CN102997902B - 一种用于数码相机数据的快速质量检测方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种针对ADS40/80数码相机数据的检测方法。本发明公开了一种用于数码相机数据的快速质量检测方法，有以下步骤：1）利用像素工厂对原始航摄数据进行后处理；2）从步骤1）中生成的全色正射影像中分别沿航摄时的航线方向找出3处不同位置的房屋，使用像素工厂的直线工具沿房檐拉直线，若直线与房檐有不重合的，说明原始航摄数据的质量不合格；3）从步骤1）中生成的整个测区的光束法平差结果，若得出标准差大于1，则说明原始航摄数据的质量不合格。本发明针对原始航摄数据进行快速后处理，定量分析航摄数据产品的质量，且能发现问题出处，从而根据问题出处运用有针对性的方法解决所发现的问题，因此，能提高工作效率，减少损失。

Description

一种用于数码相机数据的快速质量检测方法

技术领域

本发明涉及一种针对ADS40/80数码相机数据的检测方法，具体涉及一种用于数码相机数据的快速质量检测方法。

背景技术

现有技术采用常规评估方法只能通过肉眼观察原始航摄数据，判断其是否存在航摄漏洞、云雾遮挡、重叠度过小及旋偏角过大等问题，不仅无法定量判断航摄数据的好坏，而且无法迅速根据数据产品来判断本次航摄数据是否能够保证后期处理顺利进行以及如何对下一次航摄作业流程和方法进行合理地运用和改进。

发明内容

本发明的目的是提供一种用于数码相机数据的快速质量检测方法，针对原始航摄数据进行快速后处理，定量分析航摄数据产品的质量，且能发现问题出处，从而根据问题出处运用有针对性的方法解决所发现的问题，因此，能提高工作效率，减少损失。

为了达到上述目的，本发明有如下技术方案：

本发明的一种用于数码相机数据的快速质量检测方法，有以下步骤：

1）利用像素工厂对原始航摄数据进行后处理，生成：

整个测区光束法平差结果；

全色、红色、绿色和蓝色波段的正射影像；

2）从步骤1）中生成的全色正射影像中分别沿航摄时的航线方向找出3处不同位置的房屋，使用像素工厂的直线工具沿房檐拉直线，若直线都与房檐重合，则说明时间文件与导航文件同步，若直线与房檐有不重合的，说明原始航摄数据的质量不合格；

3）从步骤1）中生成的整个测区的光束法平差结果，若得出像点坐标的标准差大于1，则说明原始航摄数据的质量不合格。

其中，所述步骤3）中的像点坐标的标准差分别为：

${\mathrm{\σ}}_X=\sqrt{\frac{1}{N}\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{(X_i-{\mathrm{\μ}}_X)}^2},$ ${\mathrm{\σ}}_Y=\sqrt{\frac{1}{N}\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{(X_i-{\mathrm{\μ}}_Y)}^2}.$

其中，X_i,Y_i代表像点在像平面直角坐标系中的坐标，X_i=X₁,X₂,…X_N，Y_i=Y₁,Y₂,…Y_N；μ_X,μ_Y代表坐标的算术平均值， ${\mathrm{\μ}}_X=\frac{1}{N}\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{X}_i,$ ${\mathrm{\μ}}_Y=\frac{1}{N}\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{X}_i.$

其中，选择所述步骤1）的一幅原始航摄数据的全色原始影像，用直方图显示全色原始影像的像素值曲线，若所述曲线的起始部位和尾部出现像素值的若干次跳变，说明原始航摄数据的质量不合格。

其中，任意选择所述步骤1）中生成的一幅彩色正射影像，使用像素工厂得出所述正射影像的像素值的局部噪声曲线，针对所述噪声曲线中的红绿蓝三个波段曲线，若出现像素值的至少三次的脉冲波形，说明原始航摄数据的质量不合格。

