影像处理范文

影像处理范文第1篇

一、计算机硬件方面的关键技术

我们需要解决的就是计算机的实际存储量的问题。我们一直强调的重要问题就是遥感影像处理的信息量太大的问题。计算机在处理该方面问题所需要的最大的问题就是计算机的硬盘内存的大小问题，硬盘的大小直接决定计算机在处理相关方面的信息的数量和速度。而且计算机在进行具体的处理的过程中也需要调动多方面的系统软件等工具，因此操作的效率也会大大下降。因此在实际的计算机的选择上我们要确保计算机硬盘的存储空间尽可能的大、读写方面的速度尽可能地快、磁盘尽可能地稳定、拥有充足的扩展空间。

最后在网络环境方面该项技术也有较高的要求。在整个遥感影像的处理过程中信息的传输所依赖的主要是计算机的网络。如果网络环境不好而导致网络运行速度过慢就可能直接导致计算机运行的速度的下降甚至是计算及处理结果的偏误。因此在具体的网络环境塑造方面我们要尽可能地保证计算机所拥有的宽带的容量。尽可能的保证计算机的运行的单一网络环境。

二、系统软件方面的关键技术

我们在遥感影像的处理过程中一般将整个处理过程看做一个完整的系统，这个系统的主要功能就是处理我们所接收到的遥感影像信息。在这个系统中也有许多我们需要进行关注的问题。在相关的系统软件的关键技术中我们需要注意的问题也是多方面的。概括起来有以下三个方面：集群调度软件、多进程影像处理软件和断点恢复功能。从具体情况来看就是要确保整个计算机系统在运算过程中首先具备集群处理的功能，然后就是在具体的运行过程中要能够对遥感影像进行多层次多方面的处理。最后就是要确保处理过程的连贯性，杜绝在网络故障以后发生的不必要的信息断层等方面的问题。

三、在遥感影像处理中采用一些新的技术

我们在前面介绍的比较多的是集群式遥感影像处理中有关计算机方面的技术与问题，接下来本文就从其他技术方面介绍该项处理技术。我们这里所要介绍的是GPU集群技术和超线程技术。所谓GPU集群技术就是在对传统的集群技术改造以后的得到的一种新的技术，这种技术的优越性表现在拥有大量的GPU并行计算处理能力，从而能够为我们解决遥感影像处理的海量信息问题。超线程技术指的是通过一些特殊的硬件指令来将单处理器转化为双处理器功能的技术。

四、结语

我们的集群处理技术的优越性极大的体现在信息处理的模块化、集中化和海量化上。种种高新科技在整个遥感影像处理中表现出了极大的优越性。我们在实际的信息处理过程中要对该项技术的具体关键技术进行多方面的综合考虑才能确保整个系统运行的完整性和优越性。

影像处理范文第2篇

下面介绍在三种图像处理软件中的DDP处理步骤。这三种软件分别为Photoshop（PS）、MaximDL（MDL）和Images Plus（IP）。

在此之前，有一些细节问题需要注意。首先，进行拉伸的时候，要注意RGB的任何通道都不要将天体的信息拉伸到“饱和”，使用Photoshop中的滴管工具去检测时，不要使色彩值变成0或者255。其次，你在处理前需要做的依然是校准显示器。校准显示器需要借助灰度尺，校准原则是通过调节显示器的亮度和对比度。第一步，使灰度尺的每一阶都能被分解开；第二步，继续调整使灰度尺最深的第1、2阶在视觉上能尽量靠近，就是说它们几乎一样黑，但是要保证1、2阶仍然能用肉眼依稀分开。这个调校相对来说有些主观。

DDP之前

DDP之后

DDP过程就是将线性图像中隐藏着的星云像冲胶卷一样“冲”出来。图中星云为M45（昴星团），使用信达P150F5反射镜。

用Photoshop拉伸

我们以猎户座大星云（M42）为例，看如何用Photoshop（PS）软件对照片进行拉伸。

用PS打开刚叠加好的线性TIF文件。要注意一下背景上的色值，深空天体照片在没有云气的背景上，天色应该是深灰色的（就是说RGB的三色数值比例应该接近于1：1：1）。

首先，初步对背景色彩平衡进行修正。要注意的是，如果按照我们以前介绍的通过Deepsky Stacker软件的设置来叠加图片，叠加好的线性文件的背景颜色应当是中性的。

第二步，通过“滴管”在无云气位置设置取样点（判断是否存在云气，可复制一个图层并进行极剧烈的色阶拉伸来预览）。星空的背景应当是中性的灰色，如果的确是中性，那么这一步色平衡的初校正可以跳过。

第三步，再次分析这张照片。星云核心有可能因为原图曝光过度已经陷于饱和，不过这个可以不管，因为我们现在的目标是拉伸出星云暗部的云气，因此选择移动“色阶”上中间的箭头。为了避免一次调整过度，最好循序渐进，可以采取相同的值连续做4次，每次数值是1.35。由于曝光及不同天体本身的属性不同，拉伸的数值可能需要尝试摸索，但向左推动中间箭头的方法是不会变的。

第四步，将最左边的箭头向右推，将图像信息展开。注意处理时在红线处留一点余量，方便下一步的处理（基本上对于任何天体，一般留10个数值，这10个单位的空缺将一直伴随DDP之后的处理步骤，直到获得最终的图像）。

第五步，再做一次“曲线”来调整图像明暗均衡，这也可以带出更多暗部的云气。

最后，将最暗部的冗余信息除去。

至此，PS中的DDP处理就完成了。对于要求不很高的场合，处理到此就可以结束。

从箭头1看出，背景上红色明显偏重。故打开“色阶”进行操作：分别在RGB这三种颜色的通道拉动3、4号箭头，可以使“色阶”上的信息进行平移而不是被压缩。注意两者要配合，如果加大3的值，则4的值要相应减小。最后处理得到的RGB色值相同。

将图像信息展开后，在红线处留一点余量。一般留10个数值，这10个单位的空缺将一直伴随DDP之后的所有处理步骤，直到最终出图为止。

用MaximDL拉伸

MaximDL（MDL）是一款强大的软件，具备了图像校准、多通道合成等各种图像处理功能，还包含相机控制、自动导星、天体测光等功能。但是由于在图像的校准、叠合方面，Deepsky Stacker（DSS）相对好上手得多，所以校准、叠合的工作通常是交给DSS完成，而MaximDL则可以用来拉伸图像。

仍以本文开头的天体M45图像为例。MaximDL内的DDP功能位于“Filter”菜单下。在选择“Digital Development”之前，我们需要先点击“Filter”菜单下的第1项“Kernel Filters”。在弹出界面后，勾选数字1处的“User Filter”，然后点击后面的“set”。在弹出的矩阵界面上，将红圈内的中央数值设为1，其余数值设为0。这是使用DDP功能之前的预设，一定要照此数值设置来做。

接下来进行DDP处理。首先，在“Digital Development”的设置窗口中，只需关注“DDP Parameters”的内容，“Background”下的数值是用来过滤亮度的，低于设置亮度的信息将会被拉伸成0，因此这个数值如果设得过高，会导致细节丢失，将照片背景变得一片黑暗。“Mid-level”是一个用来“剖开”图像的指标，图像中低于设定数值的信息会被强烈地拉伸，而高于这个数值的信息则会被保护起来，避免拉伸过度产生饱和，类似于PS里“曲线”的作用。所以，之前所说的在PS中做DDP，是可以通过制造这样一个“曲线”线形来达到更快的效果的。

