1、第三章第三章 遥感影像图的辐射校正遥感影像图的辐射校正与修复与修复 沈焕锋 武汉大学 资环与环境科学学院 遥感制图遥感制图提提 纲纲遥遥感感传传感器感器辐辐射校正射校正 遥感影像大气辐射校正遥感影像大气辐射校正航空影像的不均匀校正航空影像的不均匀校正影像影像条带条带去除去除与与修修复复2356 遥遥感影像感影像辐辐射校正射校正概概念念1 太阳、地形辐射校正太阳、地形辐射校正4遥遥感影像去云感影像去云处处理理7辐射校正概述辐射校正概述 利用传感器观测目标的反射或辐射的电磁能量时，传感器所得到的测量值与目标的光谱反射率或光谱辐射亮度等物理量是不一致的。 这是由于遥感图像的成像过程非常复杂，传感器输
2、出的能量包含了由于太阳位置和角度条件、大气条件、地形影响和传感器本身的性能所引起的各种失真。 这些失真不是地面目标本身的辐射，会对图像的使用和理解产生一定影响。为了得到地面目标的真实光谱特性，必须清除这些失真的影响，进行辐射校正。辐射校正概述辐射校正概述辐射校正概述辐射校正概述 辐射校正：在遥感领域，消除图像数据中依附在辐射亮度中各种失真的过程称为遥感图像辐射校正。 辐射定标：一般把消除传感器本身影响的辐射校正过程称之为辐射定标。 引起辐射误差的主要原因有： 因传感器本身的响应特性引起的辐射误差； 因大气影响引起的辐射误差； 因太阳光照条件引起的辐射误差； 因地形影响引起的辐射误差。辐射校正概
3、述辐射校正概述p绝对辐射校正：对目标做定量描述，要得到目标的辐射绝对值。p相对辐射校正：只得到目标中某一点（波段）辐射亮度与其它点（波段）的相对值。相对辐射定标相对辐射定标恢复丢失信息CCD间校正CCD内校正去条带辐射校正概述辐射校正概述 原始数字信号 遥感器校正 大气校正 光照及地形校正 遥感器入瞳辐射值 地表辐射值 地表真实反射值 完整的辐射校正过程 大气辐射传输理论大气辐射传输理论 p 辐射能量 : 以电磁波形式向外传播的能量，单位为焦（J）。p 辐射通量：辐射功率，单位时间通过某一表面的辐射能量，单位位焦耳/秒，瓦（J/s）p 辐射出射度：辐射通量密度，单位时间单位面积辐射的辐射能量，
4、单位瓦/米 p 辐射照度：单位时间单位面积接收的辐射能量，单位瓦/米 p 辐射强度：点辐射源在单位立体角、单位时间，向某一方向发射的辐射能量，单位：瓦/球面度p 辐射亮度：简称辐亮度，辐射源在单位立体角、单位时间内向垂直于辐射方向单位面积上辐射的辐射能量，单位：瓦/球面度*米222 大气辐射传输理论大气辐射传输理论 可见光及近红外谱段（0.42.5um） 大气辐射传输理论大气辐射传输理论式中： 卫星遥感器入瞳处接收的辐射亮度； 地面接收到的辐射亮度； 大气透过率和由于大气散射造成的相上大气光谱辐射亮度，即路 程总辐射 地物表面反射率 大气层外相应波长的太阳光谱辐射照度 太阳天顶角 遥感器观测角
5、 大气向地面散射相应波长的太阳光谱辐照度 入射方向的大气辐射总透过率。 观测方向的大气辐射总透过率。 dvdsgdvgsLTETELTLLcos)/(s0sLgLdLg0EsvdEsTvT大气辐射传输理论大气辐射传输理论热红外波段 ：35um和814um两个大气窗口 大气辐射传输理论大气辐射传输理论 为遥感器接收到的辐射亮度；为地表物理温度 时的普朗克黑体辐射亮度；为地表比辐射率；为观测方向的大气辐射总透过率；为大气上行辐射和下行辐射。 )()1 ()()(00vvsTLLTTBLL)(sTBsT)(vT00LL 、提提 纲纲遥遥感感传传感器感器辐辐射校正射校正 遥感影像大气辐射校正遥感影像大
6、气辐射校正航空影像的不均匀校正航空影像的不均匀校正影像影像条带条带去除去除与与修修复复2356 遥遥感影像感影像辐辐射校正射校正概概念念1 太阳、地形辐射校正太阳、地形辐射校正4遥遥感影像去云感影像去云处处理理7传感器的辐射定标传感器的辐射定标 传感器定标是遥感信息定量化的前提，遥感数据的可靠性及应用的深度和广度在很大程度上取决于遥感器的定标精度。 所谓遥感器定标就是指建立遥感器每个探测元所输出信号的数值量化值与该探测器对应象元内的实际地物辐射亮度值之间的定量关系。 iiiiB*DNAL 波段波段i的入瞳辐射能量；的入瞳辐射能量； 波段波段i感器输出的亮度值；感器输出的亮度值； 波段波段i的定
