CN102496181A - 面向规模化生产的真正射影像制作方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种面向规模化生产的真正射影像制作方法，其步骤包括：S1)数据源处理：对采集的数字表面模型和遥感影像预处理；S2)遮挡检测：检测被建筑物遮挡的区域；S3)遮挡修复：利用多重叠影像的可见性，修复被检测出遮挡的区域，得到正射影像；S4)影像镶嵌：对步骤S3得到的多幅相邻正射影像进行镶嵌组合和匀色处理，得到真正射影像。该方法高效快速，精确稳定，适应面广。

Description

面向规模化生产的真正射影像制作方法

技术领域

本发明面向基础影像地图生产，涉及测绘、数字城市和智慧城市、网络影像地图服务等领域。

背景技术

传统正射纠正未考虑建筑物、树木等地面目标的投影变形，在城市大比例尺正射影像上，建筑物倾斜遮挡的情况非常严重，影响了影像信息的有效解译和利用。上个世纪90年代以来，随着世界范围内城市三维仿真项目的兴起和城市大比例尺地图的应用需求日益强烈，利用城市三维模型制作“真正射影像”的研究和生产逐渐展开。但真正射影像生产受制于数据源和遮挡检测技术的限制，一直难以大规模的投入生产。

真正射影像制作的核心问题是高效稳健的遮挡检测过程。根据摄影测量的基本原理，高层建筑的倾斜会造成对低矮目标的遮蔽，若直接利用数字微分纠正方法为DSM(数字表面模型)格网寻找对应影像信息，低矮目标将获得高层建筑的影像信息，其结果是造成高层建筑在正射影像上多次出现，学术界称之为“鬼影”现象。这样的正射影像无法谈及几何精度或光谱精度等问题。解决该问题的思路是，首先检测出高层建筑对低矮目标的遮蔽情况，在正射纠正过程中这些遮蔽地区不分配影像信息，最后利用影像序列的重叠信息或利用仿真方法修复遮蔽地区。

已有遮挡检测方法大多基于计算机图形学的Z-Buffer消隐技术，比较目标距光源点的距离判断其遮蔽情况。这类方法在处理大量复杂的矢量建筑物模型时效率很低；而在处理栅格数据时，因难以捕获相机畸变和投影成像造成的栅格变形，将导致错误的判断竞争关系，造成大量伪遮蔽和伪可见噪。此外，该方法无法处理被高窄墙体遮蔽目标的伪可见问题，即所谓“M-Portion”问题，改进的方法需要将墙面纳入遮挡检测计算过程，大大增加了计算工作量和复杂度。产生这些问题的根本原因在于复杂多样的现实世界难以用简单的三维体块模型表示，基于图形学的Z-Buffer技术未顾及摄影测量的特殊情况。

发明内容

本发明要解决的问题是：提供一种面向规模化生产的真正射影像制作方法，该方法高效快速，精确稳定，适应面广。

本发明所采用的技术方案是：面向规模化生产的真正射影像制作方法，包括以下步骤：

S1)数据源处理：对采集的数字表面模型和遥感影像预处理；

S2)遮挡检测：检测被建筑物遮挡的区域；

S3)遮挡修复：利用多重叠影像的可见性，修复被检测出遮挡的区域，得到正射影像；

S4)影像镶嵌：对步骤S3得到的多幅相邻正射影像进行镶嵌组合和匀色处理，得到真正射影像。

所述的方法，步骤S1具体包括：对采集的数字表面模型转化为栅格化的规则格网，对于具有断裂线的数据，加密断裂线附近格网；对遥感影像，进行大气校正和辐射校正的预处理。

所述的方法，步骤S2具体包括：首先计算并记录每个数字表面模型栅格的投影高度角；然后求解数字表面模型的最优分割数；最后根据最优分割数进行径向扫描，分析沿扫描射线的投影高度角变化情况，进而高效稳健的检测遮挡地区。

所述的方法，计算投影高度角的方法为：

对于给定数字表面模型的栅格(x，y，z)，投影中心坐标为(X_c，Y_c，Z_c)，计算并记录每个数字表面模型栅格的投影高度角a：

$a=\arcsin \frac{\sqrt{{(x-X_c)}^2+{(y-Y_c)}^2}}{\sqrt{{(x-X_c)}^2+{(y-Y_c)}^2+{(z-Z_c)}^2}}---\left(1\right).$

