CN104200527B - 一种真正射影像的生成方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种真正射影像的生成方法，包括以下步骤：一、获取被测量区域的原始测量数据；二、遮蔽检测，过程如下：201、遮蔽检测范围确定；202、遮蔽检测：对当前所检测纠正图像上的所有待检测点分别进行遮蔽检测；对任一个待检测点遮蔽检测时，过程如下：自适应搜索路径方位确定、自适应搜索路径长度确定、自适应搜索路径上检查点数量及各检查点位置确定和遮蔽判断；三、影像纠正：根据步骤二中的遮蔽检测结果对当前所检测纠正图像进行纠正。本发明方法步骤简单、设计合理且生产效率高、使用效果好，能解决现有真正射影像制作方法存在的效率低、实用性差等问题，以解决在制作真正射影像中的精度和速度问题，提高生产效率。

Description

一种真正射影像的生成方法

技术领域

本发明属于航空摄影测量技术领域，具体涉及一种真正射影像的生成方法。

背景技术

真正射影像制作是同时消除地形和地面三维目标投影变形的正射影像处理流程。传统的正射影像利用定向后的影像和数字高程模型DEM通过数字微分纠正技术获取，并未考虑人工建筑物等空间目标，从而导致其偏离真正的位置并遮挡其他地物目标。大比例尺城市地区正射影像中，建筑物倾斜、遮挡问题更为严重，如将GIS矢量地图叠加到正射影像上，会表现出道路矢量线横穿建筑物以及建筑物矢量轮廓无法与其自身叠合等问题，严重时将会导致其失去地理参考价值，不足以作为底图使用。

随着摄影测量系统成像技术的不断提高以及我国城市化进程的高速发展，城区建筑物、道路桥梁日益复杂，传统的正射影像已经不能满足应用的需求，因此真正射影像这种高级的正射影像产品得到了越来越多的重视，它很好地解决了正射影像中建筑物倾斜、遮挡等问题，不仅具有地形图的特点，而且包含了丰富的纹理信息。近年来，国外的一些学者对真正射影像进行了较为广泛而深入的研究，出现了一些令人鼓舞的科研成果。我国在2006年的《中国测绘学科发展蓝皮书》中才提到“真正射影像”的概念，这种全新的测绘产品才开始引起普遍的关注。因此，研究真正射影像的制作以满足经济社会快速发展的需要对我国具有重要的现实意义。

从国内外的研究成果上看，真正射影像制作主要利用数字建筑物模型DBM或数字表面模型DSM。真正射影像与正射影像最显著的差异在于纠正的同时分析地物的可见性，也称为遮蔽区域检测，检测遮蔽的能力是真正射影像生成算法的主要技术差别，国内外的研究人员也都将此作为重点议题讨论，遮蔽检测结果的好坏直接影响真正射影像的视觉效果。根据成像时投影射线的几何关系进行的遮蔽检测是理论上最严密的方法，典型的方法有比较重叠像点对应地物点到摄影中心距离的Z-buffer方法；检测扫描方向上投影射线与天底方向夹角变化趋势的基于角度的检测方法；检测扫描方向上是否有采样点高于投影射线的基于高程的检测方法。其中，Z-buffer方法在计算过程中需存储投影中心到目标点距离和与DSM具有同样分辨率和大小的二进制索引图两个主要的矩阵，运算效率低、占用的内存空间大，且对DSM分辨率敏感，存在伪遮蔽与伪可见问题，对于狭窄的垂直结构存在M-portion问题。基于角度的检测方法可以有效地避免伪遮蔽和伪可见问题，但是扫描全部DSM复杂费时，重复访问现象不可避免，计算量大，效率低。而基于高程的检测方法不受影像分辨率的影响，基于共线方程理论严密精度较高，效率比基于角度的检测方法高，但是从总体上来看计算量还是比较大。另外，还有学者提出了基于矢量多边形的检测方法，该方法考虑了影像像素的投影变形，避免分辨率差异和地形坡度引起的伪遮蔽和伪可见，但是栅格矢量化工作量大，前向投影迭代计算耗时。因而，上述真正射影像制作方法均不同程度地存在效率低、实用性差等缺陷，不能有效解决真正射影像制作过程中存在的制作精度和速度问题，生产效率较低。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于针对上述现有技术中的不足，提供一种真正射影像的生成方法，其方法步骤简单、设计合理且生产效率高、使用效果好，能有效解决现有真正射影像制作方法存在的效率低、实用性差等问题。