7、标增益系数；的定标增益系数； 波段波段i的定标偏置量。的定标偏置量。 iLiDNiAiB传感器的辐射定标传感器的辐射定标 传感器定标容包括发射前的实验室定标、星上定标和辐射校正场定标。 发射前的实验室定标是原始定标, 准确度最高，随后各阶段的定标应在此原始数据上对比、修正；星上绝对定标也很重要, 因为它直接反映了遥感器随卫星发射入轨运行的实际情况；辐射校正场是综合性定标, 是在地面用多种方法对比的真实性检验, 对前两项定标进行修正, 它是卫星上天后重要的定标方法。 实验室定标实验室定标 卫星在发射前都要经过实验室定标，为了得到增益和偏置，一般方法是使传感器对着n档已知辐亮度的辐射源进行测量，从
8、而得到n个量测方程，对方程进行求解得到增益系数和偏置量，如最小二乘求解的公式如下： iA2112111)(NnniNnniNnNnniNnnininiDNDNNLDNLDNNiB211211112)()(NnniNnniniNnNnniNnniNininiDNDNNLDNDNDNL实验室定标实验室定标 另外，如果知道传感器输出及对应光源辐射值的上下限，可以直接用以下公式得到增益和偏置： minmaxminmaxiDNDNLLA 传感器能够输出的最大值传感器能够输出的最大值 传感器能够输出的最小值传感器能够输出的最小值 对应的光源辐射值对应的光源辐射值 对应的光源辐射值对应的光源辐射值 maxD
9、NminDNmaxLminLminiminDNALBi实验室定标实验室定标 积分球： 在实验室定标过程中，要得到已知辐射能量的辐射源，其中积分球辐射源是各类光学辐射测量仪器辐射定标的主要设备。积分球是一个内壁均匀喷涂高反射率漫射材料（如聚四氟乙烯、硫酸钡等）并内置多个小体积光源的球形腔体。在利用积分球辐射源进行辐射定标工作时，可通过改变内部点亮的灯的个数来调节其辐射输出。由于积分球内壁漫反射涂层的“积分”作用，理论上可以在积分球出光面任一位置获得均匀的朗伯辐射，且通过点亮灯个数来调节亮阶，并能保持色温不变。实验室定标实验室定标实验室定标实验室定标星上定标星上定标 当卫星发射入轨后，由于发射的影
10、响和空间工作的环境温度变化，发射前的定标关系可能发生变化，这要采用新的定标源，得出新的定标系数，即进行星上定标。星上定标既可以检测卫星内部变化，又能提供实时定标数据。实标系数直接用于传感器计数值向辐亮度和等效亮温转换。 根据定标源的不同又分为星上定标灯定标、太阳定标、月亮定标等。辐射校正场定标辐射校正场定标 基于地面辐射较正场的定标，特指在遥感辐射定标场地选择的基础上，在遥感器处在正常运行和外界环境条件下，通过同步测量来对遥感器定标的一种方法。即在遥感器飞越辐射定标场上空，在定标扬选择若干像元区，测量遥感器对应的各波段地物的光谱反射率和大气光谱参量，并利用大气辐射传输模型给出遥感器入瞳处各光谱
11、带的辐射亮度，最后确定它与遥感器对应输出的数字量化的数量关系，求解定标系数，并进行误差分析。 辐射校正场定标辐射校正场定标 其重要性在于该定标方法实现了对遥感器运行状态下与获取地面图像完全相同条件的绝对校正，可以从卫星发射到遥感器失效整个过程提供校正，可对遥感器进行真实性检验和对一些模型的正确性进行检验。 辐射较正场校正方法有反射基法、改进的反射基法（又称辐照度基法）和辐亮度基法，其中反射基法和改进的反射基法因其比较易于实现而常被人们作为场地辐射校正的首选方法。辐射校正场定标辐射校正场定标反射基法 : 此方法在卫星过顶时，通过同步测量获取地表反射比、大气总光学厚度、气溶胶光学厚度等参量，然后利
12、用大气辐射传输模型计算出传感器入瞳处的辐射度，再与卫星遥感图象上对应区域象元的灰度值相比，得到卫星传感器的绝对辐射标定系数。 vssvsvasvsvTTS1,*2*scosdELs辐射校正场定标辐射校正场定标 辐照度基法: 又称为改进的反射基法，主要是在同步观测中增加了漫射辐照度与总辐照度的测量，从而在解大气辐射传输方程中对大气气溶胶模型的依赖性，这种方法使用解析近似方法来计算反射率, 从而可大大缩减计算时间和计算复杂性。 vssvsvasvsvvsee111,*辐射校正场定标辐射校正场定标辐亮度基法 : 辐亮度基法主要采用经过严格光谱与辐射度标定的辐射计，通过航空平台实现与卫星传感器观测几何