第二步，推动预览窗口的拉伸三角，就可以对照片做拉伸（即使错按了保存，该操作也不会被作用于图像）。

第三步，接下来点击图中1的图标（信息窗口），再将鼠标指针滑到照片边缘没有星云的暗处进行双击，然后注意信息窗口红颜色框2内的信息，其中第1行是背景的平均值，第2行是该区域的标准差。例如，图中的读数“Bgd Avg”为1719.553，“Bgd Dev”为35.380。我们要利用这两个数值来确定DDP的“Background”数值设为多少。将背景均值减去5倍的标准差，即1719-5×35=1544，最后把1544这个数值填到“Background”下面的框里即可。

第四步，定好“Background”数值之后，再来确定“Mid-level”的数值，这次选择勾选数值框下的“Mouse”，然后在其云气的暗部双击。完成这步后按“OK”，DDP步骤到此即完成。

第五步，点“OK”后将预览窗口的红绿小箭头拉到两头，即可观察DDP作用于图像后的实际效果。如果不满意，只需要修改“Midlevel”数值即可。

最后，在完成DDP之后，将图像保存为16位的TIF格式文件。然后在PS里打开它。打开“色阶”窗口，将最左边的箭头向右推，推到距离暗部信息大约10个～15个数值的位置处按“确定”。

在弹出的矩阵界面上，将红圈内的数值设为1，其余设为0。一定要照此数值设置来做。

推动预览压缩的窗口可以对照片做压缩

从图中可以看读出，“Bgd Avg”为1719.553，“Bgd Dev”为 35.380。我们要利用这两个数值来确定DDP的“Background”数值设为多少。将背景均值减去5倍的标准差，即1719－5×35=1544，1544就是“Background”的数值。

预览窗口的红绿小箭头拉到两头，即可观察DDP作用于图像后的实际效果。若不满意，只需要修改“Mid-level”数值即可。

DDP设置出现错误的情况。上：通过预览窗口可以注意到，红颜色小箭头和白颜色的图像信息分布之间已经没有任何间隔，就是说图像暗部已经有信息被切掉了，如果遇见这样的情况，需要降低Background的设置数值再试；下：调整合适的直方图，即红色箭头往右到信息分布依然留有余地。

用Images Plus方法进行DDP设置。先向左拽箭头1，越往左图像会被拉伸得越剧烈，深空天体的暗部也会改变越剧烈。在1调整到位后再向右拉2，直到图像的背景看起来呈现深灰为止。

用Images Plus拉伸

使用Images Plus（IP）软件的DDP功能会方便得多，但这个软件是需要购买的。IP的DDP相对于MDL和PS来说，更加灵活。下面以马头星云的照片为例来介绍处理步骤。

首先，点击“OPEN”，打开刚叠合出来的线性16位TIF文件。然后依次按照“Color”、“Brightness Levels and Curves”、“Digital Development”的顺序打开程序。

第二步，在点开程序后弹出的框内，先向左拽箭头1，越往左图像会被拉伸得越剧烈，深空天体的暗部也会改变越剧烈，当然，过度拉伸也会使噪声看起来异常严重。

第三步，在1调整到位后再向右拉2，直到图像的背景看起来呈现深灰为止，注意这里宁可推动箭头2把背景补偿得过度一些，就是让图像看起来更灰一些，因为这样可以彻底避免图像的暗部信息被切掉。

最后，完成拉伸后保存文件。

影像处理范文第3篇

关键词:Worldwind;多分辨率图层技术;遥感影像显示;瓦片

中图分类号:TP317.4文献标识码:A 文章编号:1009-3044(2010)10-2463-03

Solution of Remote Sensing Image Processing Based on NASA World Wind

ZHI Jing-jing1,2,3 , MA Xiao-fei1, QIAO Bao-jun1,2,3 , PAN Wei1,2,3

(1.College of Computer and Information Engineering, Henan University, Kaifeng 475001,China;2.Institute Of Remote Sensing Applications Chinese Academy Of Sciences, BeiJing 100101,China;3. Demonstration Center for Spaceborne Remote Sensing National Space Administration, BeiJing 100101,China)

Abstract:This paper studies on the visualization of massive remote sensing datas. considering the problems of splicing between the remote sensing images in application of NASA World Wind, author designed a solution of remote sensing image processing Based on NASA World Wind. The solution focuses on a single remote sensing image, based on the NASA World Wind layer multi-resolutions technique , improved single-image multi-resolution techniques, thus avoiding the problems in splicing between the remote sensing images. The solution are effective to avoid he problems of splicing between the remote sensing images,and experiments show that accurately display remote sensing images.

Key words: Worldwind; GeoTIFF; Image Display; Java Three-Layer Architecture

美国副总统Gore的“数字地球:二十一世纪认识地球的方式”演讲掀起了数字地球的研究热潮。1998-2001年间,美国政府资助了由美国航空航天局牵头、数字地球跨部门协调机构(Inter-agency Digital EarthWorking Group),IDEwG负责协同的“DigitalEarth Initiative”研究行动,致力于数字地球的研究[1]。NASA World Wind 是一款由美国宇航局(NASA)和合作伙伴――开源社区,共同开发的三维地理信息系统[2]。该数字地球采用一种新颖的方法,以高传输宽带速度为行星和其他天体包括卫星数据和其他数据提供高达TB级的影像和数字高程模型数据服务,包括地球,月球,火星,金星和木星,这些天文级数据量的数据通过斯隆数字天空调查局有效地处理。World Wind 既是一款可以为公众提供动态科学数据的地理浏览器也可以作为一个对陆地、海洋、天空和宇宙进行任务操作的平台。World Wind 作为一个开放源代码工程的最重要特性是它是唯一拥有将多种公开和专用地理数据聚合功能,不但可以提供NASA自身的数据,还可以提供从其他政府部门、行业和普通大众中得

到的数据。World Wind 在地图显示的通过采用使用多分辨率图层技术[3],达到快速浏览、放缩遥感影像数据。但是NASAWorld Wind使用多分辨率图层技术是针对全球数据进行处理的。我们拿到的卫星数据往往不是全球数据,而是以景为单位的区域数据。因此World Wind在处理非全球数据过程中存在一系列的问题。

1 NASA World Wind多分辨率图层技术及其在遥感影像处理中面临的问题

本文针对这些问题,提出针对单景或多景遥感影像显示的多分辨率图层技术方案,该方案有效地解决了World Wind的多分辨率图层技术在处理非全球数据过程中存在的问题。

1.1 World Wind 多分辨率图层技术

为了使用户缩放到不同区域时逐渐地显示更多的细节,World Wind 采用了多分辨率图层技术。所谓多分辨率图层技术[4]就是对被显示的数据进行重采样,提取不同分辨率的图层,然后根据Worldwind的视距显示不同分辨率的图层。Worldwind 首先对地球进行网格划分,在不同的分辨率层次上划分大小不同的网格,并进行编号[5]。在0层,World Wind 将地球分成50块瓦片,每一块影像跨度为36° x 36°,如图1所示。图层1在图层0影像的基础之上提高4倍的分辨率,也就是说对于同一影像,它被分成18°x 18°的片段,因此产生200块信息的瓦片。在图层2,分辨率提高到含有800块9° x 9°的瓦片,图层3也就是4.5° x 4.5° 而且含有3200块瓦片,以此类推。

当用户启动World Wind的时候,World Wind展现出分辨率最低的地球。用户放大浏览某一区域时,首先判断与该分辨率相匹配的图层,然后根据屏幕上所显示区域的经纬度计算需要显示的网格。World Wind根据网格编号进行通过因特网从服务器上下载与网格编号对应的地图并在网格上显示。

1.2 遥感影像处理中面临的问题

World Wind 多分辨率图层技术中的网格是对全球进行划分,对于处理全球的影像数据比较适合。而我们获取的卫星数据大都不是全球数据,而是以景为单位的某块区域的数据,如果再按照World Wind处理方案进行处理则需要解决一些列的问题[6]。如图2所示。