为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案是：一种真正射影像的生成方法，其特征在于该方法包括以下步骤：

步骤一、获取被测量区域的原始测量数据：对被测量区域进行航空摄影测量，摄取被测量区域的航空摄影图像，并获得被测量区域的原始测量数据；所述原始测量数据为DSM测量数据或DBM测量数据，所述DSM测量数据为数字表面模型的测量数据，所述DBM测量数据为数字建筑物模型的测量数据；

步骤二、遮蔽检测：根据步骤一中所述原始测量数据，先采用数据处理器获取步骤一中所述航空摄影图像的纠正图像，所述纠正图像为根据当前所处理航空摄影图像在地面上的投影范围和需生成真正射影像的地面分辨率进行划分所形成的格网图像，所述格网图像的大小与需生成真正射影像的大小相同且所述格网图像上的各格网点分别与所述真正射影像上的各像素点一一对应，所述真正射影像为对所述航空摄影图像进行数字微分纠正和重采样后获得的影像；之后，再对所述纠正图像进行遮蔽检测，过程如下：

步骤201、遮蔽检测范围确定：先根据当前所处理航空摄影图像的外方位元素和内方位元素，计算得出当前所处理航空摄影图像的四个角点的地面坐标；之后，根据计算得出的四个角点的地面坐标，确定当前所检测纠正图像的遮蔽检测范围；

当前所处理航空摄影图像的四个角点分别为点A、点B、点C和点D，点A、点B、点C和点D的地面坐标分别为(X₁，Y₁)、(X₂，Y₂)、(X₃，Y₃)和(X₄，Y₄)；并且，根据公式 $\left\{\begin{array}{c}{X}_i=\mathrm{Xs}+(Z-\mathrm{Zs})\frac{a_1\×x_i+a_2\×y_i-a_3\×f}{c_1\×x_i+c_2\×y_i-c_3\×f}\\ Y_i=\mathrm{Ys}+(Z-\mathrm{Zs})\frac{b_1\×x_i+b_2\×y_i-b_3\×f}{c_1\×x_i+c_2\×y_i-c_3\×f}\end{array}\right.---\left(1\right),$ 计算得出四个角点的地面坐标；公式(1)中，i为正整数且i＝1、2、3、4；(X_S，Y_S，Z_S)为当前所处理航空摄影图像的所述外方位元素中的摄影中心点坐标，f为所述内方位元素中的一个参数且其为步骤一中对被测量区域进行航空摄影测量时所用航摄仪的焦距；(x_i,y_i)为当前所处理航空摄影图像上四个角点的二维平面坐标；Z为被测量区域的地面平均高度；

计算得出当前所处理航空摄影图像上四个角点的地面坐标后，根据公式 $\left\{\begin{array}{c}m=\frac{X_{\max }-X_{\min }}{\mathrm{gridsize}}\\ n=\frac{Y_{\max }-Y_{\min }}{\mathrm{gridsize}}\end{array}\right.---\left(9\right),$ 计算出所述纠正图像的大小；公式(9)中gridsize为预先设定的所述真正射影像的地面分辨率，所述真正射影像的大小为m×n个像素点，所述纠正图像上包括m×n个格网点；其中，m和n分别为所述纠正图像中格网点的列数和行数；

所述遮蔽检测范围的横坐标为X_min～X_max且其纵坐标为Y_min～Y_max，其中X_min和X_max分别为四个角点的地面坐标中横坐标的最小值和最大值，Y_min和Y_max分别为四个角点的地面坐标中纵坐标的最小值和最大值；

当前所检测纠正图像的旋转矩阵 $R=\left[\begin{array}{ccc}{a}_1& a_2& a_3\\ b_1& b_2& b_3\\ c_1& c_2& c_3\end{array}\right];$

步骤202、遮蔽检测：先将当前所检测纠正图像划分为多个遮蔽检测面元，每个所述检测面元中均包括n1×n1个格网点，其中n1为正整数，且n1×n1＝1×1～5×5；将当前所检测纠正图像上的各检测面元均作为一个待检测点分别进行遮蔽检测，并且各待检测点的遮蔽检测方法均相同；其中，对当前所检测纠正图像上的任一个待检测点进行遮蔽检测时，过程如下：

