JPH0727552B2 - Image distortion correction method - Google Patents

Image distortion correction method

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JPH0727552B2
JPH0727552B2 JP58072895A JP7289583A JPH0727552B2 JP H0727552 B2 JPH0727552 B2 JP H0727552B2 JP 58072895 A JP58072895 A JP 58072895A JP 7289583 A JP7289583 A JP 7289583A JP H0727552 B2 JPH0727552 B2 JP H0727552B2
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grid
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    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
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Description

【発明の詳細な説明】 〔発明の利用分野〕 本発明は、人工衛星、航空機等に搭載されたセンサが地
表を投影した画像中に含まれる形状歪の補正方法、特
に、地表の起伏に起因する形状歪の高精度補正に好適な
方法に関する。
Description: FIELD OF THE INVENTION The present invention relates to a method for correcting a shape distortion included in an image obtained by projecting the ground surface by a sensor mounted on an artificial satellite, an aircraft, etc. The present invention relates to a method suitable for highly accurate correction of shape distortion.

〔発明の背景〕[Background of the Invention]

上記形状歪の補正は従来次のように行なわれている。例
えば、文献R.Bernstein,“Digital Image Processing o
f Earth Observation Sensor Date,IBM Journal of Res
earch,Jan.1976.に述べられているように、概略は次の
とおりである。第1図の1を人工衛星、航空機等に搭載
されたセンサ、2を地表とする。地表2の1点3はセン
サ面4上の点5に像を作る。このとき点3と像5の位置
関係は、センサ1の空間における位置,姿勢,センサ光
学系のモデルおよび地表2の形状モデルを用いて幾何学
計算により求められる。いま、センサ面4上の受光信号
をサンプリングして得たものを観測画像と呼ぶ。また、
各サンプルを画素と呼ぶ。第2図(a)は観測画像の各
画素を等間隔格子点(図の黒点)に並べたもので、これ
を観測画像空間と名づける。この空間の任意の点は座標
(l,p)で指定される。一方、画像の利用解析の目的に
供する所望の画像は、第2図(b)に示すごとく、所定
の地図投影法に従う座標X−Yの上で画素が等間隔格子
点(図の白点)に並んだものである。これを補正画像と
名づける。観測画像から補正画像を得るには画素の位置
並べかえ、すなわちリサンプリング処理が必要となる。
第2図(b)の格子9は観測画像の画素格子6を補正画
像空間に投影したものである。問題はこの格子9の格子
点で与えられた画素強度から、補正画像空間の等間隔格
子8の各格子点での画素強度を補間することである。こ
れを形状歪の補正という。
The correction of the above shape distortion has been conventionally performed as follows. For example, R. Bernstein, “Digital Image Processing o
f Earth Observation Sensor Date, IBM Journal of Res
As stated in earch, Jan. 1976., the outline is as follows. 1 in FIG. 1 is a sensor mounted on an artificial satellite or an aircraft, and 2 is the surface of the earth. One point 3 on the ground surface 2 forms an image at a point 5 on the sensor surface 4. At this time, the positional relationship between the point 3 and the image 5 is obtained by geometric calculation using the position and orientation of the sensor 1 in the space, the model of the sensor optical system, and the shape model of the ground surface 2. Now, what is obtained by sampling the received light signal on the sensor surface 4 is called an observed image. Also,
Each sample is called a pixel. FIG. 2 (a) shows each pixel of the observed image arranged at evenly spaced grid points (black dots in the figure), which is called an observed image space. Any point in this space is specified by coordinates (l, p). On the other hand, as shown in FIG. 2 (b), the desired image to be used for the purpose of the image utilization analysis is a grid point (white dots in the figure) whose pixels are equidistant on coordinates XY according to a predetermined map projection method. Lined up in. This is called a corrected image. To obtain a corrected image from the observed image, it is necessary to rearrange the pixel positions, that is, resampling processing.
The grid 9 in FIG. 2B is a projection of the pixel grid 6 of the observed image on the corrected image space. The problem is to interpolate the pixel intensity at each lattice point of the equidistant lattice 8 in the corrected image space from the pixel intensity given at the lattice point of this lattice 9. This is called shape distortion correction.

このような形状歪の補正を行なうための従来の方法では
通常次のような近似解法が用いられてきた。これには次
の2つの仮定を用いる。
In the conventional method for correcting such shape distortion, the following approximate solution method is usually used. The following two assumptions are used for this.