图2背景为全球网格,其中有两景上下排放的遥感影像。如果按照World Wind的划分方式把地球分成50个网格。当我们拿到要遥感影像后,需要根据遥感影像经纬度信息在全球范围内进行匹配,如上图所示。然后在按照World Wind网格划分方法把遥感影像进行切片。

由于当前切分的数据不再是全球数据而是部分数据,许多切片的数据往往来自多景遥感影像[7]。如网格第二行第五列的切片只有右下角有数据,最上边和最左边的数据不在该景遥感影像中。在第三行第五列网格的遥感影像切片除了来自于图中两景遥感影像还需要从其他遥感影像读取数据才能切出完整的切片。不同景的遥感影像之间还存在边界重叠的问题。因此在处理边界上的切片时需要繁琐的处理。

2 基于单景遥感影像的多分辨率图层技术

World Wind多分辨率图层技术在遥感影像处理中面临的问题主要是由于该技术着眼于全球数据,而我们获取的遥感影像往往只是某一区域的数据之间的矛盾。因此本文在处理遥感影像数据的过程中应当调整着眼点,立足于单景遥感影像进行处理,提出基于单景遥感影像的多分辨率图层技术。具体流程图下:

首先,对World Wind只做多分辨率划分,而不再进行网格切分。视点到地表距离的不同划分出多个分辨率等级。如图3所示。

其次,对遥感影像产品同样进行多分辨率划分。最大分辨率为Level n;最低分辨率为Level 0。由遥感影像原始分辨率为最大分辨率[8],重采样低一级分辨率的遥感影像,低一级的分辨率为高一级分辨率的四分之一.根据逐级重采样,一直到重采样的后的文件大小小于mK(m为一个固定值,通常为256)。然后对图像进行基于四杈树切分,每级Level的切片数为4n,如图4所示。

最后,对World Wind分辨率与遥感影像分辨率进行匹配。World Wind根据当前分辨率等级查询与之相匹配的遥感影像图层,再根据屏幕显示区域的地球经纬度信息匹配遥感影像图层中之相匹配的切片。如果没有相匹配的切片,则不进行数据请求。如果有相匹配的切片,则根据经纬度信息请求相匹配的切片数据进行显示。在World Wind与遥感影像进行匹配过程会出现三种情况,如图5所示。

由于World Wind和遥感影像的多分辨率图层划分都是采用1:4进行划分,因此只可能出现以上三种情况。

1)World Wind顶层分辨率对应多个遥感影像图层,取遥感影像图层中的最顶级图层与之匹配。当World Wind的分辨率大于遥感影像最大分辨率时则不再进行请求数据。

2)从遥感影像分辨率等级顶层开始,每个遥感影像分辨率图层有对应一个World Wind分辨率等级,则World Wind根据自身分辨率请求遥感影像图层切片。当World Wind分辨率超过遥感影像最大分辨率时则不再进行请求数据。

3)遥感影像分辨率图层不是从顶层开始于World Wind分辨率顶级开始匹配。在World Wind分辨率没有达到遥感影像顶级分辨率图层时,不请求该遥感影像数据,达到该遥感影像顶级分辨率等级后再请求遥感影像瓦片。当World Wind分辨率超过遥感影像最大分辨率时则不再进行请求数据。

3 实验结果

实验证明基于单景遥感影像的多分辨率图层技术能够快速正确地实现基于NASA World Wind 的遥感影像显示。遥感影像切片过程中不需要考虑不同景遥感影像在同一个切片上的拼接问题。

4 总结

本文通过研究World Wind 地图显示方案,以及该方案在针对非全球遥感影像数据处理过程中的问题,对该方案进行改进,提出基于单景遥感影像的多分辨率图层技术方案。该方案实现了本地遥感影像基于World Wind的显示,同时在遥感影像处理过程中不必考虑各景遥感影像之间的关系,为基于World Wind处理非全球数据提供了重要参考价值。

参考文献:

[1] DAVID G.BELL,L.FRANK, M.CHRIS .NASA World Wind: Opensource GIS for Mission Operations [C].IEEE Aerospace Conference. New York,2007(11):1-2.

[2] 卢海斌,郑文峰,银正彤,杨朝辉,李晓璐.NASA World Wind JavaSDK数字地球客户端开发[J].测绘科学,2009.34(3).169-170.

[3] GORE A Digital earth:understanding our planet in the 21st century 2008.

[4] 王宏武,董士海.一个与视点相关的动态多分辨率地形模型[J].计算机辅助设计与图形学学报.2009,12(8),576-578.

[5] TIFFTMRevision 6.0[S].Washington:Aldus Corporation.2001(8):13-16.

[6] Schiewe J Segmentation of high-resolution remotely sensed data concepts,applications and problems [J].Arch.of Photogrammetry and Remote Sensing,2002.4:380-385.

[7] Chan T F.Vese L A.Active contours without edges[J].IEEE Transaction On Image Processing,200l.10(2):266-277.

影像处理范文第4篇

关键词：影像处理技术；无损编辑格式；全局色彩校正

在国内Photoshop对影像处理的技术理论体系是近几年才形成的。早期由资深IT咨询师高函老师在学结国外先进数码暗房技术的基础上，率先在国内提出了“全局色彩校正”的图像处理的理论，并结合实际应用独创出全新的数码暗房工作流程，使当今摄影的发展在PS影像处理技术的推动下进入到全新的阶段。而PS作为影像处理的软件在其他领域的推广远远落后于摄影领域，大部分的人使用PS还只是对图像进行传统的调整和修剪，或是直接的选择PS提供的简单的方法来处理影像，这样对PS图像处理软件的浅显理解和应用并没有深刻领会ADOBE公司不断推出新版本PS图像处理软件的设计初衷。

数字技术在丝网版画创作中有很重要的地位，很多艺术家都在前期创作中加入PS处理技术，但是对PS影像处理的研究并没有付出很多的精力，只是把PS作为技术的辅助手段，进行简单的抠图、拼贴和明度反差等方面的调整，虽然有部分的人也使用了关于影像处理理论中的某些方法，但是对于调整过程中所应注意的细节及层次并没有很好的把握，导致调整后的图像出现层次缺失、影调失真等缺陷。

一 在制作中的应用，运用PS影像处理技术的前提条件

1.1 图像为高像素质量的文件，并且文件格式为无压缩无损编辑格式

常见的可用于影像调整的存储格式为JPEG、TIFF、RAW格式。

JPEG文件的扩展名为.jpg或.jpeg，它的特点为：用先进的压缩技术除去冗余的图像和色彩数据，即能获得高压缩率又能获得丰富生动的图像.就是用最小的文件展现出较好质量的图像.。JPEG格式文件还可以通过不同压缩比例的压缩处理来灵活处理，达到调节图像质量的目的.例如，我们可以把一张2.3M大小的BMP位图文件压缩成36KB的JPEG文件，在满足文件大小要求的同时得到质量优异的图像文件.

