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地物自動轉繪中的影像匹配及精度控制方法

2017-01-06 03:31王丹菂李鵬程
測繪通報 2016年12期
關鍵詞:外接圓高分辨率閾值

王丹菂,邢 帥,徐 青,李鵬程

(信息工程大學地理空間信息學院,河南 鄭州 450000)

地物自動轉繪中的影像匹配及精度控制方法

王丹菂,邢 帥,徐 青,李鵬程

(信息工程大學地理空間信息學院,河南 鄭州 450000)

遙感影像判繪是地形圖測繪中的一項重要工作,目前應用地物自動轉繪技術是提高其作業效率的一個重要手段。其中,影像匹配是地物自動轉繪中的關鍵技術,影像匹配的精度直接關系最終的轉繪精度。為保證最終轉繪結果滿足精度需求,本文針對地物自動轉繪中的影像匹配及精度控制展開研究,將一種迭代加密構網的匹配策略應用到地物自動轉繪中,并提出了一種基于雙閾值策略的匹配精度控制方法。通過對天繪一號衛星影像進行試驗的結果表明,該方法在滿足作業精度要求的情況下有效提高了作業效率。

影像判繪;地物自動轉繪;精度控制;天繪一號

遙感圖像判繪是數字攝影測量方法成圖技術過程的重要組成部分,是獲取地形要素屬性信息的基本方法[1]。 隨著以天繪一號和資源三號衛星為代表的一系列具備獲取大范圍高分辨率影像能力衛星的發射,高分辨率影像的處理與應用逐漸成為當前的研究熱點。目前,利用高分辨率衛星影像進行判繪的方法是首先在高分辨率影像上進行判繪,再通過人工二次判讀實現地物點從高分辨率影像到三線陣影像的轉繪,最后在三線陣影像上解算地物的物方坐標。這種作業方式不僅效率低,且因三線陣影像分辨率的限制,難以獲得較高的判繪精度。

地物自動轉繪技術可實現地物從高分辨率影像到三線陣影像的自動轉繪。利用地物自動轉繪技術,高分辨率影像的判繪成果可以自動轉繪到三線陣影像上,從而減少了人工作業量。

其中,影像匹配是該技術的關鍵。由于高分辨率影像與三線陣影像是不同傳感器獲取的影像,它們之間存在著明顯的幾何變形,匹配的成功率和準確性都難以保證。針對該問題,本文提出一種迭代加密構網的匹配方法,逐級分層加密控制,以保證匹配的可靠性與精度;且為實現對匹配過程的精度控制,提出一種基于雙閾值策略的匹配精度控制方法,從幾何角度分析確立閾值與匹配精度的關系。

一、地物自動轉繪技術

1. 技術流程

在新的判繪作業模式中,作業員首先依據相關參考資料在高分辨率影像上進行單片判繪;然后利用地物自動轉繪技術將高分辨率影像上的地物自動轉繪至三線陣影像上,在立體條件下對轉繪結果進行檢查;最后通過前視、后視影像上的同名點空間前方交會計算相應地物點的空間坐標,作業流程如圖1所示。

圖1 新的判繪作業流程

與傳統的判繪作業模式不同,新的判繪作業模式不再采用人工二次判讀的方式將高分辨率影像上的地物手工轉繪至三線陣影像,而是利用地物自動轉繪技術,通過影像匹配的方法,自動識別三線陣影像上的同名地物實現轉繪。

地物自動轉繪技術主要可分為兩個步驟:高分辨率影像與三線陣下視影像的匹配和三線陣下視影像與前后視影像的匹配。其中,高分辨率影像與三線陣下視影像的匹配屬于多源影像匹配,匹配難度較大,匹配成功率與準確度難以保證,因此本文采用了一種迭代加密構網的匹配策略。三線陣下視影像與前后視影像的匹配則采用文獻[2]中基于物方的多視匹配方法實現,本文不再詳述。

2. 高分辨率影像與三線陣下視影像的匹配方法

為保證高分辨率影像與三線陣下視影像的匹配的可靠性與精度,本文運用了迭代加密構網的匹配方法,其流程如圖2所示。

圖2 高分辨率影像與三線陣下視影像匹配流程

具體流程為:

