剪值， 将大于最大裁剪值的图像数据值赋值为最大裁剪值。
[0015] (3)对图像数据进行线性拉伸。线性拉伸公式如下：
【主权项】
1. 一种遥感图像反立体校正方法，其特征在于包括如下步骤： A、 遥感图像几何精校正及数字高程模型（DEM)数据预处理，选取地面控制点对遥感图 像进行几何精校正，得到一幅具有某种地图投影的新图像，同时将DEM数据转换成与遥感 图像相同的投影类型和空间分辨率，并对DEM数据进行裁剪，使之与遥感图像具有相同的 地面覆盖范围； B、 原始遥感图像增强及数据值范围调整，针对几何精校正后的遥感图像，采用裁剪线 性拉伸方法将图像数据值调整为0-255范围的字节型数据； C、 坡度与坡向计算，根据DEM数据计算坡度与坡向； D、 实际的太阳有效入射角余弦值计算，根据坡度、坡向和遥感图像获取时的太阳方位 角与太阳高度角这4个数据计算实际的太阳有效入射角余弦值； E、 遥感图像地形校正，根据图像增强及数据值范围调整后的遥感图像（步骤B的结 果）、坡向、实际的太阳有效入射角余弦值这3个数据，采用坡度匹配模型开展遥感图像地 形校正，消除遥感图像上的阴影； F、 遥感图像反地形校正，设置与遥感图像获取时的太阳方位角相反的方向（即：太阳 方位角+180度）及夸大的坡度计算虚构的太阳有效入射角余弦值，针对消除了阴影的遥感 图像地形校正结果，采用坡度匹配模型的逆过程开展遥感图像反地形校正，得到正立体视 觉效果的遥感图像； G、 反地形校正结果增强及数据值范围调整，针对反地形校正后的正立体视觉效果遥感 图像，采用裁剪线性拉伸方法将图像数据值调整为0-255范围的字节型数据； H、 平缓区替换，对于坡度小于某一阈值的区域，首先采用该区域的原始遥感图像增强 结果（步骤B的结果）与该区域的遥感图像反地形校正且增强之后的结果（步骤G的结 果）进行直方图匹配，然后将直方图匹配结果替换相应位置的遥感图像反地形校正且增强 之后的结果（步骤G的结果）。
2. 如权利要求1步骤F中所说的虚构的太阳有效入射角余弦值计算，其特征在于计算 虚构的太阳有效入射角余弦值时需设置一个至少为1的高程缩放比例因子以实现地形夸 张，即在利用DEM进行坡度计算时需先将DEM的高程值乘以一个至少为1的高程缩放比例 因子，然后再进行坡度计算以得到夸大的坡度图像，最后根据坡向、夸大的坡度、遥感图像 获取时的太阳高度角、遥感图像获取时的太阳方位角相反方向（即：太阳方位角+180度） 这4个数据计算虚构的太阳有效入射角余弦值。
3. 如权利要求1步骤F中所说的坡度匹配模型逆过程，其特征在于坡度匹配模型逆过 程的计算公式为：
式中h(x，y)为遥感图像某一波段A的反地形校正结果，fx (x，y)为采用坡度匹配 模型开展的遥感图像某一波段A的地形校正结果（即权利要求1中步骤E的结果），1^为 坡度匹配模型的修正系数，U为阴坡（即与遥感图像获取时的太阳方位角相反方向所对应 的某一角度范围）虚构的太阳有效入射角余弦值的空间平均值，h(x，y)为虚构的太阳有效 入射角余弦值图像，DNX,_为原始遥感图像某一波段X经增强及数据值范围调整之后（即 权利要求1中步骤B的结果）的最大值，DNx,min为原始遥感图像某一波段X经增强及数据
【专利摘要】本发明公开了一种遥感图像反立体校正方法。利用原始遥感图像、数字高程模型(DEM)数据、遥感图像获取时的太阳方位角和太阳高度角，通过图像几何精校正、图像增强、坡度与坡向计算、太阳有效入射角余弦值计算、基于坡度匹配模型的地形校正以及坡度匹配模型逆过程计算，生成符合实际地形特征的正立体图像。其特点是机理性强，可广泛适用于不同地区、不同来源的遥感图像反立体校正；生成的正立体图像立体感强、色调逼真、亮度均衡，可应用于地图导航、规划设计、生态分区、资源(如土地、农业、林业等)监测、地质灾害监测、地质找矿、水文勘测以及军事等领域。
【IPC分类】G06T3-00
【公开号】CN104700356
【申请号】CN201510157663
【发明人】朱文泉, 郑周涛, 张东海, 江源
【申请人】北京师范大学
【公开日】2015年6月10日
【申请日】2015年4月7日