由于JPEG格式的上述特点，它被广泛应用在网络、光盘、手机等数码产品上。目前各类图像查看软件、浏览器均支持JPEG格式文件的读取。大多数的应用中都把JPEG作为默认的图像格式，随着智能手机的广泛使用，随时随地拍照的JPEG格式图片瞬间就可以上传到网络，最短的时间内能够最大限度地传播，JPEG的优异品质使它成为了最爱欢迎的图像格式。

TIFF（Tag Image File Format）是Mac中普遍使用的图像格式，最初是为了跨平台存储扫描图像的需要而设计的。TIFF图像的特点是格式复杂、存储的信息量大。正因为它对图像细微层次的数据信息存储量很大，所以图像的质量也相对较高，故而非常有利于原稿的复制。

TIFF格式具有上述的优点，但是它的结构较为复杂，兼容性相对较差，最初应用时有些软件还不能正确识别TIFF文件，随着软件技术的飞速发展，现在大多数Mac和PC机上的软件已经能够正确识别TIFF文件，因而TIFF格式文件现在也是微机上使用最广泛的图像文件格式之一。

RAW格式也被称作无损压缩格式，RAW格式是数码光学设备将镜头前现场环境下的所有色彩信息全部记录并存储的一种格式。如果你需要输出高品质、大尺寸的照片也可以使用RAW格式。

RAW格式最大的优点就是在应用过程中，可以将文件转化为16位的图像。也就是有65536个层次可以被调整，这相对于JPEG文件来说是一个相当大的优势。当对一个图像进行编辑的时候，重点调整图片的阴影区或高光区时，使用RAW格式就显得非常重要。

但在实际应用中，大多数人并不喜欢RAW格式，因为使用这种格式存储的文件实在太大了，他们需要占用更多的存储空间。而且在读取时也需要专门的软件来时行操作，但是高品质的图像输出需要还是离不开RAW文件。

丝网版画前期的创作稿对色彩和细节的要求，使得我们创作人员更应该注重文件的压缩质量和色彩空间，所以，raw文件格式是在选择创作稿时的首选。

1.2 作为前期创作稿图片的曝光尽量准确，色彩还原真实

一张图片的曝光直接影响作品的层次细节。曝光不足的情况下，图片整体明度偏暗，暗部层次不清晰，亮部偏灰，采取一些PS的手段和方法还是可以调整到曝光准确的；如果曝光过度，暗部层次应该不受很大的影响，但是亮部的层次会严重缺失，亮部产生大面积的白色区域，这样情况下，是任何手段都无法弥补的，所以在拍摄前期创作稿时应该“宁缺勿过”，即宁可让最后的图片有少许曝光不足，也不要曝光过度。这点对丝网版画的画面质感有很大的影响，能够让画面的元素更立体，层次更加丰富。

色彩的还原同样重要，在丝网版画分版阶段，需要准确的颜色进行分出CMYK虽然现在的PS技术已经可以把简单的偏色纠正的很好，比如环境光产生的偏色，只要选择色彩平衡功能就能调整好，但是有时因为色温产生的偏色，比如，钨丝灯光下的偏色即使用了白平衡调整后也会使颜色的纯度降低，视觉上感觉颜色很“脏”。

1.3 拍摄图片的相机、调整图片的显示器及软件要进行色彩统一管理

在平时编辑和看图片的时候会发现一个问题，图片在相机和电脑中观看的颜色是有差别的，即使是在同一台电脑上，一张图片用不同的观看软件打开，颜色也会有细微的不同。这就影响了我们对色彩的判断，从而影响创作的结果。

统一的色彩管理是必不可少的，这里的色彩管理是指在相机，电脑的显卡和软件中有颜色设置这一功能，通过对色彩的统一设置，达到色彩一致的结果。

相机、显卡和PHOTOSHOP中的色彩设置都包括adobeRGB和SRGB选项，只要在相应的设置中统一选为AdobeRGB或sRGB就可以了。

二 利用先进的PS影像处理理论对制作丝网版画草稿的色彩及影调进行还原

影调分为高调、低调和中性调，而色调是由层次、明暗反差和色彩组成的。对于丝网创作稿来说，一是要求层次分明，自然细腻；二是明暗反差，高、低调子要通透明晰，明暗部都保持层次，没有曝光过度或暗死的问题；三是色彩分明亮丽，色彩还原准确，色彩夸张的合理，色彩运用的有创新，色块分布明晰，没有色滞和过渡的情况。

在丝网版画中运用PHOTOSHOP的影像处理理论，即“全局色彩校正技术”不仅是数码暗房首要的工作流程，更是一个数字图像处理的方法论，它由三个要素构成：非破坏性编辑；黑白灰场设置；创建和存储母版图像文件。这三个要素是相辅相承的，，是调整图像中不可缺少的三个步骤。

通过这一理论的指导，在对某一图像进行色彩校正调整时，图像偏“灰”的问题不仅消失了，偏色还得到了校正，色彩细腻，并且图像增加了反差影调。整个过程是由平淡的图像到色彩丰富的图像，从技术上使图像草稿的质感、影调和色彩达到质的飞跃。

假如不采用全局色彩校正的方法，直接在图像-调整下，应用色阶、色相/饱和度、色彩平衡、对比度等这些传统的调整方法也能达到我们在全局色彩校正后的观看效果，但是，当把图像放大到100%的时候，就会发现：图像的细节损失严重，例如，小草不会是一根一根的，而是粘连在一起的。可想而知，这样处理的图像放大到5英寸能够看清楚，上网也勉强可以，但是不能满足大尺寸的丝网版画对细节的要求。

在数字技术飞速发展的今天，丝网版画对PHOTOSHOP技术的要求也越来越高，我相信掌握了高水平的图像处理技术，就能够创作出更多的形式和创作语言。

参考文献

[1] 豪斯金斯《丝网版画教程》吉林美术出版社2004年1月版

[2] 苏新平 《丝网版画技法》北京大学出版社 2008年8月版

[3] 廖念一 《计算机辅助制版与水印丝网版画》西南师范大学出版社2007年4月版

[4] 高函 《数码暗房之道》电子工业出版社2009年5月版

[5] 刘宽新《数码影像专业教程》人民邮电出版社2008年1月版

[6] 顾铮 《世界摄影史》浙江摄影出版社2006年7月版

[7] 斯通 《美国摄影教程》人民邮电出版社2011年10月版

影像处理范文第5篇

1.1大比例尺基础测绘工程。基础测绘工程，就是指对某一个区间、空间进行测量，或者是对某个区域的土地及面积进行测量，通过测量到的各种有效信息、资料来绘制地形地图等。在我们这里，通常会在一些大型工程建设之前来对其所在区域进行地形图的绘制工作，或者是在开发处女地（未经开垦的土地或未探索的领域）的时候进行基础航空摄影，来获取基础地理信息的遥感资料。

1.2无人机影像。无人机影像就是指无人机遥感影像，在新形势下背景下，无人机遥感是遥感的发展趋势之一。无人机遥感影像技术之所以得到了广泛的应用和发展，主要体现在两个方面：①无人机遥感影像技术应用系统具备很多优点、优势，它运行工作的成本较低，再者就是在执行任务的时候灵活性非常强。②无人机遥感影像应用技术是作为卫星遥感、航空遥感的补充而存在和发展的，因为无人机由于自身特性，所以很多的功能是卫星遥感、航空遥感所不具备的。无人机影响的特点：前面也稍微的提及到了一点，无人机摄影相比较于那些载人的常规比较大的航空摄影飞机而言，其摄影相机的小型化、非专业化以及无人机飞行平台的低空化是其独有的特点，同时也是一定意义上的优势。其具体的优势主要表现为，无人机的种类多样化、所搭配的摄影相机也多样化，所以不同种类的无人机搭配不同类型摄影相机，其获取到的影像信息及数据方面的质量也就不同。像幅小、色彩真实、分辨率高是无人机影像普遍存在的特点和优势。

2无人机影像处理应用技术

2.1空三加密应用技术。关于空三加密，空三加密是我国无人机影像处理技术的关键所在，同时它也是整个工作流程当中的处理最难点，其质量和程度的好坏直接影响到后续的成果精度的准确性。我国早期发展无人机影像处理技术时，在大比例尺的基础测绘工程过程中，空三加密是当时的主要瓶颈。后来经过综合的运用多项相关的先进技术，以及科学的处理方法和策略，才得以解决这个问题。目前，空三加密多是采用我国测绘科学研究院研究制作的PixelGrid这种高分辨率的远程低空遥感影像一体化测图系统。