13、相似的同步测量，把机载辐射计测量的辐射度作为己知量，去标定飞行中卫星传感器的辐射量，从而实现卫星传感器的标定。这种方法要求对机载辐射计要进行精确标定，星、机、地同步观测，机、地观测几何一致。并且要对飞机与卫星之间路径的大气影响进行订正。辐射校正场定标辐射校正场定标上述测量原理决定了辐亮度法具有以下特点： (1)测量所采用的辐射计必须进行绝对辐射定标，且最终辐射校正系数的误差以辐射计的定标误差为主； (2)由于仅需对飞行高度以上的大气进行订正，回避了低层大气的订正误差，有利于提高校正精度； (3)由于搭载于飞机上的辐射计地面视场较大，可在瞬间连续获取大量数据，所以对场地表面均匀性的要求较低。辐射
14、校正场定标辐射校正场定标 美国国家航空和宇宙航行局NASA 和亚利桑那(Arizona) 大学在美国新墨西哥州的白沙(WSMR) 和加利福尼亚州的爱德华空军基地的干湖床( EAFB) 建立了辐射校正场,并已对多颗卫星进行了场地标定工作。 法国在马塞市附近也建立了Lacrau 辐射校正场,并开展了多次辐射校正工作。 欧空局在非洲撒哈拉沙漠 日本与澳大利亚合作在澳大利亚北部沙漠地区建立了地面辐射校正场。 根据美、法公布的资料,目前用辐射校正场的方法对可见光和近红外波段的标正精度可达63 %左右。 辐射校正场定标辐射校正场定标 我国根据美、法等国家多年开展遥感卫星探测器绝对辐射校正的经验和辐射校正场
15、的选址条件,在国家计委、原国防科工委和原航天总公司领导的支持下,于1993 年和1994 年先后组织有关专家通过现场考察,确定甘肃甘肃省敦煌市西部党和洪积扇区省敦煌市西部党和洪积扇区为可见光和近红外波段的绝对辐射校正场,青海省的青海湖青海湖为热红外波段的绝对辐射校正场 武汉大学：河南登封验校场武汉大学：河南登封验校场提提 纲纲遥遥感感传传感器感器辐辐射校正射校正 遥感影像大气辐射校正遥感影像大气辐射校正航空影像的不均匀校正航空影像的不均匀校正影像影像条带条带去除去除与与修修复复2356 遥遥感影像感影像辐辐射校正射校正概概念念1 太阳、地形辐射校正太阳、地形辐射校正4遥遥感影像去云感影像去云处
16、处理理7大气校正大气校正 成像光谱仪所获取的数据不能正确反映地物的真实信息，极大地影响着遥感信息的提取和参数反演的精度，如大气的散射作用降低遥感影像的反差比。反差比公式定义为 minmax/ BBCr 在实际遥感影像成像过程中散射使影像的反在实际遥感影像成像过程中散射使影像的反差比降低，反差比降低则使影像的分辨率降低。差比降低，反差比降低则使影像的分辨率降低。散射作用所增加的亮度值不含有任何地面信息，散射作用所增加的亮度值不含有任何地面信息，但却降低了反差比，因而进行大气校正是十分必但却降低了反差比，因而进行大气校正是十分必要的。要的。 大气校正大气校正p基于影像特征模型p地面线性回归经验模型
17、 p利用波段特性进行大气校正 p大气辐射传输理论模型方法 基于影像特征模型基于影像特征模型暗目标法： 此方法假设整幅图像的大气散射影响均一，在图像上选取暗目标如“清水”，直接把暗目标的亮度值来取代大气程辐射。平面场模型： 这种模型要求在处理的影像数据中,存在分布均匀、一定面积的非吸收特征的纯净地物。处理时在其中选择某一高反照比区域，并求出样区中像元的亮度平均值。然后对图像中每一个像元都除以该光谱灰度值，计算公式 iiAverageD /)(i基于影像特征模型基于影像特征模型内部平均相对反射模型 ： 对整个影像的光谱值进行平均,得到整幅图像的平均参考光谱,对图像中每一像元的光谱都除以该平均参考光
18、谱,便得到了定标后的成像光谱遥感图像。 计算公式： AverageDii)(基于影像特征的模型基于影像特征的模型对数残差模型 ： 该模型是假设辐射值入瞳 与在波长处的像元i的反射率 具有以下关系：iDNiRIRTDNiii 式中式中, 是地形因子是地形因子, 对一给定的像元对一给定的像元,相对所有的相对所有的光谱段它是一常数光谱段它是一常数,由它可以说明辐射亮度的变化由它可以说明辐射亮度的变化是由于探测角度及坡向的差异带来的；是由于探测角度及坡向的差异带来的； 是照度是照度因子因子,它描述了太阳的辐射亮度曲线它描述了太阳的辐射亮度曲线,在给定的光谱在给定的光谱段段,对所有的像元它都保持恒定。对
