高分辨率遙感影像糾正、拼接系統(tǒng)的研究

付海龍 安園園 曲超

摘 要：隨著IKONOS、QuickBird、SPOT等一批高分辨率衛(wèi)星影像的推出，高分辨率遙感衛(wèi)星迅速發(fā)展，遙感影像用于測(cè)繪將是今后發(fā)展的趨勢(shì)。文章著重研究了遙感影像的糾正、拼接系統(tǒng)。文章的主要討論內(nèi)容如下：基于有理函數(shù)的通用傳感器模型、糾正后的遙感影像鑲嵌的基本原理、影像糾正拼接系統(tǒng)的架構(gòu)設(shè)計(jì)方案以及示例程序效果圖。

關(guān)鍵詞：傳感器模型；糾正；鑲嵌

中圖分類號(hào)：TP751 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號(hào)：2095-2945（2018）14-0081-02

Abstract： With the introduction of IKONOS， QuickBird， SPOT and other high-resolution satellite images， high-resolution remote sensing satellites are developing rapidly， and the use of remote sensing images in mapping will be the trend in the future. This paper focuses on the correction and splicing system of remote sensing image. The main contents of this paper are as follows： the general sensor model based on rational function， the basic principle of corrected remote sensing image mosaic， the architecture design of image correction and splicing system and the example program effect.

Keywords： sensor model； correction； mosaic

1 概述

建立傳感器模型目的是建立有效的成像模型，以便正確描述物方空間坐標(biāo)系的地面點(diǎn)坐標(biāo)與它在圖象平面上像點(diǎn)坐標(biāo)之間的幾何關(guān)系。衛(wèi)星影像受到透視投影、攝影軸傾斜、大氣折光、地形起伏等因素，造成各種幾何變形。必須解決傳感器的幾何模型問(wèn)題。才可以進(jìn)行后續(xù)的鑲嵌工作等。

影像糾正后，我們需要將其進(jìn)行有效的拼接，形成更大范圍的影像。

2 基于有理函數(shù)的通用傳感器模型的建立

有理函數(shù)模型RFM是將像點(diǎn)坐標(biāo)（r，c）表示為以相應(yīng)地面點(diǎn)空間坐標(biāo)（X，Y，Z）為自變量的多項(xiàng)式比值。如下式：

其中，

其中rn、cn、Xn、Yn、Zn分別表示像素坐標(biāo)和地物坐標(biāo)（X Y Z），平移、縮放形成的標(biāo)準(zhǔn)坐標(biāo)，區(qū)間是（-1，1）。對(duì)于每一個(gè)多項(xiàng)式，有如下形式：

上述僅可以實(shí)現(xiàn)從XYZ到像素坐標(biāo)的轉(zhuǎn)換，要實(shí)現(xiàn)反算，必須有如下公式：

p5等多項(xiàng)式的表現(xiàn)形式和前面p1完全一樣，僅需要把對(duì)應(yīng)參數(shù)替換一下即可。假設(shè)已經(jīng)對(duì)兩張圖象進(jìn)行了同名點(diǎn)匹配，其中左像是標(biāo)準(zhǔn)正射影像。因此匹配的像素點(diǎn)對(duì)（rLcL）（rRcR）就可以表示成另一種形式：（XLYLZL）（rRcR）或（BLLLHL）（rRcR）。這個(gè)時(shí)候，就可以應(yīng)用最小二乘原理，平差求得上述RFM模型中的系數(shù)（想要模擬的階數(shù)不同，系數(shù)個(gè)數(shù)也不同）。

3 糾正過(guò)程原理

（1）首先，根據(jù)原圖象上的象素點(diǎn)坐標(biāo)（col，row），求得相對(duì)于相框中心的像素坐標(biāo)，再與每個(gè)像素的尺寸相乘，減去像主點(diǎn)相對(duì)于相框中心的物理距離。就可以得到像空間坐標(biāo)（x，y，-f）。

根據(jù)傳感器模型，求出地理坐標(biāo)，再根據(jù)投影類型，投影到投影坐標(biāo)系下。設(shè)置好投影坐標(biāo)系下圖象左上角的投影坐標(biāo)，和每個(gè)像素的尺寸。就建立了原圖象上的（col，row）與計(jì)算機(jī)視圖（col，row）的一一對(duì)應(yīng)關(guān)系。