2.2大比例尺基础测绘工程影像数据预处理。无人机影像本身在航空测绘拍摄的过程中，所用到的摄影相机基本上都是非量测相机，所以其所拍摄到的影像图片也存在边缘上的光学畸变，所谓畸变现象在图E中可以看到。这种影像相片的边缘光学畸变，它已经改变了所拍摄区域的实际地面地形位置等方面。所以，在基础测绘过程中进行数据预处理可以更好的对影像图片进行矫正。

2.3影像畸变改正。前面也提到了影像畸变，无人机影像航空测绘与传统航空摄影有所不同，我们所使用的低空遥感平台，通常情况下搭载的都是非量测摄影相机。就目前而言，我国国内在进行大比例尺基础测绘工程过程中，在无人机影像处理技术的运用领域上，普遍使用的是500D、5DMarkII等民用普通单反摄影相机，它是用来配合定焦镜头来进行空中拍摄的。受到以上这些因素的影响和作用下，无人机拍摄到的影像相片存在着不同程度的畸变现象，如图E所示。所以，我们在测绘的时候为了削弱和降低非量测摄影相机由于畸变而带来的误差，采取以下必要的改正措施。改正模型如下：①Δx=（x-x0）（k1r2+k2r4）+p1［r2+2（x-x0）2］+2p2（x-x0）（y-y0）+α（x-x0）+β（y-y0）②Δy=（y-y0）（k1r2+k2r4）+p2［r2+2（y-y0）2］+2p1（x-x0）（y-y0）①式和②式中的x，y分别表示像素坐标系中像点的坐标，K1和K2为影像图片畸变系数，P1，P2表示偏心畸变系数。通过计算来对其进行还原。

在大比例尺基础测绘工程中，运用无人机影像处理技术可以更方面的获取地形图等相关资料。无人机本身具有机动化、快速航测拍摄等优势特点，所以获取的影像图片也具有高分辨率特点。在运用的过程中，像一些技术性的处理措施是非常重要的，它可以帮助无人机航测过程中提高其工作运行的效率，更好的为相关部门进行大比例尺基础测绘工程提供服务和保障。

影像处理范文第6篇

关键词：倒车影像处理 COMS图像传感器 RGBS信号 视频转换

中图分类号：U463.6 文献标识码：A 文章编号：1674-098X（2013）03（a）-000-02

随着汽车家庭普及的全球化以及行车停车的拥挤，摄像头辅助倒车系统已经成为了汽车的必备部分。由于COMS图像传感器的低成本、低功耗等优点，使之被广泛应用于车载摄像头中。现今市面上多款车型的原装显示屏是以RGBS信号输入，所以如何将COMS图像传感器输出的YCrCb格式的图像转化为RGBS格式成为该文要解决的重点。

1 总体方案设计

2 系统硬件的设计

2.1 电源电路的设计

由于各芯片所需电压值均不一致，须根据各芯片数据手册选择

合适的电源，满足需求。在本设计中，倒车摄像头中COMS图像传感器芯片选择APTINA汽车级芯片MT9V139。汽车电源为12 V，为给各芯片供电，需要搭建电压转换电路，应用于PCB电路板上的电源转换主要用DC-DC方式。DC-DC转换器的优点是可输出电流大、静态电流小、效率高等，但其开关噪音较大且占用PCB的面积较大，系统较复杂。而线性稳压器LDO的成本低、噪音小、静态电流也较小，电路简单，但其只适合输入输出压差小、输出电流小的电路。根据这两者的优缺点，本设计采用两级电压转换，第一次采用DC-DC，第二级采用LDO。

本设计中选择LINEAR公司的LT3970电源芯片作为电压转换电路的第一级转换，将12 V电压转换为3.3 V。LT3970是一款可调频率、单片式、降压型开关稳压器，它的输入电压范围高达40 V，且只需消耗2.5 μA的静态电流。在低输出电流条件下，低纹波突发模式操作保持了高效率，且其输出文波在典型电路中可抑制在5 mV以下。该器件最大的优点是封装小，易于摄像头内部电路的搭建。第二级电源转换采用LINEAR公司的LTC1844系列电源芯片，将3.3 V电压分别转换为1.8 V、2.5 V、2.8 V。此款芯片输入电压范围很宽：1.6 ～6.5 V，且静态电流很低，不仅减少了对电源的电压要求，而且降低了功耗。

2.2视频转换电路的设计

COMS图像传感器选择MT9V139芯片，它是一款高清感光度图像传感器，此芯片集成了单片机芯片系统，可提供非常出色的低照度效果，最低照度可达到0.01LUX，超过人们对CCD传感器的预期需求，而且在夜视环境下还具有优异的近红外（NIR）响应性能，此芯片还具有体积小、功耗低等优点。

通过COMS图像传感器采集到的图像信息，以YUV格式通过8位输出端传送到CH7026的8位输入端，由LPC11C24对CH7026进行配置后，将YUV格式数字信号转换为RGBS模拟信号，再通过滤波电路对信号进行去噪提取，传送到显示屏上。视频信号转换电路如图2所示。

3 系统软件的设计与调试

本设计软件调试部分的整体思路是通过微控制器LPC11C24对COMS图像传感器及CH7026进行配置，完成图像采集及输出视频信号转换的过程。主要用到总线进行配置及串口通信。

由于本设计需要采用两个总线接口，所以采用LPC11C24的GPIO口模拟总线的方式进行编程。CH7026的接口SCL、SDA分别接LPC11C24的PIO2_7和PIO2_8端口，MT9V139的接口SCLK、SDATA分别接LPC11C24的PIO0_10和PIO0_9端口。

参考文献

[1] 顾晓.基于大面阵CMOS图像传感器的智能相机研究[D].中国科学院研究生院，2005.

[2] 王柏盛.C程序设计[M].北京：高等教育出版社，2004.

[3] 夏路易，石宗义.电路原理图与电路板设计[M].北京：北京希望电子出版社，2002.

[4] 李广弟，朱月秀，冷祖祁.单片机基础[M].3版.北京：北京航天航空大学出版社，2007.

影像处理范文第7篇

[关键字] CBERS-02B 纠正HR CCD 无控制 几何纠正

[中图分类号] P236 [文献码] B [文章编号] 1000-405X（2013）-2-143-2

0引言

CBERS-02B星是由中巴两国共同投资、联合研制的传输型地球资源遥感卫星，我国于2007年9月19日发射成功；CBERS- 02B星搭载了一台高分辨率全色相机HR和多光谱相机CCD，其中搭载的HR相机可获取到的全色影像空间分辨率可达2. 36m，光谱范围0.5～0.8μm，CCD相机分辨率为19.5m 和258m的宽视场成像仪（WFI）。

为了进一步提高贵州省内的多源影像的积累以及最新遥感影像的获取，笔者单位获取了中国资源卫星中心CBERS-02B遥感数据使用资格，而了更好的应用02B卫星遥感影像数据，扩大基础地理信息更新的影像资料来源，通过中国资源卫星应用中心获取了贵州省内的遥感影像数据，并对影像数据进行了纠正和影像融合工作。

1纠正处理方法与项目内容

1.1纠正方法

目前常用纠正方法主要有物理模型纠正和几何模型纠正。物理模型纠正是对于地形起伏大或影像侧视角大的地区，利用成像的卫星轨道参数、传感器参数及DEM数据，一般对影像进行精确的物理模型纠正。另外一种则为几何模型纠正。对于平坦地区或未能提供影像卫星轨道参数、传感器参数的地区，采用多项式变换的几何模型进行纠正。