(i)観測画像の画素格子9は局所的に等間隔とみなせ
る。
(I) The pixel grids 9 of the observed image can be locally regarded as having equal intervals.

(ii)観測画像の画素格子9と補正画像の画素格子8と
の間の歪は連続で局所的に線形とみなせる。
(Ii) The distortion between the pixel grid 9 of the observed image and the pixel grid 8 of the corrected image can be regarded as continuous and linear.

以上の仮定のもとに補正画像空間の画素位置(X,Y)を
観測画像空間の画素位置(1,p)に写像する歪補正モデ
ルを作る。次にこのモデルを用いて、補正画像の格子8
上の各画素に対応する観測画像の格子7上の各画素位置
を算出する。この画素位置は一般に整数格子点、すなわ
ち格子6の黒点、にならない。そこで格子6の各点の画
像強度から格子7の各点の画像強度を補間する。この際
観測点、すなわち格子6の各点、が等間隔にあるとみな
しているので、少ない演算量で補間計算ができる。前述
の文献にあるニアレストネイバ法、バイリニア法、キユ
ービツクコンボルーシヨン法等が適用できる。以上の歪
補正の従来方法のフローは第3図に示すごとくなる。
Based on the above assumptions, a distortion correction model that maps the pixel position (X, Y) in the corrected image space to the pixel position (1, p) in the observed image space is created. Next, using this model, the grid 8 of the corrected image
The position of each pixel on the grid 7 of the observed image corresponding to each pixel above is calculated. This pixel position generally does not become an integer grid point, that is, a black dot of grid 6. Therefore, the image intensity of each point of the grid 7 is interpolated from the image intensity of each point of the grid 6. At this time, since it is considered that the observation points, that is, the points of the grid 6 are at equal intervals, interpolation calculation can be performed with a small amount of calculation. The nearest neighbor method, the bilinear method, the queubic convolution method and the like in the above-mentioned documents can be applied. The flow of the above conventional method of distortion correction is as shown in FIG.

従来方法は前述の(i),(ii)の仮定にもとづいてい
る。この仮定は地表に急激な起伏の変化がなく、センサ
がほぼ真上から地表を観測している場合には実用上十分
な精度で成立つ。ところがセンサの解像度が高まり、地
表の起伏による位置ずれ(パララツクス)が無視できな
場合、地表の起伏を積極的に観測するため斜め上方から
地表を観測する場合には、山によつて裏側の部分が隠れ
る現象が発生する。このような場合には第4図に示すご
とく補正画像空間内で観測画像の画素格子16が局所的に
不等間隔となり、かつ格子16と補正画像の画素格子15と
の間の歪は非線形となる。すなわち前述の(i),(i
i)の仮定は成立せず、したがつて観測画像空間でリサ
ンプリング処理を行なうという従来方法が適用できない
という困難が生ずる。
The conventional method is based on the assumptions (i) and (ii) described above. This assumption holds with sufficient accuracy for practical use when there is no sudden change in undulations on the ground surface and the sensor observes the ground surface from directly above. However, when the resolution of the sensor is increased and the positional deviation (pararax) due to the undulations of the ground surface cannot be ignored, when observing the ground surface diagonally from above in order to positively observe the undulations of the ground surface, the area behind the mountain should be used. The phenomenon of hiding occurs. In such a case, as shown in FIG. 4, the pixel grid 16 of the observed image is locally unequal in the corrected image space, and the distortion between the grid 16 and the pixel grid 15 of the corrected image is non-linear. Become. That is, the above (i), (i
The assumption i) does not hold, and thus the conventional method of resampling in the observation image space cannot be applied.

これに対し、第5図に示す構成の補正装置を用いて、補
正画像空間で不等間隔画素から直接リサンプリングする
方法が考えられる。
On the other hand, a method of directly resampling from unequal-spaced pixels in the corrected image space by using the correction device having the configuration shown in FIG. 5 can be considered.

