[发明专利]一种遥感图像反立体校正方法

说明书

技术领域

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

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。

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。

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DEM参与的校正方法两大类。无DEM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。

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

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。

为达此目的，本发明采用以下技术方案：

一种遥感图像反立体校正方法，包括以下步骤：

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。裁剪线性拉伸方法的算法如下：

(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。

(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。

(3)对图像数据进行线性拉伸。线性拉伸公式如下：

式中g_λ(x，y)为遥感图像某一波段λ的裁剪线性拉伸结果，f_λ(x，y)为遥感图像某一波段λ的数据值经裁剪后的图像，A_λ，min为遥感图像某一波段λ的最小裁剪值，A_λ，max为遥感图像某一波段λ的最大裁剪值。

C、坡度与坡向计算

根据DEM数据计算遥感图像覆盖范围内的坡度与坡向。坡度的计算公式如下：

式中s(x，y)为输出的坡度图像，atan表示反正切运算，(dz/dx)和(dz/dy)分别表示DEM数据在移动窗口内的中心像元在水平方向和垂直方向上的变化率。

坡向的计算公式如下：