所述的方法，数字表面模型的最优分割数

其中r为数字表面模型的半径。

所述的方法，径向扫描的方法是：对数字表面模型的扫描区域沿径向从天底点依次向外扫描，扫描次数为最优分割数n；然后计算当前范围内由边缘栅格决定的方位射线，沿着射线方向逐个比较投影高度角的a变化，同时记录栅格的可见性，若发现投影高度角a突然变小，则记录当前最大的投影高度角a_max的值，投影高度角未超出a_max的栅格都被认为是被遮蔽的地区，其可见性值设为0。

本发明的优点有：

1)产品新颖，具有巨大的应用价值。真正射影像可以消除城市地区影像上的建筑物倾斜和遮挡问题，是具有更高精确性和完整性的新型城市正射影像图，具有广阔的应用前景。

2)高效快速，有利于规模化生产。本发明利用极值理论和数学计算推导径向扫描的最优分割数，求解出基于投影高度角变化的遮挡检测算法的最高效率。

3)精确稳健，真正射影像具有最好的质量。本发明采用了于投影高度角径向变换探测的方法，该方法可有效克服长期困扰真正射影像生产的各类伪可见和伪遮挡问题，主要包括因地形起伏、分辨率差异和建筑物结构引起的噪声。

4)算法普适，本发明所需数据源简单，适应性强。可处理LiDAR，InSAR，摄影测量等各类DSM数据源，以及面阵、线阵等具有不同投影变形性质的遥感影像。

本发明提供了新型高质量基础影像地图服务的快速生产方法，而影像地图服务在国内乃至全世界都是极具前景的新兴产业，因此本发明的应用范围和市场前景非常广大，预期经济效益非常好。

本发明所涉及的资助项目：973项目(2011CB707001)；国家自然科学基金(41102209，41102210)；中国博士后科学基金(20110491232)；湖北省自然科学基金(2010CDB04105)；武汉市科技攻关计划项目(201110821237)；武汉市青年科技晨光计划项目(201150431074)。

附图说明

图1是技术路线示意图。

图2是径向扫描和螺旋扫描方法示意图。其中图2(a)为径向扫描，图2(b)为螺旋扫描。

图3是数据源示意图。其中，图3(a)是遥感影像，图3(b)是DSM。

图4是遮挡检测示意图。其中，图4(a)是可见性矩阵，图4(b)是DSM可见性分析，图4(c)是真正射影像。

图5是效率实验示意图。

图6是多重叠影像遮挡检测示意图。

图7是实施例4中数据源处理的结果，(a)是遥感影像，(b)是DSM。

图8是实施例4中遮挡检测结果，(a)是左影像，(b)是右影像。

图9是实施例4中遮挡修复的结果，(a)是利用重叠影像修复的左影像，(b)是利用重叠影像修复的右影像。

图10是实施例5中数据源处理的结果，(a)是LiDAR构建的DSM，(b)是航空像片(局部)。

图11是传统遮挡检测方法的结果，(a)是检测的可见性矩阵，(b)是利用可见性矩阵与DSM融合的结果，(c)是融合结果的局部放大图，(d)是对应生成的真正射影像。

图12是实施例5的遮挡检测方法的结果，(a)是检测的可见性矩阵，(b)是利用可见性矩阵与DSM融合的结果，(c)是融合结果的局部放大图，(d)是对应生成的真正射影像。

图13是本发明得到的一个复杂城市地区高质量真正射影像示意图(也即摘要附图)。

图2说明：row-行，column-列，DSM-数字表面模型，Nadir point-天底点，Section-分块。l₁和l₂分别两次扫描的径向长度，Δθ表示两次扫描的夹角，d为对周向的弦长，r_i为分块i的半径。

图5说明：Performance of typical methods-典型方法的效率，Time-时间，Size(diameter)-大小(直径)，Z-Buffer(一项处理3D物体深度信息的技术，它对不同物体和同一物体不同部分的当前Z坐标进行纪录，在进行着色时，对那些在其他物体背后的结构进行消隐，使它们不被显示出来)，OSN-最优分割数方法，Spiral sweep-螺旋扫描方法，AdaptiveRadial sweep-自适应径向扫描。

具体实施方式

本发明有效的解决了现有技术存在的问题。本发明提供一种面向规模化生产的真正射影像制作技术。主要步骤包括：1)DSM和遥感影像预处理；2)采用基于投影高度角径向变换的方法实施遮挡检测，并采用最优分割数提高计算效率；3)采用多重叠影像修复遮挡地区。利用本发明，可以实现基于任意数据源构建的DSM快速规模化生产高质量的真正射影像。

1)数据源方面。本发明支持包括LiDAR(机载激光雷达)、InSAR(InterferometricSynthetic Aperture Radar，合成孔径雷达)、数字摄影测量等多种技术生产的DSM，而不需要传统的数字建筑物模型(DBM)，避免了生产DBM的大量人工工作量和时间、经济成本。