步骤2021、自适应搜索路径方位确定：根据公式 $\left\{\begin{array}{cc}\mathrm{\&alpha;}=\mathrm{arctg}\left(\frac{\mathrm{Ys}-Y_p}{\mathrm{Xs}-X_p}\right)& \mathrm{Xs}-X_p>0\\ \mathrm{\&alpha;}=\mathrm{\&pi;}+\mathrm{arctg}\left(\frac{\mathrm{Ys}-Y_p}{\mathrm{Xs}-X_p}\right)& \mathrm{Xs}-X_p<0\end{array}\right.---\left(2\right),$ 对当前检测点的自适应搜索路径的方位进行确定；其中，当前检测点为当前状态下进行遮蔽检测的待检测点；公式(2)中，α为当前检测点相对于投影中心的方位角，所述投影中心为所述航空摄影图像的摄影中心点在地面上的投影点；当n1＝1时，(X_p,Y_p)为当前检测点的二维平面坐标；当n1＝2～5时，(X_p,Y_p)为当前检测点中所包括n1个格网点的平均二维平面坐标；

所述自适应搜索路径为对当前检测点进行遮蔽检测时所采用的搜索路径；

步骤2022、自适应搜索路径长度确定：先根据公式 $\mathrm{\&Delta;D}=\sqrt{{(X_p-\mathrm{Xs})}^2+{(Y_p-\mathrm{Ys})}^2}---\left(3\right),$ 计算得出当前检测点到投影中心的水平距离ΔD；再根据公式计算得出当前检测点的自适应搜索路径的长度l；公式(4)中，l为当前检测点到投影中心的搜索长度，H_max为当前所检测纠正图像上所有格网点的高程最大值；

步骤2023、自适应搜索路径上检查点数量及各检查点位置确定：根据公式对自适应搜索路径上的检查点数量Q进行确定；公式(5)中，GSD为自适应搜索路径上检查点的间距且GSD＝K1×Fb1，其中K1＝1～5，Fb1为当前所检测纠正图像的地面分辨率；

对自适应搜索路径上Q个检查点的位置进行确定时，根据公式 $\left\{\begin{array}{c}{X}_q=X_p+(q\&times;\mathrm{GSD})\&times;\cos \left(\mathrm{\&alpha;}\right)\\ Y_q=Y_p+(q\&times;\mathrm{GSD})\&times;\sin \left(\mathrm{\&alpha;}\right)\end{array}\right.---(5-1),$ 计算得出Q个检查点的二维平面坐标(X_q,Y_q)；公式(5-1)中，q为正整数且q＝1、2、…、Q；

步骤2024、遮蔽判断：采用步骤2023中所确定的Q个检查点对当前检测点分别进行遮蔽判断：当Q个检查点对当前检测点的遮蔽判断结果均为可见时，说明当前检测点为可见点；否则，说明当前检测点为遮蔽点；

采用Q个检查点对当前检测点进行遮蔽判断时，所有检查点对当前检测点的遮蔽判断过程均相同；其中，利用Q个检查点中第q个检查点对当前检测点进行遮蔽判断时，过程如下：

步骤Ⅰ、根据公式 $\mathrm{\&Delta;S}=\sqrt{{(X_q-X_p)}^2+{(Y_q-Y_p)}^2}---\left(\text{6}\right),$ 计算得出当前所采用检查点到当前检测点的水平距离；

步骤Ⅱ、根据公式计算得出当前所采用检查点在当前检测点的摄影光线上的高程增量；公式(7)中，Z_p为当前检测点的高程值；

步骤Ⅲ、根据公式H＝Z_p+dZ(8)，计算得出当前所采用检查点的遮蔽判断阈值H；

步骤Ⅳ、将当前所采用检查点的高程值Z_q与步骤Ⅲ中所述的H进行差值比较：当Z_q>H时，说明当前所采用检查点对当前检测点的遮蔽判断结果为遮蔽；当Z_q≤H时，说明当前所采用检查点对当前检测点的遮蔽判断结果为可见；