將原圖象的四個(gè)角點(diǎn)，計(jì)算出糾正后的計(jì)算機(jī)視圖的四個(gè)對(duì)應(yīng)點(diǎn)坐標(biāo)，取其外接矩形框，就是糾正后圖象的邊界范圍。

（2）為了獲得計(jì)算機(jī)圖象某一個(gè)范圍的數(shù)據(jù)，就可以根據(jù)一一對(duì)應(yīng)關(guān)系，將計(jì)算機(jī)矩形框的四個(gè)角點(diǎn)的坐標(biāo)，計(jì)算出在原圖象上的對(duì)應(yīng)點(diǎn)。然后取其外接矩形，就可以進(jìn)行重采樣過(guò)程。

（3）重采樣。在新的范圍內(nèi)，重新確定每個(gè)像素的亮度值，需要根據(jù)糾正方程在原像中進(jìn)行重投影和灰度插值計(jì)算，例如最鄰近值或雙線性插值。

4 影像鑲嵌原理

影像糾正后，我們需要將其進(jìn)行有效的拼接，形成更大范圍的影像，叫做影像鑲嵌。

數(shù)字圖象鑲嵌的關(guān)鍵是：

（1）原始影像幾何糾正，將原始的影像糾正到統(tǒng)一的坐標(biāo)系中。

（2）拼接后的影像反差一致，色調(diào)一致，沒(méi)有明顯的拼接縫。下面主要是討論第二點(diǎn)。

取影像重疊區(qū)域的中央線為鑲嵌邊；然后搜索最佳鑲嵌邊，即該邊為左右圖象上亮度最接近的連線，相對(duì)左右圖象有：I1-Ir=MIN。

再進(jìn)行亮度和反差調(diào)整。對(duì)整幅右圖象作反差拉伸。最后進(jìn)行邊界線平滑，經(jīng)過(guò)色調(diào)和反差調(diào)整，仍存在接縫，必須進(jìn)行邊界線平滑。

5 影像糾正、拼接系統(tǒng)架構(gòu)

該系統(tǒng)的主要功能是：

（1）幾何糾正，就是消除圖象中的幾何變形，產(chǎn)生一幅符合某種地圖投影或圖形表達(dá)要求的新圖象的過(guò)程。

（2）圖象間的自動(dòng)配準(zhǔn)，將多源圖象變換到這個(gè)地圖坐標(biāo)系以后來(lái)實(shí)現(xiàn)坐標(biāo)系的統(tǒng)一，就是幾何糾正到同一個(gè)地圖坐標(biāo)系。

（3）數(shù)字鑲嵌。

為了實(shí)現(xiàn)以上功能，提出以下幾個(gè)模塊：

針對(duì)幾何糾正，有“傳感器模型模塊、圖象模塊、圖象處理模塊、DEM生成與編輯模塊、正射糾正模塊、地圖投影模塊”。

針對(duì)配準(zhǔn)和數(shù)字鑲嵌，有“同名點(diǎn)匹配模塊、多項(xiàng)式擬合模塊、拼接糾正模塊”。

（4）經(jīng)過(guò)絕對(duì)配準(zhǔn)后的拼接圖

由于使用的是粗糙的SRTM DEM模型，所以糾正的效果不佳。存在較明顯的拼接縫錯(cuò)位。拼接方法采用的是最臨近中心拼接，拼接縫是兩張圖片中心連線的垂直平分線。

兩張影像使用的是POS系統(tǒng)給出的傳感器參數(shù)，糾正到WGS84坐標(biāo)下，使用的是UTM投影。投影后將兩張影像直接拼接。

（5）軟件界面

左上角的矩形框內(nèi)的全部數(shù)據(jù)，顯示在下面的視圖4.8內(nèi)。下面視圖內(nèi)矩形框的全部數(shù)據(jù)，顯示在右上角的視圖內(nèi)。形成了逐級(jí)放大的功能。

6 結(jié)束語(yǔ)

隨著IKONOS、QuickBird、SPOT等一批高分辨率衛(wèi)星影像的推出，遙感影像用于測(cè)繪將是今后發(fā)展的趨勢(shì)。本文以此為背景，著重講述了RFM傳感器模型在幾何糾正中的應(yīng)用。以及如何利用這些糾正后的正射影像，進(jìn)行拼接和鑲嵌。作者進(jìn)行了編程工作。將以上理論用于了影像的幾何糾正與拼接的系統(tǒng)中去。并且給出了軟件運(yùn)行圖示，展示了糾正、拼接、匹配的成果。

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