19、所有的像元它都保持恒定。iTI基于影像特征模型基于影像特征模型对上式进行对数运算,可得： 是像元是像元i i在光谱段在光谱段处信号值的对数；处信号值的对数； 是对所有光谱段是对所有光谱段( (每像元一个值每像元一个值) )上上, ,像元像元i i的对数平均；的对数平均； 是对一给定的光谱段是对一给定的光谱段( (每一个通道一个值每一个通道一个值) )上上, ,所有像元对数的平均。所有像元对数的平均。)log(iDNiTlog)log(I)log()log()log()log(ITDNRiii基于影像特征模型基于影像特征模型 利用上式,对成像光谱遥感数据进行处理,便可对图像数据进行定标。在实际应
20、用中,所有波长上所有像元的对数平均(每幅图像一个值)值也加在上式中参加运算。地面线性回归经验模型地面线性回归经验模型 这种方法要求野外测试与卫星扫描同时进行，通常选用同类仪器测量，将地面测量结果与卫星影像对应的亮度值进行回归分析，回归方程为：bRaL式中：式中：a为常数；为常数； b为回归系数为回归系数 R为地面反射率为地面反射率 L L为影像辐射值为影像辐射值 地面线性回归经验模型地面线性回归经验模型 在获取地面目标图像的同时，也可预先在地面设置反射率已知的标志，或事先测出若干地面目标的反射率。由于遥感过程是动态的，在地面特定地区、特定条件和一定时间段内测定的地面目标反射率不具有普遍性，因此
21、该方法仅适用于包含特定地面实况数据的图像。 利用波段特性进行校正利用波段特性进行校正 波段间的回归分析法： 该方法理论依据在于大气散射的选择性，即大气散射对短波影响大，对长波影响小。因此对遥感卫星来说有些波段受散射影响较重，有些波段受散射影响较小。为处理问题方便，可以把受散射影响最小的波段所成影像当做无散射影响的标准影像，通过对不同波段的对比分析计算出大气干扰值。 利用波段特性进行校正利用波段特性进行校正 在不受大气影响的波段和待校正的波段影像中，选择从最亮到最暗的一系列目标，对每一个目标两个波段进行回归分析。例如我们要用第m波段的数据，校正第n波段的数据，其亮度值分别是 , 回归方程为：nm
22、LL 、xbaynn利用波段特性进行校正利用波段特性进行校正 直方图法：如果影像中存在亮度为零的目标，如深海水体、阴影等，则其对应影像的的亮度值应该为零，实际上只有在没有大气影响的情况下，其亮度值才可能为零，其它目标由于受大气散射、辐射使得目标的亮度值不为零。根据具体大气条件，各波段要校正的大气影响是不同的。为确定的大气影响，显示有关影像的直方图，从图上可以得到m波段最黑的目标亮度为零，则n波段最小值与其之差即为大气的影响。辐射传输理论模型方法辐射传输理论模型方法 利用大气模型进行大气校正可以看做为辐射校正场定标中求解入瞳辐射值的反过程，后者是利用地面量测值推算入瞳辐射值，前者是利用仪器定标后
23、的入瞳辐射值推算地面值。 在当前有很多的辐射传输模型，应用广泛的有20多个。其中以MODTRAN、LOWTRAN、6S、ATCOR模型应用最为广泛，它们的共同特点是提供大量的参数文件查找表以方便用户选择适宜的大气状况参数条件。 提提 纲纲遥遥感感传传感器感器辐辐射校正射校正 遥感影像大气辐射校正遥感影像大气辐射校正航空影像的不均匀校正航空影像的不均匀校正影像影像条带条带去除去除与与修修复复2356 遥遥感影像感影像辐辐射校正射校正概概念念1 太阳、地形辐射校正太阳、地形辐射校正4遥遥感影像去云感影像去云处处理理7太阳位置辐射校正太阳位置辐射校正 太阳高度角引起的辐射畸变校正是将太阳光线倾斜照射
24、时获取的影像校正为太阳光垂直照射时获取的影像，因此在做辐射校正时，需要知道成像时刻的太阳高度角。太阳高度角可以根据成像的时间、季节和地理位置确定。 tcoscoscossinsinsin 太阳高度角； 图像对应地区的地理纬度； 太阳赤纬（成像时太阳直射点的地理纬度）； t 时角（地区经度与成像时太阳直射点精度的经差）。 太阳位置辐射校正太阳位置辐射校正 太阳高度角的校正是通过调整一幅图像内的平均灰度来实现的，在太阳高度角求出以后，可以用太阳斜射与直射得到的图像和的如下关系求解： 也可以用以下公式计算： 式中为天顶角（即90度减去太阳高度角）。sin/ ),(),(yxgyxfscos/ ),(
25、),(yxgyxf太阳位置辐射校正太阳位置辐射校正 原始图像 校正图像 影像获取时间：2000年7月15日13时30分 经度： 纬度： 30110。2440。地形辐射校正地形辐射校正 地形坡度对进入传感器的太阳光线的辐射亮度有影响，特别是对于山区，由于地形起伏使相同的地物呈现出不同的亮度值。地形辐射校正（余弦校正）地形辐射校正（余弦校正）简单的余弦校正方法： 简单的余弦校正方法，由以下公式给出： )cos()cos(*iLTHL 倾斜地面象素的辐射值；倾斜地面象素的辐射值； 水平地面象素的辐射值；水平地面象素的辐射值； 太阳天顶角；太阳天顶角； 光线入射角。光线入射角。TLHLi地形辐射校正（