由于采取了以上技术方案，本发明的优点在于：

1本发明操作简单，检测效率高，能快速检测出航摄数据产品的质量是否合格。

2若航摄数据存在问题，本发明能检测出航摄数据出现问题的出处。

3本发明能根据问题出处运用有针对性的方法解决所发现的问题，因此，能提高航摄工作的效率，减少航摄工作的损失。

附图说明

图1为本发明的像素工厂具体生产流程图；

图2为本发明用直方图显示像素值的曲线图；

图3为本发明正射影像的像素值的局部噪声曲线图。

图中：1、红色波段曲线，2、绿色波段曲线，3、蓝色波段曲线。

具体实施方式

以下实施例用于说明本发明，但不用来限制本发明的范围。

参见附图1-图3，本发明的本发明的一种用于数码相机数据的快速质量检测方法，有以下步骤：

步骤1）见图1，利用像素工厂对原始航摄数据进行后处理，生成：

整个测区光束法平差结果；

全色、彩色正射影像；

步骤2）从步骤1）中生成的全色正射影像中分别沿航摄时的航线方向找出3处不同位置的房屋，使用像素工厂的直线工具沿房檐拉直线，若直线都与房檐重合，则说明时间文件与导航文件同步，若直线与房檐有不重合的，说明原始航摄数据的质量不合格；

3）从步骤1）中生成的整个测区的光束法平差结果，若得出像点坐标的标准差大于1，则说明原始航摄数据的质量不合格。

其中，所述步骤3）中的像点坐标X,Y的标准差分别为：

${\mathrm{\σ}}_X=\sqrt{\frac{1}{N}\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{(X_i-{\mathrm{\μ}}_X)}^2},$ ${\mathrm{\σ}}_Y=\sqrt{\frac{1}{N}\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{(X_i-{\mathrm{\μ}}_Y)}^2}.$

其中，X_i,Y_i代表像点在像平面直角坐标系中的坐标，X_i=X₁,X₂,…X_N，Y_i=Y₁,Y₂,…Y_N；μ_X,μ_Y代表坐标的算术平均值， ${\mathrm{\μ}}_X=\frac{1}{N}\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{X}_i,$ ${\mathrm{\μ}}_Y=\frac{1}{N}\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{X}_i.$

表1是对整个测区进行光束法平差的具体实施例数据，即每条航带对应的初次残差结果表。

表1航带残差表

m_X,m_Y代表像点坐标X,Y的中误差；σ_X,σ_Y代表像点坐标X,Y的标准差；x,y代表像点坐标X,Y的最大误差。

其中，整个测区，即全区的标准差σ_X值大于1，说明原始航摄数据的质量不合格。

表1中，最大误差：若μ_X是所有点X值对应的算术平均值，最大误差即为X_i-μ_X。Y值同理。

表1中，中误差：若μ_X是所有点X值对应的算术平均值，中误差即为： $m_X=\±\sqrt{\frac{\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{({\mathrm{\μ}}_X-X_i)}^2}{N-1}}.$ Y值同理。

本发明也能选择所述步骤1）的一幅原始航摄数据的全色原始影像，用直方图显示全色原始影像的像素值曲线，若所述曲线的起始部位和尾部出现像素值的若干次跳变，说明原始航摄数据的质量不合格。见图2，图中X代表像素数量值，Y代表辐射信息量。

本发明也能任意选择所述步骤1）中生成的一幅彩色局部正射影像，使用像素工厂得出所述局部正射影像的像素值的局部噪声曲线，针对所述噪声曲线中的红绿蓝三个波段曲线，若出现像素值的至少三次的脉冲波形，说明原始航摄数据的质量不合格。见图3，图中X代表像素数量值，Y代表辐射信息量。

本发明检测的效果见表2：

表2

见图1，所述本发明的像素工厂具体生产流程：

1.导入原始影像数据和IMU/DGNSS数据到像素工厂，像素工厂会自动对影像数据进行一定的辐射改正；

2.生成大量的连接点并剔除误差大的连接点；

3.对航摄数据进行光束法平差并得出精度报告；

4.自动生成数字表面模型（DSM）；

5.对数字表面模型进行过滤生成数字高程模型（DEM），并对数字地形模型进行平滑处理；

6.结合原始影像数据和数字高程模型生成正射影像。

所述原始航摄数据包括原始影像数据和IMU/DGNSS数据。

像素工厂：像素工厂(Pixel Factory,简称PF)是当今世界一流的遥感影像自动化处理系统,集自动化、并行处理、多种影像兼容性、远程管理等特点于一身,代表了当前遥感影像数据处理技术的发展方向,主要用于地形图测绘、城市规划、城市环境变化监测等。

