CN102509275A - 一种基于像元成像区域合成的遥感图像重采样方法 - Google Patents

Abstract

一种基于像元成像区域合成的遥感图像重采样方法，属于对地观测技术领域。该方法在选定的坐标系下，利用像元四角坐标圈定原始遥感图像和重采样图像中每个像元的成像区域；然后将与重采样像元有成像区域重叠的原始像元灰度值进行线性合成，得到重采样像元的灰度。本发明可用于遥感图像几何校正、配准、镶嵌、分辨率转换等过程中的空间维重采样。由于在重采样像元的成像区域内进行灰度合成，像元灰度能够反映该成像区域内地物的平均亮度，因此重采样图像中的地物同时具有较真实的灰度和较平滑的边缘，提高了重采样图像的真实度。

Description

一种基于像元成像区域合成的遥感图像重采样方法

技术领域

本发明涉及一种基于像元成像区域合成的遥感图像重采样方法，属于对地观测技术领域，是一种遥感图像处理技术。

背景技术

在遥感图像几何校正、配准、镶嵌、分辨率转换等处理过程中，均涉及空间维重采样操作，即利用已有遥感图像中各像元的灰度计算其它坐标位置的灰度，从而实现遥感图像的缩放、旋转、变形校正等。

目前遥感图像处理中最常用的三种重采样方法为：最近邻法、双线性插值法和立方卷积插值法，均为数字图像处理中的常规方法。最近邻法是将重采样像元的灰度取为距离它最近的原始像元的灰度。双线性插值法是对插值点周围4个邻近点的灰度值在两个方向上进行线性内插，将结果作为重采样像元的灰度。立方卷积插值法利用插值点周围16个邻近点的灰度进行三次多项式插值，求得重采样像元的灰度。

这三种重采样方法均将图像像元当作没有大小的几何点，忽视了遥感图像中的像元对应着具有一定面积的成像区域这一事实。它们以邻近区域对应的灰度值或其组合来代替重采样像元成像区域所对应的灰度值，容易造成重采样像元灰度的失真。尤其在重采样前后的图像分辨率发生变化时，必然造成重采样像元灰度与其成像区域面积不对应。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是：提出一种基于像元成像区域合成的遥感图像重采样方法，通过考虑重采样前后每个像元的成像区域位置和大小，使得重采样像元的灰度能够反映该像元对应成像区域内地物的平均亮度，从而重采样图像具有更高的真实度。

本发明的技术方案为：首先在选定的坐标系下，利用每个像元的四角坐标圈定原始图像和重采样图像中每个像元的成像区域；然后将与重采样像元有成像区域重叠的原始像元灰度值进行线性合成，得到重采样像元的灰度。其具体步骤如下：

步骤(1)、选定重采样操作所依赖的坐标系；

步骤(2)、确定原始图像各像元的四边形成像区域：在步骤(1)中选定的坐标系下，确定原始图像各像元的四角坐标，用以该四角点为顶点的四边形圈定该像元的成像区域；

步骤(3)、确定重采样图像各像元的四边形成像区域：在步骤(1)中选定的坐标系下，确定重采样图像各像元的四角坐标，用以该四角点为顶点的四边形圈定该像元的成像区域；

步骤(4)、计算重采样前后像元之间的重叠面积：根据步骤(2)和(3)中确定的原始图像和重采样图像各像元的成像区域，对于每个重采样像元，确定与其有成像区域重叠的原始像元，并计算这些原始像元分别对应的重叠区域面积；

步骤(5)、以重叠面积为权重的加权线性合成：对于每个重采样像元，求与其有成像区域重叠的所有原始像元的灰度的线性合成，作为该重采样像元的灰度，从而得到重采样图像。

其中，步骤(5)中所述的线性合成采用以重叠面积为权重的加权线性合成：

$G_{m,n}^{\′}=\frac{\underset{(i,j)\∈D_{m,n}}{\mathrm{\Σ}}{A}_{i,j}^{m,n}{G}_{i,j}}{\underset{(i,j)\∈D_{m,n}}{\mathrm{\Σ}}{A}_{i,j}^{m,n}}$

其中G′_m，n为重采样图像第(m，n)像元的灰度，G_i，j为原始图像第(i，j)像元的灰度，

表示原始图像第(i，j)像元与重采样图像第(m，n)像元的成像区域重叠面积，D_m，n表示与重采样图像第(m，n)像元有成像区域重叠的原始图像像元坐标集合。

本发明与现有技术相比的优点在于：本发明给出一种基于像元成像区域合成的遥感图像重采样方法，通过计算每个像元的四角坐标得到了重采样前后像元成像区域间的位置关系，进而在重采样像元成像区域内进行像元灰度合成，从而使得像元灰度能够反映该成像区域内地物的平均亮度。重采样图像中的地物同时具有较准确的灰度和较平滑的边缘，提高了重采样图像的真实度。

附图说明

图1为本发明的实施方式流程图。

具体实施方式

本发明的具体实施方式如图1所示。以推扫型高光谱成像仪(Pushbroom Hyperspectral Imager，PHI)遥感图像的几何校正为例，其具体步骤为：