26、余弦校正）地形辐射校正（余弦校正）适用于地形起伏较小、太阳高度角较大的情况。在地形起伏较大的情况下，校正结果会随着入射角的变化而显著变化。极端情况i=90度，结果无限大。地形辐射校正（地形辐射校正（ MinnaertMinnaert校正）校正）cos( )*()cos( )kTLiHLMinnaert校正公式校正公式k体现地表的粗糙程度和双向性反射程度，k=1时表明地表为朗伯体，模型即为余弦校正(0k1) 。C校正 ： C校正是余弦校正中一种具有代表性的校正方法，它是一种线性拟合的方法。其基本思想是通过选取一定数量的象素，将象素值和对应的入射角拟合成一条直线，由此确定入射角和象素DN值的关系。
27、然后将直线投影到水平地表对应的直线上，从而对影像进行校正。 C校正能较好地模拟影像象素值和入射角之间的关系，既能保证影像的校正，减小由于坡度产生的同种地物类型象素值的差异，又可避免由于入射角太高而引起的校正过度的情况，因此该方法是目前最常用的校正方法。 地形辐射校正（地形辐射校正（C C校正）校正） C校正模型的基本思想：对于任意波段中的影像象素的DN值和其对应的太阳入射角都遵循线性关系。理想情况下，当入射角为零或小于零时，表明该点缺乏太阳光照，DN值应该为零，该直线应通过原点。然而，在实际情况下，由于大气散射和地表相邻象素折射的缘故，象素DN值和太阳入射角满足：地形辐射校正（地形辐射校正（C
28、 C校正）校正）)cos(ibaLT 为倾斜地面象素的辐射值，a、b为拟合的线性方程的系数， 为象素对应的太阳入射角的余弦值。 TL)cos(i 对于水平地面，象素对应的太阳入射角就是太阳天顶角，其DN值和太阳入射角的关系为：地形辐射校正（地形辐射校正（C C校正）校正）)cos(baLH 其中， 为水平地面象素的辐射值， 为太阳天顶角余弦值。 把倾斜地面对应的直线投影到水平地面对应的直线上，即 HL)cos( )cos(/)cos(ibaabaTHLL这就得到了C校正方程地形辐射校正（地形辐射校正（C C校正）校正）cicTHLL)cos()cos(*其中其中 c=a/b地形辐射校正地形辐射
29、校正原始影像余弦校正C校正DEM提提 纲纲遥遥感感传传感器感器辐辐射校正射校正 遥感影像大气辐射校正遥感影像大气辐射校正航空影像的不均匀校正航空影像的不均匀校正影像影像条带条带去除去除与与修修复复2356 遥遥感影像感影像辐辐射校正射校正概概念念1 太阳、地形辐射校正太阳、地形辐射校正4遥遥感影像去云感影像去云处处理理7辐射均匀性校正辐射均匀性校正p在遥感数据的获取过程中，引起图像中辐射值变化的因素有：地物变化和光照、大气、成像位置等成像条件的变化。p非地物变化因素造成的图像中辐射值的变化往往使整幅影像呈现出灰度不均匀的现象，称这种现象为辐射不均匀现象。p辐射不均匀对遥感影像成图、变化检测等图
30、像后续处理工作均会造成影响，因此，消除辐射不均匀的影响，即进行辐射均匀性校正，是对遥感影像后续应用的前提和保证。辐射不均匀影像举例辐射不均匀影像举例辐射均匀性校正方法辐射均匀性校正方法1- Mask1- Mask法法pMask原理 Mask技术是摄影中一种影像复制方法。用一张模糊的透明正片作为遮光板，这张影像模糊的或边缘不清晰的透明正片称为Mask，然后将这张模糊模糊的透明透明正片和负片按轮廓线叠加在一起，使用硬性相纸晒像使得负片中大反差减小、小反差增大大反差减小、小反差增大，以达到反差基本一致，最终得到一张照度与颜色均匀照度与颜色均匀并且反差适中反差适中的相片，即恢复影像。Mask反差反差叠
31、加晒像的结果反差叠加晒像的结果反差结果反差结果反差（经进一步硬性相纸处理）（经进一步硬性相纸处理）MaskMask原理示意图：原理示意图：原始负片反差原始负片反差MaskMask法用于遥感影像辐射均匀性校正法用于遥感影像辐射均匀性校正p模型其中， 表示不均匀光照影像， 表示理想条件下受光均匀的影像，即通过均匀性校正后的影像， 表示背景影像。由此模型可以看出，辐射不均匀影像可以看做是由辐射均匀影像叠加了一个背景影像的结果。如果能很好的模拟出背景影像，并将其从原影像中减去即可得到辐射均匀的影像。( , )( , )( , )I x yI x yB x y( , )I x y( , )I x y(