第5図において、歪量算出装置17は、外部18から与えら
れたセンサの位置,姿勢情報および地表の形状モデルを
用いて、センサ系の幾何学計算により観測画像の各画素
すなわち第1図の像5の座標(l,p)に対応する地表2
の点3の座標を算出し、さらにこれから所定の地図投影
に従う補正画像上の座標(x,y)を算出する。この計算
は画素座標(1,p)の値の小さい順、例えば(1,1),
(1,2),…(1,N),(2,1),(2,2)…と行ない、結
果はバツフアメモリ19にたくわえられる。ここでNは観
測画像の1ライン上の画素数とする。
In FIG. 5, the distortion amount calculation device 17 uses the position and orientation information of the sensor and the shape model of the ground surface given from the outside 18 to calculate each pixel of the observed image, that is, in FIG. Surface 2 corresponding to the coordinates (l, p) of image 5
The coordinates of the point 3 are calculated, and from this, the coordinates (x, y) on the corrected image according to the predetermined map projection are calculated. This calculation is performed in ascending order of pixel coordinates (1, p), for example (1,1),
(1,2), ... (1, N), (2,1), (2,2) ... are performed, and the result is stored in the buffer memory 19. Here, N is the number of pixels on one line of the observed image.

リサンプリング装置21は、観測画像の各画素の強度を順
次磁気テープ20から読み込む。そののちこの画素強度と
上記バツフアメモリ19にたくわえた各画素の補正画像上
の座標(x,y)から、所定の不等間隔データの補間式に
従い補正画像上の所定の等間隔の画素位置(x0,y0)に
おける画像強度を算出する。この計算を画素座標(x0,y
0)の値の小さい順、例えば(1,1),(1,2),…(1,
N′),(2,1),(2,2)…と行ない結果を磁気テープ2
2に書き出す。こうして補正画像が磁気テープの形で得
られる。ここでN′は補正画像の1ライン上の画素数と
する。
The resampling device 21 sequentially reads the intensity of each pixel of the observed image from the magnetic tape 20. After that, based on the pixel intensity and the coordinates (x, y) on the corrected image of each pixel stored in the buffer memory 19, pixel positions (x) at predetermined equal intervals on the corrected image according to an interpolation formula of predetermined unequal interval data. The image intensity at 0 , y 0 ) is calculated. Pixel coordinates (x 0 , y
0 ) in ascending order of value, for example, (1,1), (1,2), ... (1,
N '), (2,1), (2,2) ...
Write to 2. A corrected image is thus obtained in the form of a magnetic tape. Here, N ′ is the number of pixels on one line of the corrected image.

さて、ここでリサンプリングの方式は、等間隔データに
対するニアレストネイバ法、バイリニア法、キユービツ
クコンボルーシヨン法と異なる方式が多数適用可能であ
る。画像データの利用解析の目的、用途によつて固有の
リサンプリング方式を用いる必要が生ずる場合がある。
このとき第5図の構成ではリサンプリング装置21のプロ
グラムあるいはハードウエアの一部をその都度変更する
必要が生ずる難点がある。
As the resampling method, many methods different from the nearest neighbor method, the bilinear method, and the queuing convolution method for evenly-spaced data can be applied. It may be necessary to use a unique resampling method depending on the purpose and use of the image data usage analysis.
At this time, in the configuration shown in FIG. 5, there is a problem in that it is necessary to change a part of the program or hardware of the resampling device 21 each time.

〔発明の目的〕[Object of the Invention]

本発明の目的は、地表の起伏のために画素が不等間隔と
なつた観測画像の形状歪を高速かつ精密に補正し、画素
が等間隔な補正画像を得る際、画像データの利用目的に
応じて異なる画素データ補間式を適用するのに好適な画
像歪の補正方法を提供することにある。
The object of the present invention is to quickly and precisely correct the shape distortion of an observed image in which pixels are not evenly spaced due to the undulations of the ground surface, and when obtaining a corrected image in which the pixels are equally spaced, the purpose of using the image data is to An object of the present invention is to provide a method of correcting image distortion suitable for applying different pixel data interpolation formulas accordingly.