1、选定重采样操作所依赖的坐标系

几何校正中的重采样操作在地图坐标系下进行，其原点选在整幅遥感图像所对应的地面成像区域中心，X轴指向正东，Y轴指向正北，Z轴竖直向上。

2、确定原始图像各像元的四边形成像区域

对于原始图像的每一像元(i，j)，根据遥感成像时获得的辅助数据和传感器性能参数，计算其地面成像区域的四个顶点坐标：

$\left[\begin{array}{c}X\\ Y\\ Z\end{array}\right]=\left[\begin{array}{c}{X}_s\\ Y_s\\ Z_s\end{array}\right]+\mathrm{\λfC}\left[\begin{array}{c}\tan [(i-\frac{I}{2}+a)\frac{{\mathrm{FOV}}_{\mathrm{ac}}}{I}+{\mathrm{\β}}_x]\\ \tan [(j-\frac{J}{2}+b)\frac{{\mathrm{FOV}}_{\mathrm{al}}}{J}+{\mathrm{\β}}_y]\\ -1\end{array}\right]---\left(1\right)$

其中(X_s，Y_s，Z_s)为传感器成像投影中心在地图坐标系中的坐标，λ为成像比例尺，f为传感器焦距，C为将传感器坐标系中坐标变换为地图坐标系统中坐标的旋转矩阵，由传感器俯仰、滚动和偏航三个姿态角

决定：

I和J分别为传感器在交轨和沿轨方向的像元数，FOV_ac和FOV_al分别为传感器在交轨和沿轨方向的视场角，a和b为像元四角点对应的坐标修正量，β_x和β_y为传感器像主点相对于探测器阵列中心的角偏移量。

计算出四个顶点的坐标后，即得到该像元对应的四边形成像区域。

3、确定重采样图像各像元的四边形成像区域

几何校正中，重采样图像像元(m，n)对应的地面成像区域由整幅原始图像所对应的地面成像区域范围X_min、X_max、Y_min、Y_max和重采样像元尺度X_step、Y_step共同决定：

$\left\{\begin{array}{c}{X}_{\min }+(m-1)X_{\mathrm{step}}\≤X\≤X_{\min }+m{X}_{\mathrm{step}}\≤X_{\max }\\ Y_{\min }\≤Y_{\max }-n{Y}_{\mathrm{step}}\≤Y\≤Y_{\max }-(n-1)Y_{\mathrm{step}}\end{array}\right.---\left(3\right)$

4、计算重采样前后像元之间的重叠面积

对于每个重采样像元(m，n)，利用计算机图形学中经典的Sutherland-Hodgman多边形裁剪法，确定每个原始图像像元(i，j)与该重采样像元的成像区域重叠部分，并计算该重叠部分的面积

若重叠面积不为零，则将坐标(m，n)存入与该重采样像元有成像区域重叠的原始像元坐标集合D_m，n。

5、以重叠面积为权重的加权线性合成

对于每个重采样后像元(m，n)，将与其有成像区域重叠的所有原始像元(i，j)进行灰度线性合成，所得结果作为该重采样后像元的灰度：

$G_{m,n}^{\′}=\frac{\underset{(i,j)\∈D_{m,n}}{\mathrm{\Σ}}{A}_{i,j}^{m,n}{G}_{i,j}}{\underset{(i,j)\∈D_{m,n}}{\mathrm{\Σ}}{A}_{i,j}^{m,n}}---\left(4\right)$

其中G′_m，n为重采样像元(m，n)的灰度，G_i，j原始图像像元(i，j)的灰度；

表示原始图像第(i，j)像元与重采样图像第(m，n)像元的成像区域重叠面积，D_m，n表示与重采样图像第(m，n)像元有成像区域重叠的原始图像像元坐标集合。

Claims (2)

1.一种基于像元成像区域合成的遥感图像重采样方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：

步骤(1)、选定重采样操作所依赖的坐标系；

步骤(2)、确定原始图像各像元的四边形成像区域：在步骤(1)中选定的坐标系下，确定原始图像各像元的四角坐标，用以该四角点为顶点的四边形圈定该像元的成像区域；

步骤(3)、确定重采样图像各像元的四边形成像区域：在步骤(1)中选定的坐标系下，确定重采样图像各像元的四角坐标，用以该四角点为顶点的四边形圈定该像元的成像区域；

步骤(4)、计算重采样前后像元之间的重叠面积：根据步骤(2)和(3)中确定的原始图像和重采样图像各像元的成像区域，对于每个重采样像元，确定与其有成像区域重叠的原始像元，并计算这些原始像元分别对应的重叠区域面积；

步骤(5)、以重叠面积为权重的加权线性合成：对于每个重采样像元，求与其有成像区域重叠的所有原始像元的灰度的线性合成，作为该重采样像元的灰度，从而得到重采样图像。

2.根据权利要求1所述的基于像元成像区域合成的遥感图像重采样方法，其特征在于：步骤(5)中所述的线性合成采用以重叠面积为权重的加权线性合成：

$G_{m,n}^{\′}=\frac{\underset{(i,j)\∈D_{m,n}}{\mathrm{\Σ}}{A}_{i,j}^{m,n}{G}_{i,j}}{\underset{(i,j)\∈D_{m,n}}{\mathrm{\Σ}}{A}_{i,j}^{m,n}}$

其中G′_m，n为重采样图像第(m，n)像元的灰度，G_i，j为原始图像第(i，j)像元的灰度，

表示原始图像第(i，j)像元与重采样图像第(m，n)像元的成像区域重叠面积，D_m，n表示与重采样图像第(m，n)像元有成像区域重叠的原始图像像元坐标集合。