2)遮挡检测方面。本发明采用了投影高度角径向变化探测的方法，该方法可有效克服长期困扰真正射影像生产的各类伪可见和伪遮挡问题，主要包括因地形起伏、分辨率差异和高窄墙体引起的噪声。并利用极值理论和数学计算推导基于投影高度角径向变换的方法的计算过程，并求解出算法的最高效率。

本发明的技术路线如图1。包含数据源处理，遮挡检测、遮挡修复和影像镶嵌等步骤。其中，遮挡检测是最关键的步骤。

1)数据源的处理。

需要将各类技术采集的DSM转化为规则格网，对于具有断裂线的数据，可加密断裂线附近格网，提高DSM精度。遥感影像，需要进行大气校正、辐射校正等预处理。

2)遮挡检测。

首先，对于给定DSM栅格(x，y，z)，投影中心坐标为(X_c，Y_c，Z_c)，计算并记录每个DSM栅格的投影高度角a。

$a=\arcsin \frac{\sqrt{{(x-X_c)}^2+{(y-Y_c)}^2}}{\sqrt{{(x-X_c)}^2+{(y-Y_c)}^2+{(z-Z_c)}^2}}---\left(1\right)$

然后扫描DSM，分析沿扫描射线的投影高度角变化情况。采用径向扫描，计算当前范围内由边缘栅格决定的方位射线，沿着射线方向逐个比较a变化，同时记录栅格的可见性，若发现a突然变小，则记录当前的a_max值，投影高度角未超出a_max的栅格都被认为是被遮蔽的地区，其可见性值设为0。或者采用旋扫描方式，计算每个栅格与天底点确定的方位射线，然后比较其与射线上相邻且靠近天底点的栅格的a变化，同样记录当前的a_max值，投影高度角未超出a_max的栅格被认为是被遮蔽的地区，其可见性值设为0。

此时若DSM进行n次分割，根据图2，其扫描面积、射线数量和可见性判断面积计算公式演变为：

$\left\{\begin{array}{c}{S}_r=2\mathrm{\π}\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{r}_i(r_i-r_{i-1})\\ L_r=2\mathrm{\π}\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{r}_i\\ V_r=\mathrm{\π}{r}^2\end{array}\right.(i=\mathrm{1,2},\·\·\·,n)---\left(2\right)$

其中，r_i为每次扫描的半径，r_n等于DSM半径r，r₀等于0，S_r代表扫描面积，L_r代表扫描射线数，V_r代表需要进行可见性判断的面积。

对于螺旋扫描，容易判断其扫描面积和可见性面积等于DSM的面积。考虑到每个栅格都需要计算方位射线，可以得到：

S_s＝L_s＝V_s＝πr²                    (3)

上式中，S_s、L_s、V_s分别为螺旋扫描的扫描面积、扫描射线数和需要进行可行性判断的面积。

通过计算数学分析，可知计算每一条射线参数需要5个基本操作(加减乘除)，确定栅格的可见性需要4步操作。在径向扫描中需要3步操作来扫描一个栅格，而螺旋扫描中仅需要1步可实现栅格定位。考虑到这些基本操作的复杂度是常量，两种方法的计算复杂度可以估计为：

$C_R=6\mathrm{\π}\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{r}_i(r_i-r_{i-1})+10\mathrm{\π}\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{r}_i+4\mathrm{\π}{r}^2---\left(4\right)$

C_S＝10πr²

其中，C_R代表径向扫描方法的复杂度，而C_S代表螺旋扫描方法的复杂度。

两种方法计算复杂度的差异可以通过下式计算：

$\mathrm{\ΔC}=C_R-C_S$

$=6\mathrm{\π}\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{r}_i(r_i-r_{i-1})+10\mathrm{\π}\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{r}_i---\left(5\right)$

若采用等差数列方法划分DSM，即r_i-r_i-1＝m(m＞0)，可得：

$\mathrm{\ΔC}=\mathrm{\πm}\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}[6m(1-i)+10i]=\mathrm{\πr}(5n+3r/n+(5-3r))---\left(6\right)$

在给定DSM的情况下，r为常量，此时求最小复杂度演变为求解单变量函数的最小值问题。考虑到n和ΔC在[1，r]是连续的，且ΔC是可微的，对ΔC求极值可得到：

ΔC′＝πr(5+3r/n²)＝0                 (7)