32、, )B x yMaskMask法用于遥感影像辐射均匀性校正法用于遥感影像辐射均匀性校正p算法流程图输入影像输入影像低通滤波低通滤波背景影像背景影像相减运算相减运算拉伸处理拉伸处理输出影像输出影像这里，低通滤波采用高斯滤波高斯滤波，且高斯核的大小随影像尺寸的增大而增大原始影像原始影像应用举例应用举例MaskMask校正后影像校正后影像辐射均匀性校正方法辐射均匀性校正方法2-2-同态滤波法同态滤波法p原理 图象的灰度由照射分量和反射分量合成。反射分量反映图象内容，随图象细节不同在空间上作快速变化。照射分量在空间上通常均具有缓慢变化的性质。 照射分量的频谱落在空间低频区域，反射分量的频谱落在空间高
33、频区域。p特点 频率域运算 消除不均匀照度的影响, 增强图象细节。辐射均匀性校正方法辐射均匀性校正方法2-2-同态滤波法同态滤波法p图像的照度-反射模型 其中 为照度， 为反射系数p同态滤波的：消除不均匀照度的影响而又不损失图象细节。),(yxi),(yxr),(),(),(yxryxiyxflnFFTFFT-1exp输入影像输入影像 f(x,y)输入影像输入影像 g(x,y)同态滤波流程图：同态滤波流程图： ),(ln),(ln),(ln),(yxryxiyxfyxz),(ln),(ln),(yxryxiyxzFFF),(),(),(vuRvuIvuZ 确定H(u,v) 压缩i(x,y)分量
34、的变化范围，削弱I(u,v)； 增强r(x,y)分量的对比度，提升R(u,v)，增强细节。),(),(),(),(),(vuRvuHvuIvuHvuS 具体步骤：具体步骤：具体步骤：具体步骤：220( , )/)( , )()1c Du vDHLLH u verL1由于该种形式的滤波器与高通滤波器相似，我们可以通过稍微修改Gassian滤波器来得到：确定确定H(u,v)具体步骤：具体步骤：),(),(),(1vuIvuHyxiF),(),(),(1vuRvuHyxrF),(exp),(0yxiyxi),(exp),(0yxryxr),(),(),(00yxryxiyxg 应用举例应用举例原始影
35、像原始影像同态滤波后影像同态滤波后影像辐射均匀性校正方法辐射均匀性校正方法3- 3- RetinexRetinex法法pRetinexRetinex理论理论为什么叫做为什么叫做 RetinexRetinex? ? Retinex：Retina(视网膜)+cortex(大脑皮层)； 一种跨越了影像和人类视觉鸿沟的方法起源起源 最早由 Edwin Land 于1963年提出； 它是一种人类视觉对亮度和色彩感观的模型； 1977年 E.Land 在美国科学杂志上发表了The Retinex Theory of Color Vision无理论，只有实验验证了无理论，只有实验验证了RetinexReti
36、nex 一种自动的影像处理过程； 独立于屏幕显示变量辐射均匀性校正方法辐射均匀性校正方法3- 3- RetinexRetinex法法pRetinex原理 影像可以分为两部分：光照分量与反射分量，二者的乘积即为影像本身。 通过视网膜和大脑皮层的神经反馈与处理，人眼最终感受到的是由每个点的反射值组成的影像，这一幅影像不会因为光照条件的变化而发生变化，即保持了影像的亮度和色彩恒常性。因此，Retinex理论属于一种恒常理论。辐射均匀性校正方法辐射均匀性校正方法3- 3- 变分变分RetinexRetinex法法p 算法模型 其中，S为原始影像，L为光照分量，R为反射分量。该模型与同态滤波模型类似，不
37、同的是运算直接在空间域进行。p 算法流程图),(),(),(yxLyxRyxS光照分量估计方法光照分量估计方法p随机路径法 运算速度慢，效率不高p中心环绕法 以高斯核模糊影像作为光照分量，会产生光晕现象 多尺度的中心环绕法可以在一定程度上削弱光晕现象p基于模型方程的方法 泊松方程 变分方程222( )()() )F lllslsdxdy基于变分基于变分RetinexRetinex的辐射不均匀性校正的辐射不均匀性校正sl 0, nl保证光照影像的空间平滑性保证光照影像的空间平滑性保证保证 l 和和 s 之间的相似度，由参数之间的相似度，由参数 来控制其权重来控制其权重保证保证 r 的空间平滑性，