IMU/DGNSS数据：即IMU数据和差分GNSS数据。其中，IMU即惯性测量单元，是测量物体三轴姿态角(或角速率)以及加速度的装置；GNSS是Global Navigation Satellite System的缩写，即全球导航卫星系统。早在20世纪90年代中期开始，欧盟为了打破美国在卫星定位、导航、授时市场中的垄断地位，获取巨大的市场利益，增加欧洲人的就业机会，一直在致力于民用全球导航卫星系统计划，称之为GlobalNavigation Satellite System。该计划分两步实施：第一步是建立一个综合利用美国的GPS系统和俄罗斯的GLONASS系统的第一代全球导航卫星系统(当时称为GNSS-1，即后来建成的EGNOS)；第二步是建立一个完全独立于美国的GPS系统和俄罗斯的GLONASS系统之外的第二代全球导航卫星系统，即正在建设中的Galil eo卫星导航定位系统。由此可见，GNSS从一问世起，就不是一个单一星座系统，而是一个包括GPS、GLONASS等在内的综合星座系统；差分GNSS指通过利用位置已知的参考GNSS接收机的额外数据来减小GPS系统或GLONASS系统定位误差的一项技术。

连接点（Tiepoints）：立体像对重叠范围内,同一物点在不同像片上的构像点称为同名像点，大量自动或手动生成的同名像点统称连接点。

光束法平差：以一张像片组成的一束光线作为平差的基本单元，以中心投影的共线方程作为平差的数学模型，以像点坐标为观测值，根据相邻像片公共交会点坐标相等、控制点的加密坐标（摄影测量坐标）与地面坐标相等为条件，解求出每张像片的外方位元素和加密点的地面坐标。

数字表面模型（DSM）：是指包含了地表建筑物、桥梁和树木等高度的地面高程模型。和DEM相比，DEM只包含了地形的高程信息，并未包含其它地表信息，DSM是在DEM的基础上，进一步涵盖了除地面以外的其它地表信息的高程。在一些对建筑物高度有需求的领域，得到了很大程度的重视。

数字高程模型（DEM）：是用一组有序数值阵列形式表示地面高程的一种实体地面模型，是数字地形模型(Digital Terrain Model，简称DTM)的一个分支，其它各种地形特征值均可由此派生。一般认为,DTM是描述包括高程在内的各种地貌因子，如坡度、坡向、坡度变化率等因子在内的线性和非线性组合的空间分布，其中DEM是零阶单纯的单项数字地貌模型，其他如坡度、坡向及坡度变化率等地貌特性可在DEM的基础上派生。

正射影像：是具有正射投影性质的遥感影像。原始遥感影像因成像时受传感器内部状态变化（光学系统畸变、扫描系统非线性等）、外部状态（如姿态变化）及地表状况（如地球曲率、地形起伏）的影响，均有程度不同的畸变和失真。对遥感影像的几何处理，不仅提取空间信息，如绘制等高线；也可按正确的几何关系对影像灰度进行重新采样，形成新的正射影像。正射影像制作主要采用专用设备来进行，如平坦地面中心投影式航空像片，可用光学机械型纠正仪。起伏较大的航空或航天摄影像片，可用正射投影装置，如各种光学机械型微分纠正仪和数控解析正射投影仪（常用的有OR-1和PLANI-COMP Z2型）。各种动态成像的遥感影像，由于构像过程动态条件复杂，通常采用全数字式影像纠正或光机与数字混合式影像纠正来制作正射影像。如用解析测图仪器配以专门软件，可纠正陆地卫星或SPOT卫星扫描影像，制作正射影像。正射影像可直接用于影像判读、量测和专题制图，为资源与环境调查研究服务，也可用于制作各种影像地图和地图更新。

CCD：英文全称：Charge-coupled Device，中文全称：电荷耦合元件。可以称为CCD图像传感器。CCD是一种半导体器件，能够把光学影像转化为数字信号。CCD上植入的微小光敏物质称作像素（Pixel）。一块CCD上包含的像素数越多，其提供的画面分辨率也就越高。CCD的作用就像胶片一样，但它是把图像像素转换成数字信号。CCD上有许多排列整齐的电容，能感应光线，并将影像转变成数字信号。经由外部电路的控制，每个小电容能将其所带的电荷转给它相邻的电容。