则可获得最小ΔC的分割数为：

$n=\sqrt{\frac{3r}{5}}---\left(8\right)$

3)遮挡修复。

利用多重叠影像的可见性，修复被检测出遮挡的地区。

4)影像镶嵌。

利用道路、河流等自然边界作为影像镶嵌边界，同时利用直方图匹配均衡影像间色彩差异。

实施例1：

如图3所示，数据源。

实施例2：

如图4、图5所示，遮挡检测。

从图中可见，在任何尺寸Z-Buffer总是消耗最长时间，径向扫描方法次之，螺旋扫描方法又次之，最优分割径向扫描方法消耗的时间最短。这说明最优分割径向扫描方法在这些方法中具有最高效率。

实施例3：

如图6所示，遮挡修复。

图6展示了利用多重叠影像修复的过程。此组数据利用前后左右4张重叠影像修复。实验表明，重叠影像均可不同程度的修复遮挡，理想情况下，可消除“死角”，完全修复影像。

本发明的应用领域有：

1)提高测绘领域4D产品质量。正射影像是4D产品之一，利用本发明可以大规模生产具有更高精度和应用价值的真正射影像，更新4D产品的制作工艺。

2)服务数字城市、智慧城市建设。正射影像是数字城市、智慧城市的重要基础底图。真正射影像可以纠正城市高层建筑物几何坐标，对于数字城市中目标的精确定位，城市空间分析等具有更高的应用价值。

3)网络地图服务。正射影像是网络地图服务的重要内容，如Google map和百度地图都提供了正射影像作为基础服务。但是城市高层目标在这些地图上均存在倾斜和遮挡，失去了地图的精确性和完整性，本发明可以快速提供真正射影像，解决这类问题。

实施例4：

技术路线和参数计算方法采用前述的技术内容。图7表示了数据源处理的结果，(a)是遥感影像，(b)是DSM。图8是遮挡检测结果，(a)是左影像，(b)是右影像(摄影测量中的专有名词，指对同一目标的多次摄影影像)。图9是遮挡修复的结果，(a)是利用重叠影像修复的左影像，(b)是利用重叠影像修复的右影像。

实施例5：

技术路线和参数计算方法采用前述的技术内容。图10是数据源处理的结果，(a)是LiDAR构建的DSM，(b)是航空像片(局部)。图11是传统遮挡检测方法的结果，(a)是检测的可见性矩阵，(b)是利用可见性矩阵与DSM融合的结果，(c)是融合结果的局部放大图，(d)是对应生成的真正射影像。图12是本发明的遮挡检测方法的结果，(a)是检测的可见性矩阵，(b)是利用可见性矩阵与DSM融合的结果，(c)是融合结果的局部放大图，(d)是对应生成的真正射影像。

Claims (6)

1.面向规模化生产的真正射影像制作方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1)数据源处理：对采集的数字表面模型和遥感影像预处理；

S2)遮挡检测：检测被建筑物遮挡的区域；

S3)遮挡修复：利用多重叠影像的可见性，修复被检测出遮挡的区域，得到正射影像；

S4)影像镶嵌：对步骤S3得到的多幅相邻正射影像进行镶嵌组合和匀色处理，得到真正射影像。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S1具体包括：对采集的数字表面模型转化为栅格化的规则格网，对于具有断裂线的数据，加密断裂线附近格网；对遥感影像，进行大气校正和辐射校正的预处理。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S2具体包括：首先计算并记录每个数字表面模型栅格的投影高度角；然后求解数字表面模型的最优分割数；最后根据最优分割数进行径向扫描，分析沿扫描射线的投影高度角变化情况，进而得到遮挡区域的检测结果。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，计算投影高度角的方法为：

对于给定数字表面模型的栅格(x，y，z)，投影中心坐标为(X_c，Y_c，Z_c)，计算并记录每个数字表面模型栅格的投影高度角a：

$a=\arcsin \frac{\sqrt{{(x-X_c)}^2+{(y-Y_c)}^2}}{\sqrt{{(x-X_c)}^2+{(y-Y_c)}^2+{(z-Z_c)}^2}}---\left(1\right).$

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于：数字表面模型的最优分割数

其中r为数字表面模型的半径。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，径向扫描的方法是：对数字表面模型的扫描区域沿径向从天底点依次向外扫描，扫描次数为最优分割数n；然后计算当前范围内由边缘栅格决定的方位射线，沿着射线方向逐个比较投影高度角的a变化，同时记录栅格的可见性，若发现投影高度角a突然变小，则记录当前最大的投影高度角a_max的值，投影高度角未超出a_max的栅格都被认为是被遮蔽的地区，其可见性值设为0。

Images