本次采用了几何模型纠正并结合DEM数据对地表投影差进行纠正，实现了全省资源02B影像正射纠正。工作流程图如下：

1.2项目内容与数据准备

项目资料准备过程中，从中国资源卫星应用中心获取覆盖贵州省全部的高分辨率影像（HR）影像1003景、多光谱（CCD）影像200景。经过遥感影像覆盖范围的分析，需要处理的总数约为900余景（但考虑重叠度因素，其实际处理数据面积可能会更多）。

1.2.1DEM数据准备

使用全省1︰1万DEM作为纠正数据；针对贵州山地较多，高差较大的特点。利用整理好的DEM对地表投影差进行纠正，在纠正之前对全省的DEM进行整合处理，不同投影带的数据归于统一的投影带上。

1.2.2参考影像准备

利用贵州省已有SPOT5影像作为参考影像，影像已进行了正射纠正，但时间分辨率较低为2002-2005年期间影像资料。因本次处理的数据量较大，不采取外业实测获取纠正控制点以及检查点，而是根据参考影像进行无控制无模型的遥感影像纠正实验，经过投影换带以及拼接整理后准备好。

1.2.3元数据准备与管理

为对02B资源卫星遥感影像数据管理方便，针对其02B卫星影像的XML元数据进行管理，将重要的元数据全部录入数据库；对卫星影像的组织管理更加系统，以后在工作中查询使用也更加方便。

1.2.4 02B资源卫星遥原始影像数据准备

利用自主开发的“卫星影像范围示意图标绘程序”对原始数据进行标绘；根据卫星影像元数据自动标绘影像范围和编号、拍摄时的轨道编号将数据分层分颜色显示，叠合贵州省的省界以及1︰10万分幅的格网和分幅编号等资料整理制作结合关系表，使卫星影像的管理和使用更加直观和形象。

HR影像准备：从中国资源卫星应用中心获取贵州省的2007、2008、2009和2010年的HR影像，经过筛选卫星影像成图时影像运量不超过10%，且结合部等关键地区无云雾的共计约1003景，覆盖范围如下：

2影像处理

2.1 02B资源卫星HR影像处理

2.1.1 HR影像匀光

从中国资源卫星应用中性获取的原始HR影像整体反差较弱，画面比较模糊，利用软件自动匹配同名点成功率低，故需要在纠正前将影像整体匀光一次，目的是为了提高对比度和亮度，以提高软件自动匹配同名点的精度。

2.1.2 HR影像纠正

02B资源卫星影像采用UTM投影WGS84坐标系，但在实际使用过程中发现其提供的初始位置不完全正确。

影像纠正的方法采用ERDAS软件进行。

经过试验，项目采用粗纠正+精纠正的方式处理。纠正过程中可选用128像素的搜索窗口匹配大量的同名点（每景2000以上）。

纠正后影像位置精度中误差小于2个像素（5米），符合设计和使用需求。

2.1.3 CCD影像纠正

HR影像虽然空间分辨率高，但只有一个波段的数据，光谱分辨率低。资源卫星应用中心提供的影像数据还包含分辨率19.5米的多光谱数据（CCD相机影像）。CCD影像包含5个波段的数据，色彩丰富。

2.1.4HR和CCD影像融合

将纠正好的HR影像和对应的CCD影像用ERDAS进行融合，融合方法选用主成分变换算法。

2.1.5融合影像镶嵌裁切和匀光

融合结果影像边缘带有不规则的黑边融合的干扰数据，需要将其成果中有用数据裁切出来并拼接成规则图幅。

融合的成果图像色彩不一致，而且与地物实际颜色不一致，最后还需要将影像与标准片进行匀光。

处理后效果见下图：

3使用后的优势与效益

完成了全省已有可用的HR影像的纠正以及CCD影像的纠正，融合和匀光工作。项目完成后将更新大量我院的基础影像数据，并为各类工程项目提供服务：

（1）完善我院贵州省内卫星影像资料数据，进行周期性积累；

（2）为1：1万基础地理信息数据国家任务提供调绘以及更新的最新影像资料，减轻目前调绘数据现实性差的压力；

（3）提供我省最新最全的卫星影像资源储备，为紧急发生的地质灾害与其他情况提供快速的影像数据辅助支持。

（4）提供项目前期筹备、辅助决策基础数据。

（5）监测地理国情。响应国家“十二五”规划，利用最新的卫星遥感数据监测地理国情研究，即是监测国土疆域面积，地理区域划分，地形地貌特征，更好的开展地理国情综合调查。

4 结论

CBERS-02B对地观测技术的进步，标志我国遥感技术的巨大发展。初步试验结果表明，从影像纠正后的几何精度和融合质量方面来看CBERS-02B影像数据可以作为国家基础数据库更新以及其他测绘项目前期准备以及项目辅助的应用影像数据源。通过对其他卫星影像采用此纠正方法的实验，进一步验证了此纠正方法的可行性与高效性，能够达到无模型影像数据的快速纠正与处理的效果。

参考文献

[1]顾行发，田国良，李小文，等.遥感信息的定量化[J].中国科学E辑，2005，35（增刊I）：1-10.

[2]张剑清，张祖勋.高分辨率遥感影像基于仿射变换的严格几何模型[J].武汉大学学报.信息科学版，2002，27（6）：555-558.

[3]廖安平，陈利军，张宏伟.CBERS-02B卫星影像几何纠正与融合试验初步研究[C]//第三届区域遥感应用国际论坛论文集.2008-04.

[4]国家测绘局.国家1∶50000数据库更新工程-航空数字正射影像数据生产技术规定（第二版）（内部资料）[Z].2007.

[5]赵书河，冯学智.中巴资源一号卫星南京幅数据质量与几何配准评价[J].遥感技术与应用，2000，15（3）：170-174.

影像处理范文第8篇

【关键词】土地利用更新调查 遥感影像处理技术 应用

为了促进我国国民经济的发展，合理利用土地资源是一项重要手段，目前，原有的土地利用更新技术已经不能满足时展的需求，怎样做到图、数、实、地相一致成为人们面对的新问题。随着遥感技术的开发和利用，土地利用更新调查技术得到了很好地发展，也为土地利用调查工作带来了极大方便。

1 遥感影像处理技术

遥感技术，指应用各种传感器对远距离目标所辐射和反射的电磁波信息，进行收集、处理后形成影像，以达到对地面各种物体进行探测和识别的目的，如航空摄影就是一种遥感技术。遥感影像处理技术，是在利用遥感技术的基础上，对遥感图像进行辐射校正、几何纠正、图像整饰等，常用的遥感图像处理技术有光学处理和数字处理两种。光学处理包括一般的光学几何纠正、分层叠加曝光处理等；数字处理指用计算机进行图像分析处理，这种处理方式灵活性好，处理速度快，且成像品质高，因而得到广泛应用。在土地管理中，不论是对于土地资源调查还是对于土地的征用，遥感影像处理技术都发挥了巨大作用。遥感技术的动态监测能力实现了对地的定期重复观察，同时对土地的违法利用以及土地利用的变化情况起到了有效监测作用，从而便捷地获取土地变化相关信息，这是遥感技术相较于其他传统方法的优势。随着遥感影像处理技术的发展，其作为一种高容量信息的载体，已经在土地利用更新调查中起着越来越重要的作用。

2 遥感影像处理技术在土地利用更新调查中的应用

遥感影像处理技术在土地利用更新调查中应用的总体思路，是利用现存的历年详细土地变更资料，结合先进的遥感技术实施对地监测，采取内外共同工作的调查方式，获取较为精准的土地基础数据的技术。在使用中，通常采用3S技术相结合的方式进行最新信息的获取，将遥感图像与GIS平台相结合，通过分析来获取土地利用变化的相关信息，然后利用GPS精准定位功能，对已获取的信息进行核查，最后将全部信息整理输入计算机。