38、的空间平滑性，由参数由参数 来控制其权重来控制其权重p模型模型其中，l, s, r分别对应L, S, R取对数后的值应用举例应用举例由实验结果可以看出，该方法在消除了光照不均的同时，也消除了原始影像的色偏现象,好于Mask方法。原始航空影像Retinex校正影像Mask校正影像原始航空影像Retinex校正影像Mask校正影像提提 纲纲遥遥感感传传感器感器辐辐射校正射校正 遥感影像大气辐射校正遥感影像大气辐射校正航空影像的不均匀校正航空影像的不均匀校正影像影像条带条带去除去除与与修修复复2356 遥遥感影像感影像辐辐射校正射校正概概念念1 太阳、地形辐射校正太阳、地形辐射校正4遥遥感影像去云感
39、影像去云处处理理7条带噪声和死像元条带噪声和死像元横向条带死像元列低通滤波条带修复低通滤波条带修复220( , )/2)( , )Du vDH u veGassian滤波：201( , )1 /( , )nH u vDD u v巴特沃思滤波：矩匹配条带修复矩匹配条带修复矩匹配方法步骤： （1）求条带行（列）的均值和标准偏差, , 。 （2）求参考条带行（列）的均值和标准偏差， ， 条带行（列）一般就近选择； （3）用以下公式进行校正s()riisrszgsrr去条带时，把每一行看作一幅影像，把条带行的直方图调整到参考行的形状。直方图匹配直方图匹配条带修复条带修复直方图匹配条带修复直方图匹配条带
40、修复直方图匹配步骤：对条带行（列）作直方图均衡化处理；按照参考行（列）的灰度概率密度函数pz(z)，求得变换函数G(z)；用步骤得到的灰度级s作逆变换z= G-1(s)。内插法死像元修复内插法死像元修复,ni ji j kkknzgw内插法的基本公式为kw为权值。死像元值用它左右或上下的2n个值加权平均得到。 最大后验方法最大后验方法BnzgG建立观测模型其中，g为观测影像，z为要求影像，G、B为增益和偏置，n为噪声。死像元修复时， B 为0矩阵，G为对角矩阵，对角线上元素要么为0，要么为1；条带修复时， G、B为非0对角矩阵，其值可有基本条带修复方法得到，如直方图匹配。最大后验方法最大后验方
41、法argmax()pzzz| g贝叶斯法则：() ( )argmax( ) argmax() ( )pppppzzg | zzzgg | zz似然函数似然函数最大后验估计（MAP）理论：先验函数先验函数最大后验方法最大后验方法似然函数：似然函数：gAzBn高斯分布1111()exp()()2TpMg | zgAzBKgAzB K 为协方差矩阵，如果假定噪声为独立分布，其为对角矩阵2111()exp()2pMg | zQ gAzB12()iiiiqk最大后验方法最大后验方法先验函数先验函数: Huber-Markov先验模型、总变差（TV）模型22 | | ( )2| | | | iiiii,2
42、,11( )exp()2cx yx y c CpdzMz Huber 函数最大后验方法最大后验方法2,argmin()()cx yx y c CdzzQ gAzB梯度最优化梯度最优化2()2TT rA Q Q gAzBr1nnn nzzrTnnnTnnr rr TrButterworth 滤波矩匹配直方图匹配MAP方法原始影像条带修复实验条带修复实验条带修复实验条带修复实验Mean cross-track profiles the destriped image original image条带修复实验条带修复实验Butterworth 滤波矩匹配直方图匹配MAP方法原始影像条带修复实验条带修
43、复实验OriginalButterworthMoment Histogram ProposedAqua Band 26Sample1 (ICV)17.0422.0827.9531.3636.27Sample2 (ICV)16.4123.8630.5027.5635.48Sample3 (MRD)0.0%14.5%0.0%0.0%0.0%Aqua Band 30Sample1 (ICV)7.9414.4924.4222.7227.36Sample2 (ICV)9.6615.7421.0324.8630.52Sample3 (MRD)0.0%62.8%0.0%0.0%0.0%Terra Band