〔発明の概要〕[Outline of Invention]

この目的を達成するため本発明では、センサの位置,姿
勢情報および起伏を考慮した地表の形状モデルを用いて
観測画像の各画素に対応する地表点の位置座標を精密に
求める手段を設け、観測画像の各画素の画素強度データ
に上記位置座標を付加したものを磁気テープ等の記憶媒
体に記録出力することに特徴がある。利用者はこの記憶
媒体中の情報から、画像データの用途に応じて最適な任
意の補間方式を適用し、補正済画像データを作成するこ
とができる。
In order to achieve this object, the present invention provides means for precisely obtaining the position coordinates of the ground point corresponding to each pixel of the observed image by using the shape model of the ground surface considering the position and orientation information of the sensor and the undulation The feature is that the pixel intensity data of each pixel of the image to which the above-mentioned position coordinates are added is recorded and output to a storage medium such as a magnetic tape. From the information in this storage medium, the user can apply the optimal interpolation method according to the purpose of the image data to create the corrected image data.

〔発明の実施例〕Example of Invention

以下、本発明の一実施例を図を用いて詳細に説明する。
第6図は本発明による画像歪の補正装置の一実施例の全
体構成図である。第7図は第6図の装置の動作の一例を
示すフローチヤートである。17は第5図におけると同一
の歪量算出装置である。この装置は外部18から与えられ
たセンサの位置,姿勢情報により、画素座標(1,p)に
対応する衛星からの視線ベクトルを算出し、また地表の
形状モデルを用いて視線ベクトルと地表の交点座標(x,
y)を算出し、これをバツフアメモリ23に書き込む。座
標付加装置24は観測画像磁気テープ20から座標(l,p)
の画素強度を読み込み、これにバツフアメモリ23にたく
わえられた座標(x,y)を付加して磁気テープ25に書き
込む。以上の処理を座標(l,p)の値の小さい順、例え
ば(1,1),(1,2),…(1,N),(2,1),(2,2)…
と行なう。得られた磁気テープ25の内容は座標付き観測
画像である。記録形式は第8図(a)に示すようにすれ
ばよい。各画素に対応する画素データ26を座標(l,p)
の値の順に並べる。各画素データは第8図(b)のごと
く、センサの感光周波数帯域(バンド)毎の観測強度の
うしろに座標x,yを付加したものである。
An embodiment of the present invention will be described in detail below with reference to the drawings.
FIG. 6 is an overall configuration diagram of an embodiment of an image distortion correction device according to the present invention. FIG. 7 is a flow chart showing an example of the operation of the apparatus shown in FIG. Reference numeral 17 denotes the same strain amount calculating device as in FIG. This device calculates the line-of-sight vector from the satellite corresponding to the pixel coordinates (1, p) based on the position and attitude information of the sensor given from the outside 18, and uses the shape model of the ground surface to intersect the line-of-sight vector and the ground surface. Coordinates (x,
y) is calculated and written in the buffer memory 23. The coordinate adding device 24 displays coordinates (l, p) from the observed image magnetic tape 20.
The pixel intensity of is read, the coordinate (x, y) stored in the buffer memory 23 is added to this, and it is written on the magnetic tape 25. The above processing is performed in ascending order of the coordinate (l, p) value, for example, (1,1), (1,2), ... (1, N), (2,1), (2,2) ...
And do. The content of the obtained magnetic tape 25 is an observation image with coordinates. The recording format may be as shown in FIG. 8 (a). Pixel data 26 corresponding to each pixel coordinates (l, p)
Arrange in order of the value of. As shown in FIG. 8 (b), each pixel data is obtained by adding coordinates x and y behind the observed intensity for each photosensitive frequency band of the sensor.

この実施例で作られた座標付き観測画像に対して、リサ
ンプリング装置21において、画像データの利用者がその
目的,用途に応じて最適なリサンプリング方式を適用
し、磁気テープ25に貯えられた座標値(x,y)を用いて
歪補正を行なうことが可能である。
In the resampling device 21, the user of the image data applied the optimum resampling method to the observation image with coordinates created in this embodiment in accordance with the purpose and application, and the data was stored in the magnetic tape 25. It is possible to perform distortion correction using the coordinate values (x, y).

ここで用いるリサンプリング方式の例について説明して
おく。第4図の格子15の上で画素強度を求めたい点の座
標を(x0,y0)とする。この点の周囲にある、格子16上
の第iの点の座標を(Xi,Yi)とし、その点での観測画
像の強度をziとする。(i=1,…,M)Mは4ないし16程
度でよい。このときリサンプリングの問題は、(Xi,Yi,
zi)(i=1,…,M)から(x0,y0)点での強度z0を推定
することである。これには多くの方法が可能であるがこ
こでは一例を示す。
An example of the resampling method used here will be described. Let (x 0 , y 0 ) be the coordinates of the point on the grid 15 in FIG. Let the coordinates of the i-th point on the grid 16 around this point be (X i , Y i ), and let the intensity of the observed image at that point be z i . (I = 1, ..., M) M may be about 4 to 16. At this time, the problem of resampling is (X i , Y i ,
z i ) (i = 1, ..., M) to estimate the intensity z 0 at the point (x 0 , y 0 ). There are many possible methods for this, but an example is given here.