2.1 遥感影像处理技术的增强措施

遥感影像增强处理是指通过一定手段对原图像附加信息或进行数据变换，有选择地突出图像中重要的部分，使图像与视觉相匹配。影像增强处理是整个土地利用更新调查的基础工作，同时也是遥感数据处理的核心工作，影像增强的最终目的，是优化影像视觉效果，提高影像的清晰度，突出土地变化信息，将影像转换成便于人类及计算机分析处理的形式。图像增强可以分为两大类，一类是空间域法，一类是频率域法，前者是通过局部求平均值法除去或减弱瑕疵部分，后者是采用高、低同滤波法使模糊的图片变清晰。其中，多光谱影像的光谱信息极其丰富，不同的物质可以通过不同的波段反映出来，分辨率极高，纹理信息较丰富，所以，为了避免影像合成时出现色调不均匀的现象，应进行波段选择和彩色合成，合理利用波段信息，辅助分析影像。

2.2 遥感影像处理技术几何精校正

遥感卫星的扫描仪每次扫描有6个平行光电转换器共同工作，而制图仪每次扫描有16个平行光电器件共同工作，由于各个光电转换器件存在特性差异以及电路漂移，图像中各个像元灰度值不能准确反映地面物体反射的电磁波的强度，并且图像时常带有条纹，清晰度极差。卫星图像的几何校正是指消除图像中的几何畸变，将遥感图像投影到平面，使其符合地面物体的地理坐标。卫星图像的几何校正是根据卫星轨道公式进行计算的，包括卫星的轨道、位置以及扫描特征等，按照一定计算方法来确定图像中地面物体的位置，生成符合某种要求的新图像。但是在实际应用中，遥感器的位置和姿态测量值往往存在一定问题，如精度不高等，致使图像几何校正的精度也随之变得不高，因此，需要进一步进行几何校正工作，可以参考以下几点：第一，建立原始图像和校正后图像坐标系；第二，确定控制点；第三，建立畸变模型；第四，根据畸变模型进行图像几何转换，并重新采样。

2.3 遥感影像处理技术的配准

遥感图像的配准是指将不同时间、不同传感器、不同条件下获取的两幅或者多幅图像进行匹配以及叠加，实现影像及坐标统一的过程。其原理是首先对两幅图进行特征提取找到特征点，然后通过匹配的特征点得到图像空间坐标变换参数，最后根据该参数进行图像配准，其中，特征提取是保证匹配成功的关键所在，因此，应寻求准确性极高的特征提取方法以保证匹配的精准度，在配准后，采用“卷帘式”方法进行比较，及时确认是否配准超限。

2.4 遥感影像处理技术的融合处理

遥感图像数据融合是一个队多遥感器的图像数据和其他信息的处理过程，着重于把那些在空间上冗余的数据，按照一定规则进行处理，获得更丰富的信息，生成具有空间特征的合成图像。图像的融合并不是简单的将图像进行叠加，而是通过图像融合过程生成更有价值的信息图像，融合后的图像既能提高多光谱影像的空间分辨率，同时又保留其特性，不仅美观而且色彩丰富，让使用者得到更多的信息，减少理解的困难，提高利用遥感技术所收集数据的利用率。遥感图像融合可分为以下几种融合方式：

第一，基于像元的图像融合。指直接在采集的原始数据上进行融合，以改善图像处理的效果，获得更好的视觉效果。

第二，基于特征的图像融合。指运用不同的算法，对数据源进行识别和特征提取，然后对这些信息进行分析处理，然后运用特殊方法进行融合。

第三，基于决策层的图像融合。指在理解和识别图像的基础上进行融合，这是一种高层次的融合，往往直接针对于应用。

3 结语

土地利用更新调查是土地管理中的基础工作，也是相对较重要的环节，传统的土地变更调查法比较落后，不能很好地满足时展的需求，遥感技术的应用及发展就很好地解决了这一问题，实现了图、数、时、地相一致，为土地利用更新调查提供了极大方便。

参考文献：

[1]施军.遥感影像处理技术在土地利用更新调查中的应用[J].科技致富向导，2013，17：212.

[2]幸义田.江苏省土地调查遥感影像存储与管理研究[D].南京师范大学，2013.

影像处理范文第9篇

【关键词】无人机；遥感测绘；影像处理

无人机与有人机相比，优势主要体现在三个方面：一是，极高的机动性。由于无人机空间的局限性，无人机整体重量不重，在速度、范围上有很大的提升空间；二是，极强的环境适应性。无人机不需要专门的起降场，而且对气象条件的要求也不高，从而使工作效率大大提升；三是，极好的经济性。飞机价格适当，一般的公司都具备购买能力。但是，有优势就有劣势。航拍的质量、重叠角度的误差、漏拍等问题也一直存在。如何把无人机在航拍上的功能充分发挥出来并提高无人机数码遥感测绘系统的准确性，是我们现在研究的重点。

1 系统集成

我国目前的无人机主要分为两种：固定翼无人机和无人直升机。本文所进行研究探讨的无人机是固定翼飞机。平台则是“双发”型无人机飞行平台，飞机的抗风性能好，有效载荷大，能够满足辅助设备的安装所占用的空间。微型无人机遥感系统由于受飞行平台的制约，体积和重量较大的专业的航空摄影机都不能采用，因此，我们一般采用的是数码相机。在选用数码相机的时候，我们主要关注一下几点：一是，CCD分辨率与CCD器件尺寸。CCD器件上像素越多，分辨率就越高。二是，影像质量。由于遥感应用需要高质量的数字影像，所以影像文件的存储应采用TIFF、RAW等无损的文件存储格式。三是，感光度指标。用于航拍的数码相机应该具有较宽的感光度范围。四是，存储介质。应采用可移动储存介质较大的CF卡为主。除此之外，还有很多需要注意的问题，工作人员要具体问题具体分析。如图1所示，微型无人机遥感系统组成。

室内作业和场外作业两部分是微型航空遥感系统运行的主要部分。室内作业设备主要是专业的图像处理设备。而场外作业的目的主要是获取高质量的遥感影像。微型无人机航空遥感系统一般可以完成半径150千米以内的超视距自主遥感业务飞行。

2 飞行试验

在确定好无人机试验的准备工作后，针对不同的地形地貌，进行多次的调试和试验。试验的主要目的是为了研究无人机遥感系统的成像能力，进行了三次试验。第三次总结了前两次的经验，以在某地拍摄获取的400张影像数据为例，飞行速度为80km/h，航高750m，航向重叠75%，旁向重叠为50%，设计航道7条，覆盖面积为3500×2000m?，单片覆盖约725×500m?并装有稳定平台。

按照一般的航空遥感要求，拍摄时航向重叠率在53%到60%之间，旁向重叠率在15%到30%之间，因此，考虑到本次实验中出现的各种问题，我们将航向重叠率为75%，旁向重叠率为50%。而航迹因为天气较好的缘故与预定航线偏差控制在1s内。由于地区的局域性限制，在最后生成的影像中，除去非航道上拍摄的大约140张不能用之外，剩下的250多张的影像在我们的要求范围内。

在无人机进行切换航带时，由于设计的飞行航线太短造成拍摄航带时的航迹角偏差比较大。在后来的第三次飞行中安装了稳定平台。在之前没有安装的时候角度偏差有的达到了8°，当增加了稳定平台后，控制在5°以内，使得影像在处理和拼接有了改进。至此，实验的目的达到。

3 无人机影像的获取及处理

3.1 无人机影像的获取

无人机的遥感系统主要由三个方面组成：空中控制系统、地面控制系统及数据后处理系统。在无人机影像采集时，具体的操作流程有以下四个步骤：一，进行合理的航迹规划，将规划好的航线载入到控制系统；二，控制无人机按照航线飞行，进行拍摄；三，将无人机拍摄的影像进行存储并将数据发回地面控制系统；四，在完成一系列的任务后，结束飞行与拍摄。