44、28Sample1 (ICV)12.1121.1025.7227.4732.99Sample2 (ICV)14.5522.7833.9936.3446.98Sample3 (MRD)0.0%8.8%0.0%0.0%0.0%Terra Band 30Sample1 (ICV)60.61134.1861.3570.47177.95Sample2 (ICV)51.8686.4377.6874.8387.17Sample3 (MRD)0.0%11.1%0.0%0.0%0.0%ICV (偏差逆系数 ) 和 MRD(平均标准偏差) 评价条带修复实验条带修复实验OriginalButterworthMome
45、nt Histogram ProposedAqua Band 261.002.122.362.613.35Aqua Band 301.004.264.825.056.89Terra Band 281.003.657.698.0512.08Terra Band 301.002.461.851.872.18 NR定量评估 Butterworth filtering moment matching histogram matching the proposed algorithm original image条带修复实验条带修复实验像元修复实验像元修复实验8-pixel 死像元ENVI 4.4Pro
46、posed像元修复实验像元修复实验遥感二号影像补绘影像影像补绘影像补绘90% 死像元Original50% 死像元提提 纲纲遥遥感感传传感器感器辐辐射校正射校正 遥感影像大气辐射校正遥感影像大气辐射校正航空影像的不均匀校正航空影像的不均匀校正影像影像条带条带去除去除与与修修复复2356 遥遥感影像感影像辐辐射校正射校正概概念念1 太阳、地形辐射校正太阳、地形辐射校正4遥遥感影像去云感影像去云处处理理7遥感影像中云的影响遥感影像中云的影响厚云：必需借助其它影像薄云：无需借助其它影像厚云去除厚云去除基于多源、多时相数据，进行替换：基于多源、多时相数据，进行替换：（1）进行影像几何配准（2）进行影像
47、的辐射配准 利用非云区建立辐射对应关系（3）进行替换厚云去除厚云去除 同态滤波同态滤波p原理 图象的灰度由照射分量和反射分量合成。反射分量反映图象内容，随图象细节不同在空间上作快速变化。照射分量在空间上通常均具有缓慢变化的性质。 照射分量的频谱落在空间低频区域，反射分量的频谱落在空间高频区域。p特点 频率域运算 抑制低频, 增强图象细节。 同态滤波同态滤波照度照度- -反射模型反射模型其中， 为照度 为反射系数),(yxi),(yxr),(),(),(yxryxiyxflnFFTFFT-1exp输入影像输入影像 f(x,y)输入影像输入影像 g(x,y) 处理流程：处理流程： 同态滤波同态滤波
48、),(ln),(ln),(ln),(yxryxiyxfyxz),(ln),(ln),(yxryxiyxzFFF),(),(),(vuRvuIvuZ 确定H(u,v) 压缩i(x,y)分量的变化范围，削弱I(u,v)； 增强r(x,y)分量的对比度，提升R(u,v)，增强细节。),(),(),(),(),(vuRvuHvuIvuHvuS 同态滤波同态滤波),(),(),(1vuIvuHyxiF),(),(),(1vuRvuHyxrF),(exp),(0yxiyxi),(exp),(0yxryxr),(),(),(00yxryxiyxg 同态滤波同态滤波220( , )/2)( , )1Du vD
49、H u ve Gassian滤波：确定确定H(u,v) 同态滤波同态滤波201( , )1 /( , )nH u vDD u v巴特沃思滤波：同态滤波（改进）同态滤波（改进）传统同态滤波缺点：传统同态滤波缺点： （1）虽然有云区得到了处理，但非云区的亮度也相应提高，改变了原始的辐射信息。 （2）在逆变换完成后拉伸时，利用原始有云影像的辐射范围作为参考，使得结果影像偏亮。同态滤波（改进）同态滤波（改进）改进方法：改进方法： （1）对结果影像与原始影像进行比较，开n*n窗口，如果结果影像窗口内所有点亮度都大于原始影像，则中心点为云区，否则为非云区；对云区进行替换，而非云区保持原始影像不变。 （2）最后拉伸时，仅利用非云区的亮度范围作为参考。同态滤波（改进）同态滤波（改进）传统同态滤波原 图区域像素替换法
