∑ ∑ ... (6)
式(6) 中 X、Y 為參考坐標；x、y 為待校正坐 標；aij、bij為待定系數；N 為多項式次數，N 的選 取取決於影像變形的程度、GCPs 的數量及地形位 移的大小，由於本研究所使用之待校正影像之扭曲 度不大，故使用 1 階數值來做為影像幾何校正的模 型參數。
3.4 影像校正品質檢核模式
由於影像 GCPs 選擇的方式會影響影像的整體 校正品質，因此本研究以幾何特性來驗證校正後影 像之品質檢核。在此本研究使用均方根誤差 (Root Mean Square Error, RMSE) 作為本研究校正後影像 之物理性檢核模式。均方根誤差是影像處理技術中，
常用來判斷影像處理後品質的好與壞，RMSE 是 MSE 的平方根，RMSE 的計算式如式(7)：
= ∑ ( − ) + ( − ) ... (7)
其中 xi、yi為經過校正後的新坐標，x、y 表原 始影像坐標，n 為 GCPs 的數量。當 RMSE 值越小 時，代表著兩張影像間之幾何校正成果的相似程度 較高。
4. 結果分析
結果分析與討論上分為三大層面進行結果呈 現，分別為 (1)物件萃取、(2)物件匹配及 GCPs 選 取、(3)影像校正及校正品質檢測成果。
4.1 影像物件萃取成果
本研究根據研究流程程序 (圖 2) 來說明物件 萃取及鏈碼走訪之成果。
4.1.1 影像二值化成果
本研究經試誤法 (Trial and error method) 後採 用的二值化數值分別當門檻值為 100 以上的區間以 及 120 以上的區間兩種影像，由於二值門檻不同對 於影像所產生的物件形狀及大小會有差異，所能萃
取及匹配的物件數量及物件匹配成果也會有差異，
故本研究利用兩種不同的門檻值進行物件的萃取，
以利於取得不同物件的進行物件匹配之行為，經二 值化程序後的影像物件如圖(7) 及圖(8) 所示。
(a) 待校正影像基準影像 (b) 待校正影像 圖 7 影像二值化圖 (門檻 100)
(a) 基準影像 (b) 待校正影像 圖 8 影像二值化圖 (門檻 120)
4.1.2 物件及鏈碼萃取成果
當影像完成二值化運算後，將可得到完整的物 件結構，本研究採用八方搜尋模式取得物件邊界，
在鏈碼走訪上採用四方搜尋模型，得到物件走訪後 鏈碼萃取成果，本研究利用表 2 中模式三之編號 3-1 中的參數所萃取之物件進行鏈碼萃取，其物件在 基準影像上鏈碼數量為 548 個，待校正影像物件鏈 碼則為 841 個，共同萃取之 GCPs 數量為 24 個，如 表 8 所示。
4.2 物件匹配及 GCPs 選取成果
4.2.1 NW 法之物件匹配成果
透過前面的步驟可取得正確且合適的匹配物 件 (如表 9)，表 9 中第一部分成果為基準影像及待 校正影像經由二值化及物件鏈碼走訪後得到物件 數量；第二部分成果則為兩張影像的所有物件藉由
152 航測及遙測學刊 第二十六卷 第三期 民國 110 年 9 月
雷祖強、吳仕傑、李哲源、曾國欣: 以生物序列演算法進行UAV影像幾何校正控制點匹配 153 新型模式之探索性研究
表 10 影像萃取匹配成功之物件及 GCPs 數量表(個)
編號 1 2 3 4 5 6 7 8 9
建物
GCPs 數量(個) 3 7 18 4 2 5 24 5 10
編號 10 11 12 13 14
裸露地
GCPs 數量(個) 6 13 28 8 5
圖 10 138 個 GCPs 分佈圖
圖 11 物件一 GCPs 分布圖
表 11 物件特徵切割表
物件 1 物件匹配特徵區段
基準 影像 物件
0300010 1011212 121111 待校
正影 像 物件
0300010 1011212 121111
4.3 影像校正及校正品質檢測 成果
4.3.1 自動化匹配影像校正成果
根據 NW、SW 演算法所取得之候選 GCPs，帶 入 ARC GIS 軟體內進行影像校正 (如圖 12)，圖 13 為透過電腦自動選取 GCPs 後並經幾何校正後所得 到的成果圖，圖 14 為自動校正誤差向量圖，影像校 正成果雖然有達到自動校正之目的，但 RMSE 值仍 然有過高的問題 (RMSE 值為 12.4094)，這顯示經 由影像自動化匹配所產生的 GCPs 仍然會有匹配錯 誤的可能性，因此本研究將針對殘差值過高的點位 進行人工快速刪除，進而改善此一問題。
圖 12 138 個物件 GCPs 匯入示意圖
154 航測及遙測學刊 第二十六卷 第三期 民國 110 年 9 月
圖 13 電腦自動選點影像校正成果圖
圖 14 自動校正誤差向量圖
4.3.2 自動化匹配+人工輔助選點成果
本研究針對殘差值大於 1 的數值進行剔除的動 作，在本研究中大於 1 的數值有 112 個，而刪除數 值過大的殘差值後 RMSE 值將由原本 12.4094 降至 為 0.52418 (如圖 15)，新 GCPs 的點位分布如圖 16 所示 (26 點)，經由人工輔助選點影像校正成果圖如 圖 17 所示，圖 18 為人工輔助校正誤差向量圖，經 由比對後可以發現待校正影像經上述程序校正後 之結果與基準影像幾何對位上幾乎一致，成果令人 滿意。
最後本研究初步成果顯示經由物件匹配概念，
可獲得不同於人工匹配的 GCPs，而這些 GCPs 可提 供做為影像幾何校正的候選資料來源，而這部分研
究成果仍具未來應用潛力的價值。
圖 15 26 個物件 GCPs 匯入示意圖
圖 16 26 個 GCPs 分佈圖
圖 17 人工輔助選點影像校正成果圖
雷祖強、吳仕傑、李哲源、曾國欣: 以生物序列演算法進行UAV影像幾何校正控制點匹配 155 新型模式之探索性研究
圖 18 人工輔助校正誤差向量圖