(1) 初始匹配點獲取

對影像進行分塊匹配。將每一子塊中最優匹配點保留,獲取精度可靠且分布均勻的初始匹配點。

(2) 不規則三角網的構建

將匹配點作為 “錨點”,構建匹配點的Delaunay三角網。

(3) 點位預測模型

依據匹配點的三角網先由仿射變換確定匹配搜索窗口的中心,再將搜索窗口內相關系數的極大值點作為預測點位。

(4) 迭代判斷

本文提出了一種基于幾何相似性的迭代判斷條件,以預測點位在三角形中的幾何位置為依據進行迭代判斷。如圖 3所示,(a)為高分辨率影像,A、B、C是三角網中地物點P所在三角形的3個錨點;(b)為下視影像,點A′、B′、C′為點A、B、C同名點,P′為預測點位。當預測點位P′滿足迭代判斷條件

(1)

則終止迭代;否則在預測點位的附近提取更多的匹配點作為錨點,重新構網,得到更加密集的三角網并重新進行預測。經過反復迭代,預測點位逐漸準確,直到滿足迭代判斷條件,即符合精度需求。

圖3 迭代判斷示意圖

二、地物自動轉繪技術精度控制

1. 基本原理

高分辨率影像與三線陣下視影像匹配需要設定角度閾值Ta和長度閾值Tl,若為保證匹配結果的可靠性,將兩個閾值設定過小,會導致許多正確的匹配點被誤判;若要減少誤判率,將這兩個閾值設定過大,則可能引入誤差點。理想的閾值選擇原則是在能夠囊括盡可能多的正確匹配點的同時不引入誤差點。匹配的精度控制問題由此轉換成了閾值的選擇問題。

針對上述分析,本文提出了一種確定閾值的方法:對不同閾值條件下的匹配誤差范圍進行估計,計算對應閾值條件下的匹配精度,建立閾值與匹配精度的關系,以確定需求精度下的最優閾值。

2. 匹配誤差范圍

從幾何角度分析迭代判斷條件式(1)所確定的匹配誤差范圍,發現匹配誤差范圍實際上由三角形的各頂點在閾值條件下的限制范圍所決定,即3個范圍重疊的區域,如圖4所示。

圖4 匹配誤差范圍示意圖

圖5是實際情況下地物點匹配誤差范圍的局部放大圖,圖中三度重疊的灰色區域即為地物點的匹配誤差范圍。從圖中可以看出,匹配誤差范圍可以近似看作以仿射變換的預測點位為中心的多邊形,成對稱分布,但是多邊形的邊數、形狀、大小不固定。

圖5 匹配誤差范圍局部放大圖

3. 閾值與匹配精度的關系確定

匹配誤差范圍的不規則使得采用解析的方法精確計算其面積比較困難??紤]到影像本身也是由離散的像素點構成的,將匹配誤差范圍離散化并不會引入附加誤差,本文從離散的角度出發,對像素化的匹配誤差范圍進行分析,通過計算匹配誤差范圍的外接圓半徑,利用外接圓半徑衡量匹配精度,從而構建閾值與匹配精度之間的關系。具體過程如下:

1) 在地物點所在三角形中,標記落入匹配誤差范圍內的像素,得到像素化的匹配誤差范圍。

2) 計算匹配誤差范圍的外接圓及外接圓半徑,如圖6所示。

3) 變換閾值按步驟1)、2)計算大量地物點的誤差范圍外接圓半徑,并對結果進行統計分析,作為對應匹配精度的估計值。

4) 根據匹配精度要求選擇最優閾值。

圖6 像素化的匹配誤差范圍及外接圓

表1是將角度閾值設定為10°,變換長度閾值進行試驗的結果;表2是將長度閾值設定為10像素,變換角度閾值進行試驗的結果。試驗結果表明:角度閾值與長度閾值均會對誤差范圍外接圓半徑產生影響,角度閾值的影響程度較長度閾值更大。在角度閾值固定的條件下,長度閾值與誤差范圍外接圓半徑最初近似呈線性關系,當長度閾值大于一定限值后,長度閾值對誤差范圍外接圓半徑幾乎不產生影響。在長度閾值固定的條件下,角度閾值與誤差范圍外接圓半徑近似呈線性關系。

表1 誤差范圍的統計分析(長度閾值變化)

表2 誤差范圍的統計分析(角度閾值變化)

按照地物判讀3個像素的精度要求,合適的閾值應當將誤差控制在±3個像素以內。然而考慮到仿射變換估計點位與真值之間的偏差,誤差范圍外接圓比誤差范圍稍大等因素,實際情況下可以適當放寬閾值選擇條件。