ADS40/80数码相机:ADS40数码相机和ADS80数码相机分别是2001年和2008年推出的，由瑞士徕卡公司和德国宇航中心DLR联合研制的，基于线阵CCD技术的，集成了高精度的惯性导航定向系统(IMU)和全球卫星定位系统(GPS)的推扫式机载数字航空摄影测量数码相机。ADS80是ADS40的升级版，它们均采用12000个像元的三线阵CCD扫描和专业的单一大孔径焦阑镜头，一次飞行就可以同时获取前视、下视和后视的具有100%三度重叠、连续无缝的、具有相同影像分辨率和良好光谱特性的全色立体影像、彩色影像及彩红外影像。

显然，本发明的上述实施例仅仅是为清楚地说明本发明所作的举例，而并非是对本发明的实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无法对所有的实施方式予以穷举。凡是属于本发明的技术方案所引伸出的显而易见的变化或变动仍处于本发明的保护范围之列。

Claims (2)

1.一种用于数码相机数据的快速质量检测方法，其特征在于有以下步骤：

1)利用像素工厂对原始航摄数据进行后处理，生成：

整个测区光束法平差结果；

全色、红色、绿色和蓝色波段的正射影像；

2)从步骤1)中生成的全色正射影像中分别沿航摄时的航线方向找出3处不同位置的房屋，使用像素工厂的直线工具沿房檐拉直线，若直线都与房檐重合，则说明时间文件与导航文件同步，若直线与房檐有不重合的，说明原始航摄数据的质量不合格；

3)从步骤1)中生成的整个测区的光束法平差结果，像点坐标的标准差分别为：

${\mathrm{\σ}}_X=\sqrt{\frac{1}{N}\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{(X_i-{\mathrm{\μ}}_X)}^2},{\mathrm{\σ}}_Y=\sqrt{\frac{1}{N}\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{(Y_i-{\mathrm{\μ}}_Y)}^2}.$

其中，X_i,Y_i代表像点在像平面直角坐标系中的坐标，X_i＝X₁,X₂,…X_N，Y_i＝Y₁,Y₂,…Y_N；μ_X,μ_Y代表坐标的算术平均值， ${\mathrm{\μ}}_X=\frac{1}{N}\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{X}_i,{\mathrm{\μ}}_Y=\frac{1}{N}\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{Y}_i.$

4)从步骤1)中生成的整个测区的光束法平差结果，按步骤3)公式计算，若得出像点坐标的标准差大于1，则说明原始航摄数据的质量不合格；

5)选择所述步骤1)的一幅原始航摄数据的全色原始影像，用直方图显示全色原始影像的像素值曲线，若所述曲线的起始部位和尾部出现像素值的若干次跳变，说明原始航摄数据的质量不合格。

2.一种用于数码相机数据的快速质量检测方法，其特征在于有以下步骤：

1)利用像素工厂对原始航摄数据进行后处理，生成：

整个测区光束法平差结果；

全色、红色、绿色和蓝色波段的正射影像；

2)从步骤1)中生成的全色正射影像中分别沿航摄时的航线方向找出3处不同位置的房屋，使用像素工厂的直线工具沿房檐拉直线，若直线都与房檐重合，则说明时间文件与导航文件同步，若直线与房檐有不重合的，说明原始航摄数据的质量不合格；

3)从步骤1)中生成的整个测区的光束法平差结果，像点坐标的标准差分别为：

${\mathrm{\σ}}_X=\sqrt{\frac{1}{N}\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{(X_i-{\mathrm{\μ}}_X)}^2},{\mathrm{\σ}}_Y=\sqrt{\frac{1}{N}\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{(Y_i-{\mathrm{\μ}}_Y)}^2}.$

其中，X_i,Y_i代表像点在像平面直角坐标系中的坐标，X_i＝X₁,X₂,…X_N，Y_i＝Y₁,Y₂,…Y_N；μ_X,μ_Y代表坐标的算术平均值， ${\mathrm{\μ}}_X=\frac{1}{N}\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{X}_i,{\mathrm{\μ}}_Y=\frac{1}{N}\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{Y}_i.$

4)从步骤1)中生成的整个测区的光束法平差结果，按步骤3)公式计算，若得出像点坐标的标准差大于1，则说明原始航摄数据的质量不合格；

5)任意选择所述步骤1)中生成的一幅彩色正射影像，使用像素工厂得出所述正射影像的像素值的局部噪声曲线，针对所述噪声曲线中的红绿蓝三个波段曲线，若出现像素值的至少三次的脉冲波形，说明原始航摄数据的质量不合格。