会计学5.1遥感传感器的构像方程5.2遥感图像(túxiànꞬ)的几何变形5.3遥感图像(túxiànꞬ)的几何处理5.4多图像(túxiànꞬ)的配准和镶嵌5.1遥感(yáogǎn)传感器的构像方程式中，A为传感器坐标系相对(xiāngduì)于地面坐标系的旋转矩阵，是传感器姿态角的函数。二中心(zhōngxīn)投影构像方程以上是中心投影的构像方程，下面我们(wǒmen)看看多中心投影的构像方程三全景(quánjǐnꞬ)摄影机的构像方程当推扫式传感器沿卫星轨道(guǐdào)方向旁向倾斜固定角θ时，五扫描式传感器的构像方程(fāngchéng)5.2遥感图像(túxiànꞬ)的几何变形2斜距投影(tóuyǐng)变形传感器外方位元素,是指传感器成像时的位置(wèizhi)(XSYSZS)和姿态角(/三地形(dìxíng)起伏引起的像点位移四地球曲率引起的图像(túxiànꞬ)变形五大气折射引起的图像(túxiànꞬ)变形六地球(dìqiú)自转的影响思考题附加(fùjiā)知识遥感作为空间数据，具有空间地理位置的概念。当遥感图像在几何位置上发生了变化(biànhuà)，产生行列不均匀，像元大小与地面大小对应不准确，地物形状不规则变化(biànhuà)时，说明遥感影像发生了几何畸变。产生畸变的图像给定量分析及位置配准造成困难。在应用遥感图像之前，必须将其准确投影到需要的坐标系中。因此，遥感图像的几何处理是遥感信息处理过程中的重要环节。遥感数据接受后，首先由接受部门进行校正，这种校正往往根据遥感平台、地球、传感器的各种参数进行处理（粗加工）。遥感图像的粗加工处理仅做系统误差的改正，即把与传感器有关的测定的校正数据带入相应的构像方程。粗加工处理对传感器内部畸变的改正很有效，但是处理后仍有很大的残差（系统误差和偶然误差），而用户拿到这种产品(chǎnpǐn)后，由于使用的目的不同或投影及比例尺不同，仍旧进一步做几何校正（几何精校正）。一遥感图像的精加工处理遥感图像的精校正是指消除图像中的几何变形，产生一幅符合(fúhé)某种地图投影或图形表达要求的新图像的过程。它包括两个环节：一是像素坐标的变换；二是对坐标变换后的像素亮度值进行重采样。常用的纠正方法有多项式法，共线方程法，多项式法2具体步骤①找到一种数学关系，建立变换前图像坐标（X，Y）与变换后图像坐标（u，v）的关系，通过每一个变换后的图像像元的中心位置(wèizhi)计算出变换前对应的图像坐标点。分析得知，整数（u，v）的像元点在原图像坐标系中一般不在整数（X，Y）点上。计算校正后图像中每一点所对应原图中的位置(wèizhi)（X，Y）。计算时按行逐点计算，每行结束后进行下一行计算，直到全图结束。②计算每一点的亮度值。由于计算后的（U,V）多数不在原图的像元中心处，因此必须重新计算新位置(wèizhi)的亮度值。一般来说，新点的亮度值介于邻点亮度值之间，所以常常采用内插法计算。③计算方法（以多项式法为例）(反解法)首先(shǒuxiān)建立两图像像元点之间的对应关系，记做：实际计算中常常(chángcháng)采用二元二次多项式，其展开式为：这里(zhèlǐ)系数确定后，利用公式1便可以(kěyǐ)根据每一个像元点的行列值I。最近(zuìjìn)邻法II。双线性内插法然后(ránhòu)，计算X方向组成的内插值来内插换一个角度(jiǎodù)说明双线性插值法双线性插值法III。三次卷积内插法这是进一步提高内插精度的方法。其基本思想是增加(zēngjiā)邻点来获得最佳插值函数。取与计算点相邻的16个点，与双线性内插类似，可先在一个方向上内插，如先在X方向上，每4个值依次内插4次，求出双三次(sāncì)卷积法3.控制点的选取１）Ｎ次多项式控制点的最少数目为:２）一般来说，控制点应选取在图像上易分辨且较精细的特征(tèzhēng)点，这很容易通过目视的方法来辨别，如道路的交叉点，河流弯曲或分叉处，海岸线弯曲处等，控制点的选取要均匀．5.4图像(túxiànꞬ)间的自动配准和数字镶嵌多图像(túxiànꞬ)几何配准基本原理计算两个图像相似性量度值，可以采用不同的方法(fāngfǎ)。应用较多的有：2绝对差值法该方法是用模块在搜索图像的搜索区内(qūnèi)逐个像元地移动并运用下式进行计算其过程如下：1图像的几何纠正2镶嵌边搜索：选择一定范围的重叠区，确定一维模板，在重叠区内自左向右进行搜索，按一定的算法计算相关系数，确定该行的镶嵌点，逐行进行搜索镶嵌点可以得到镶嵌边。3亮度和反差调整：求接缝点左右图像的平均亮度值，然后(ránhòu)，对一个图像改变整幅图像基色，求出左右图像在接缝边上的灰度极值，对这个图像作反差拉伸。4边界线