三、試驗分析

本文試驗數據為某地區天繪一號衛星的高分辨率影像和三線陣影像。天繪一號衛星是我國第一代傳輸型立體測繪衛星,可獲得2 m分辨率的高分辨影像和5 m分辨率的三線陣影像,其中包括三線陣影像的有理函數模型的RPC參數[3]。

圖7、圖8分別為水系與植被在高分辨影像上人工采集的結果及通過地物自動轉繪技術轉繪至三線陣前后視影像上的結果(角度閾值和長度閾值分別設置為10°和10像素)。從試驗結果可以看到,即使高分辨率影像與三線陣影像之間存在明顯的幾何、輻射差異,地物自動轉繪技術依然能夠準確地將地物從高分辨率影像自動轉繪至三線陣影像。表3是試驗影像轉繪結果的統計,可以看到絕大部分影像轉繪的正確率均在98%以上,除了個別山地地區(46-155影像),由于高差較大、地物稀少、紋理單一,導致轉繪正確率有所下降。

表3 試驗影像的轉繪結果統計

圖7 單片地物判繪與自動轉繪結果之一

圖8 單片地物判繪與自動轉繪結果之二

四、結束語

本文立足于目前測繪生產中的實際需要,深入研究了影像判繪中的地物自動轉繪技術,并通過試驗驗證了相關模型和算法的有效性。針對高分辨率影像與三線陣影像的匹配,本文提出了一種基于雙閾值策略的匹配精度控制方法,從幾何的角度直觀地對匹配過程中迭代閾值的精度控制能力進行了分析,對迭代閾值設置的合理性進行了解釋。試驗結果表明,本文方法可以在不降低判繪精度的前提下,減少人工作業量,有效提高作業效率。

[1] 馮伍法.遙感圖像判繪[M].北京:科學出版社,2014.

[2] 紀松.多視匹配策略與優化方法研究[D].鄭州:信息工程大學,2012.

[3] 張艷,王濤,馮伍法,等.“天繪一號”衛星三線陣CCD 影像自檢校區域網平差[J] .遙感學報,2015,19(2):219-227.

[4] 芮杰.遙感影像數字判繪系統的設計與實現[D]. 鄭州:信息工程大學,2005.

[5] 耿迅.火星形貌攝影測量技術研究[D].鄭州:信息工程大學,2014.

[6] 范大昭,紀松,戴晨光,等.線陣影像GC~3多視匹配模型的匹配方向線研究[J].測繪通報,2013(9):19-23.

[7] BAY H, TUYTEPLAARS T, GOOL L V. SURF: Speeded up Robust Features[C]∥9th European Conference on Computer Vision. Graz, Austria:ECCV, 2006: 404-417.

[8] LOWE D G. Distinctive Image Features from Scale-invariant Keypoints[J]. International Journal of Computer Vision, 2004, 2004,60(2):91-110.

[9] 張繼賢,李國勝,曾鈺.多源遙感影像高精度自動配準的方法研究[J].遙感學報,2005,9(1):74-77.

[10] 袁滿.面向全新地物判繪作業方式的實時匹配技術研究[D]. 鄭州:信息工程大學,2011.

[11] XU Q, LAN C, GENG X. High Resolution Imagery and Three-line Array Imagery Automatic Registration for China’s TH-1 Satellite Imagery [J]. Studies in Surveying & Mapping Science, 2014(2).

[12] HE Y, XU Q, XING S. Multi-view Image Matching Algorithm Based on Chang'e-1 Lunar Image[C]∥Proceedings of SPIE——The International Society for Optical Engineering.[S.l.]:[s.n.],2011.

[13] 賈博,張銳,姜挺,等. 基于低階多項式模型的星載線陣CCD影像光束法平差[J].測繪通報,2012(S1):323-325.

[14] 劉楚斌,張永生,范大昭,等. 資源三號衛星境外高精度定位方法研究[J].測繪通報,2015(9):6-8.

[15] 邢帥,徐青.多重約束下由粗到精的多源圖像自適應配準算法[J].光電工程,2007,34(6):57-66.

Research on the Image Matching and Precision Control in Automatic Ground Features Transfer

WANG Dandi,XING Shuai,XU Qing,LI Pengcheng

2016-04-14

國家自然科學基金(41371436)

王丹菂(1993—),女,碩士生,研究方向為數字攝影測量。E-mail:WDD_93@163.com

王丹菂,邢帥,徐青,等.地物自動轉繪中的影像匹配及精度控制方法[J].測繪通報,2016(12):44-47.

10.13474/j.cnki.11-2246.2016.0398.

P237

B

0494-0911(2016)12-0044-04

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