いま(x,y)点での強度zをx,yの3次関数で近似する。The intensity z at the (x, y) point is approximated by a cubic function of x, y.

z=a1x3+a2x2y+a3xy2+a4y3+a5x2+a6xy+a7y2+a8
x+a9y+a10 (1) (x0,y0)点のまわりに15点の観測画像画素(xi,yi
(i=1,…,15)を選定する。このときこれら各画素に
おいて(1)式が成立つとすれば、同式の未知係数a1,a
2,…,a10は次式で求められる。
z = a 1 x 3 + a 2 x 2 y + a 3 xy 2 + a 4 y 3 + a 5 x 2 + a 6 xy + a 7 y 2 + a 8
x + a 9 y + a 10 (1) 15 observation image pixels (x i , y i ) around (x 0 , y 0 ).
Select (i = 1, ..., 15). At this time, if the equation (1) is established in each pixel, the unknown coefficients a 1 , a
2 ,…, a 10 are calculated by the following equation.

こうして得た係数a1,a2,…,a10を用いて、(x0,y0
における所要の強度z0を(3)式により得ることができ
る。
Using the coefficients a 1 , a 2 , ..., A 10 thus obtained, (x 0 , y 0 )
The required intensity z 0 at can be obtained by equation (3).

z0=a1▲x3 0▼+a2▲x2 0▼y0+a3x0▲y2 0▼+a4▲y
3 0▼+a5▲x2 0▼+a6x0y0+a7▲y2 0▼+a8x0+a9y0
a10 (3) もちろん、これ以外の補間式を、画像データの用途に応
じて適用できる。
z 0 = a 1 ▲ x 3 0 ▼ + a 2 ▲ x 2 0 ▼ y 0 + a 3 x 0 ▲ y 2 0 ▼ + a 4 ▲ y
3 0 ▼ + a 5 ▲ x 2 0 ▼ + a 6 x 0 y 0 + a 7 ▲ y 2 0 ▼ + a 8 x 0 + a 9 y 0
a 10 (3) Of course, other interpolation formulas can be applied according to the purpose of the image data.

〔発明の効果〕〔The invention's effect〕

以上述べたごとく、本発明によれば、地表の起伏の影響
で各画素が不等間隔となつた観測画像に対して、歪量の
算出と不等間隔画素の補間を行なうことにより精密な歪
補正を行なうことが可能となる。また座標付き観測画像
データを作ることができるので、画像利用者の目的に応
じた解析に役立つという効果がある。
As described above, according to the present invention, for an observation image in which each pixel has an uneven interval due to the influence of the undulations of the ground surface, accurate distortion is calculated by calculating the amount of distortion and interpolating the pixels at uneven intervals. It is possible to make a correction. In addition, since it is possible to create observation image data with coordinates, there is an effect that it is useful for analysis according to the purpose of the image user.