3.2 无人机影像的处理

在获取无人机拍摄的影像资料后，应该先进行检查。检查的步骤具体如下：第一步，确定每一张原始获得的影像数据都能够正常打开并且各方面的数据都是完整的、准确的；第二步，对数据进行抽查。主要检查每张影像是否存在拍摄问题和拍摄中是否受到云或者雾等天气状况的影响；第三步，确定坐标。拍摄地点的坐标有时会与影像中的坐标产生误差，如果遇到这种情况应该及时做好记录，对其作出细致的检查；第四步，对无人机的航向重叠度、旁向重叠度等方面进行检查。

3.2.1 影像的预处理

无人机上搭载的成像设备是数码相机。数码相机内的内方位元素和畸变差对相机的成像效果有着较大的影响。因此，在对影像处理前应该先要对数码相机进行检查，而且还要针对不同的型号的相机进行不同的方法处理畸变差，从而使影像的质量得到较大的提高。

在一系列的检查之后，修正后的影像需要进行均色处理，使影像在亮度、灰度、纹理等方面保持一致。

3.2.2 影像的匹配

处理遥感影像数据的关键步骤之一是对影像进行匹配。进行特征的影像匹配法首先要在每幅影像上提取特征点，然后对不同影像上的特征进行匹配，利用SIFT特征自动匹配法和RANSAC算法对影像进行处理和优化，能够快速得到高质量的影响。

3.2.3 全景影像图的拼接

全景影像图主要是针对无人机进行航拍时有无漏拍或是影像的重叠度能否达到要求而做的检查。而且与正射影像图相比，它能够不依据控制点的数据，只需要影像上的匹配点便可以直接快速拼接出全景影像图。

3.2.4 区域网的空中三角测量

控制点和检查点的精确值可以让我们对所获得整体数据的精准度有一个充分的了解，对区域网的空中三角测量，可以在必要时采取一定的措施来提高整体结果的准确性。

3.2.5 制作正射影像以及精度检查

在完成对空中三角测量后，便可以进行正射影像的制作。利用实验区的DEM配合之前得到的方位数据和匹配点对影像进行处理，最终得到精准的正射影像。在得到正射影像的基础上，我们还要对它的准确度进行检查，找出其中的误差，以便得到正确的正射影像。

在本次的实验过程中，根据无人机采集的遥感影像的数据特点：无框标、无准确的定向，无地理参考等问题，做了以下处理方法：

（1）在每张裁剪后的照片后面加上地理参考；

（2）将影像加上UTM投影信息，使影像的变形率小；

（3）将图片进行高分辨率的处理并放到格网中进行剪裁，结合地面GPS点地形图进行几何定位最后通过mosaic合成一张大图片。

4 存在的问题及改进方法

通过对飞行试验和后续影像处理，我们可以看出以下几点问题：

（1）气象因素的影响。无人机在进行影像采集时受到天气状况的影响是不可避免的，因此，我们应该更好的改进飞机的硬件设施的稳定性。

（2）几何纠正的精准度。几何纠正的精准度在很大程度上影响了野外GCP点的采集情况。因此，我们要提高野外GCP点的利用率，就必须仔细参考实验区域内现有的影像图或者地形图等资料。

（3）自动拼接软件的分辨率过低。我国目前为止对于专业的处理大数据量小飞机航拍的软件相当缺失，致使工作量增大、对于在民用航拍的推广难以进行。

5 结束语

从以上的分析可以看出，无人机在目前只能满足摄影测量的基本要求。在本次的实验中，无人机获取的影像资料加上已有的区域高分辨率率的影像配以大比例的地形图，使区域内达0.1m的高分辨率影像的获得证实了这个实验的可行度。在以后无人机在很多行业都会得到广泛的应用，而影像像幅小、影像倾斜角过大、重叠度不规则等问题研究与改进工作也应当近一步的加深。

参考文献：

[1]毕凯.无人机数码遥感测绘系统集成及影像处理研究[D].中国测绘科学研究院，2009.

[2]陈天.基于CIPS的低空无人机遥感影像处理研究[D].东华理大学，2013.

影像处理范文第10篇

关键词： LPS无人机 遥感技术

中图分类号： P237 文献标识码： A

前言

无人机航空遥感作为我国“十一五”期间重要的测绘遥感数据获取方式目前已经成为获取地面遥感数据的重要手段之一；无人机是一种由动力驱动、无人驾驶、可重复使用的航空器的简称，英文常被称作是Unmanned Aerial Vehicle，缩写为UAV，无人机航空摄影具有时效快、分辨率高、机动性强的特点。本文以某西南省份山区城市的无人机测绘实例，进行一些研究讨论。

数据使用

LPS（Leica Photogrammetry Suite）是徕卡公司推出的遥感及摄影测量系统。主要为处理地球空间影像提供了精密和面向生产的摄影测量工具。LPS可以处理来自多种航天、航空传感器的多种格式影像，包括黑/白、彩色和最高至16bits的多光谱等各类数字影像。

试验区域位于西南某省的山区某县，选择进行试验区域的位于县城周边，目前试验区已有GPS E级网，地面分辨率为0.15米的无人机影像资料，焦距为24mm，像片控制已经完成。无人机影像公司同时提供了原始影像及经过畸变校正后的重采样影像。

经过分析无人机航空影像航向重叠度达到90%，而旁向重叠度也达到了70%，实验区域的无人机影像重叠度大，航片数量较多。

试验区域内部相对高差约100-300米，同时覆盖了部分城镇区域，由于楼房高差较为明显，导致城镇区域部分影像投影差较大。

单张影像覆盖面积为5616×0.15=842米3744×0.15=561米。

经过分析原始的无人机航空影像航向重叠度达到90%以上，而旁向重叠度也达到了70%，相同区域内覆盖的航片数量过多。为了减少数据处理量，将采取抽片的方式：在同一航带上，每隔2张航片抽取1张航片使用；航带间，相互间隔1条航带进行抽取。

经抽片后，航向重叠度达到70%左右，旁向重叠度达到55%左右，仍然能满足空三加密的需求。此时，总共使用了80幅航片（5个航带，每条航带16幅航片），覆盖了试验区域。原始飞行数据概略及像控分布图见下图：

数据处理

由于无人机较之大型机稳定性较差，受气流以及投影差等影响，无人机数码航片边缘模糊，地物位移现象比较明显，导致相对定向时像对找不到足够的连接点或者连接点不相符。为此采用裁剪去掉航片边缘的方式来进行空三加密。

处理后的影像进行解析空中三角测量计算，在经过裁剪处理后，进行相对定向，匹配点在航片上分布比较均匀，并且匹配质量较好（如下图所示）。从相对定向的结束报告也可以得到，匹配成功率很高。

结论

针对一分区进行加密分析，抽除左侧的航片（4+4+6）共14张，全区航片加密通过。RMSE为0.5510 pixels。使用加密结果进行立体测点，与现有地形图的对比检查点。平面检查点116个，中误差0.3235m；高程检查点61个，中误差0.5625m

由于边缘模糊的区域被裁减掉，在选取控制点时的区域比较清晰，控制点的精度得到提高。但是由于经过处理，损失部分信息，因此在做加密时抽片需要分析，避免重叠度不够而不能进行区域网加密；困难地区的航片不能进行抽片。裁剪后区域加密的精度有比较明显的提升。

参考文献

[1] 程崇木.固定翼无人机航空摄影测量精度探讨[J],人民长江,2010,42(11):54-56

[2] 初爱萍.基于DPGrid软件的无人机数据处理[J],科技信息，2010,下：196-197

[3] 杨爱玲.基于固定翼无人机航摄影像获取及应用探讨[J]，测绘与空间地理信息，2010,33(5):160-162