【図面の簡単な説明】 第1図はセンサによる地表の観測を示す図、第2図は観
測画像と補正画像の関係を示す図、第3図は歪補正処理
の従来方式のフローを示す図、第4図は不等間隔画素を
示す図、第5図は従来の画像歪補正装置の構成図、第6
図は本発明による画像歪補正装置の他の実施例の全体構
成図、第7図は第6図の動作の一例を示すフローチヤー
ト、第8図は第6図の座標付き観測画像データの記録形
式の一例を示す図である。 1…センサ、2…地表、3…地表点、4…センサ面、5
…センサ面上の像、6…観測画像の画素格子、8…補正
画像の画素格子、17…歪量算出装置、19…バツフアメモ
リ、20…観測画像磁気テープ、21…リサンプリング装
置、22…補正画像磁気テープ、23…バツフアメモリ、24
…座標付加装置、25…座標付き観測画像磁気テープ、26
…画素データ。
BRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS FIG. 1 is a diagram showing observation of the ground surface by a sensor, FIG. 2 is a diagram showing a relationship between an observed image and a corrected image, and FIG. 3 is a diagram showing a flow of a conventional method of distortion correction processing. FIG. 4 is a diagram showing non-uniformly spaced pixels, FIG. 5 is a configuration diagram of a conventional image distortion correction device, and FIG.
FIG. 7 is an overall configuration diagram of another embodiment of the image distortion correction device according to the present invention, FIG. 7 is a flow chart showing an example of the operation of FIG. 6, and FIG. 8 is recording of observation image data with coordinates of FIG. It is a figure which shows an example of a format. 1 ... Sensor, 2 ... Ground surface, 3 ... Ground surface point, 4 ... Sensor surface, 5
... Image on sensor surface, 6 ... Pixel grid of observed image, 8 ... Pixel grid of corrected image, 17 ... Distortion amount calculation device, 19 ... Buffer memory, 20 ... Observed image magnetic tape, 21 ... Resampling device, 22 ... Correction Image magnetic tape, 23 ... Buffer memory, 24
… Coordinate adder, 25… Observation image magnetic tape with coordinates, 26
... Pixel data.

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 瀬戸 洋一 神奈川県川崎市麻生区王禅寺1099番地 株 式会社日立製作所システム開発研究所内 (72)発明者 山縣 振武 神奈川県川崎市麻生区王禅寺1099番地 株 式会社日立製作所システム開発研究所内 (72)発明者 久保 裕 茨城県日立市大みか町五丁目2番1号 株 式会社日立製作所大みか工場内 (56)参考文献 特開 昭53−115262(JP,A) 特開 昭55−59573(JP,A) 実開 昭57−84058(JP,U) ─────────────────────────────────────────────────── ─── Continuation of the front page (72) Inventor Yoichi Seto 1099, Ozenji, Aso-ku, Kawasaki-shi, Kanagawa, Ltd.Inside the Hitachi, Ltd. Systems Development Laboratory Inside the Hitachi, Ltd. System Development Laboratory (72) Inventor Hiroshi Kubo 5-2-1 Omika-cho, Hitachi City, Ibaraki Prefecture Inside the Omika Plant, Hitachi, Ltd. (56) Reference JP-A-53-115262 (JP, A) ) Japanese Patent Laid-Open No. 55-59573 (JP, A) Shoukai 57-84058 (JP, U)

Claims (1)

【特許請求の範囲】[Claims] 【請求項1】センサにより受光信号を入力し、 入力した受光信号をサンプリングして観測画像に変換
し、 上記観測画像をリサンプリングすることにより所定の地
図投影法に従う補正画像を得る画像歪の補正方法におい
て、 センサの位置および姿勢情報により上記観測画像空間で
の画素座標(1,p)に対応する衛星からの視線ベクトル
を算出し、 上記地図投影法に従う起伏を考慮した地表の形状モデル
を用いて、上記視線ベクトルと上記地表の形状モデルの
対応する交点座標(x,y)を算出し、 上記観測画像により上記画素座標(1,p)の画素強度を
求め、 求めた上記画素強度に、算出された上記交点座標(x,
y)を付加して記憶し、 記憶された上記画素強度および上記交点座標を用いて、
観測画像を各画素ごとにリサンプリングすることにより
上記所定の地図投影法に従う補正画像を得ることを特徴
とする画像歪の補正方法。
1. An image distortion correction in which a light reception signal is input by a sensor, the input light reception signal is sampled and converted into an observation image, and the observation image is resampled to obtain a correction image according to a predetermined map projection method. In the method, the line-of-sight vector from the satellite corresponding to the pixel coordinates (1, p) in the observation image space is calculated from the position and orientation information of the sensor, and the shape model of the surface of the earth that considers the undulation according to the map projection method is used. Then, the intersection coordinates (x, y) corresponding to the line-of-sight vector and the shape model of the ground surface are calculated, the pixel intensity of the pixel coordinates (1, p) is obtained from the observation image, and the obtained pixel intensity is The calculated intersection coordinates (x,
y) is added and stored, and using the stored pixel intensity and the intersection coordinates,
A method for correcting image distortion, characterized in that a corrected image according to the predetermined map projection method is obtained by resampling the observed image for each pixel.
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