步骤2025、多次重复步骤2021至步骤2024，直至完成当前所检测纠正图像上所有待检测点的遮蔽检测过程；

步骤三、影像纠正：根据步骤二中的遮蔽检测结果，采用所述数据处理器对当前所检测纠正图像进行纠正；

对当前所检测纠正图像进行纠正时，根据步骤二中对各待纠正点的遮蔽判断结果，对当前所检测纠正图像上的所有待纠正点分别进行纠正，步骤201中当前所检测纠正图像上的所有待检测点均为待纠正点；其中，当所纠正的待纠正点为可见点时，对待纠正点进行数字微分纠正并对该待纠正点的灰度值进行重采样；当所纠正的待纠正点为遮蔽点时，利用步骤一中航空摄影测量所摄取的与当前所检测纠正图像存在重叠区域的航空摄影图像，对待纠正点进行修复。

上述一种真正射影像的生成方法，其特征是：步骤三中修复完成后，还需对修复区域与其周侧原始影像区域的接边处进行羽化。

上述一种真正射影像的生成方法，其特征是：步骤201中所述的(x_i,y_i)为当前所检测纠正图像上四个角点的像点坐标观测数据；

步骤2021中所述的(X_p,Y_p)为当前检测点的地面坐标，并且按照公式 $\left\{\begin{array}{c}{X}_p=X_{\min }+i_p\&times;\mathrm{gridsize}\\ Y_p=Y_{\min }+j_p\&times;\mathrm{gridsize}\end{array}\right.---\left(12\right),$ 对(X_p,Y_p)进行计算；公式(12)中(x_P,y_P)为当前检测点的像点坐标观测数据，i_p为当前待修复点在当前所检测纠正图像中所处的列数，j_p为当前待修复点在当前所检测纠正图像中所处的行数；

步骤Ⅱ中所述的Z_p和步骤Ⅳ中所述的Z_q均为步骤一中所述原始测量数据中的测量值。

上述一种真正射影像的生成方法，其特征是：步骤2024中遮蔽判断完成后，还需根据遮蔽判断结果，对当前检测点进行标记：当当前检测点为可见点时，将当前所检测点标记为可见；当当前检测点为遮蔽点时，将当前所检测点标记为遮蔽；

步骤202中进行遮蔽检测之前，还需建立用于记录遮蔽检测结果的标记矩阵，所述标记矩阵为m×n矩阵，且所述标记矩阵中记录有所述遮蔽检测范围内的m×n个像素点的遮蔽判断结果。

上述一种真正射影像的生成方法，其特征是：步骤一中所摄取航空摄影图像的数量为多张，多张所述航空摄影图像之间存在重叠区域；步骤一中获取被测量区域的原始测量数据后，需按照步骤二中所述的遮蔽检测方法和步骤三中所述的影像纠正方法，对多张所述航空摄影图像分别进行遮蔽检测和影像纠正，并获得多张纠正后的航空摄影图像；之后，再对所获得的多张纠正后的航空摄影图像进行影像镶嵌，获得被测量区域的真正射影像。

上述一种真正射影像的生成方法，其特征是：步骤一中所摄取多张航空摄影图像的图像大小、摄影比例尺和像素大小均相同；

步骤三中进行影像纠正之前，还从步骤一中所摄取的多张所述航空摄影图像中选出当前所检测纠正图像的副影像，所选取副影像的数量为K张，其中K为正整数且K≥2；

当前所检测纠正图像为主影像；对所述副影像进行选取时，根据公式 $C\%=(1-\frac{\mathrm{Dis}\tan {\mathrm{ce}}_{s1s2}}{\mathrm{ImageSize}\&times;\mathrm{PhotoScale}\&times;\mathrm{PixelSize}})\&times;100\%---\left(14\right),$ 计算得出当前所选取航空摄影图像与所述主影像的重叠度，公式(14)为当前所选取航空摄影图像与所述主影像的投影中心之间的距离，ImageSize为所述主影像的图像大小，PhotoScale为所述主影像的摄影比例尺，PixelSize为所述主影像的像素大小；

并且，还需按照距离对所选取的多张副影像进行权值排序：对任一张副影像的权值进行计算时，根据公式 $w_j=\frac{1}{\sqrt{{(X_j-\mathrm{Xs})}^2+{(Y_j-\mathrm{Ys})}^2}}---(14-1)$ 进行计算；公式(14-1)中，(X_j,Y_j)为所选取的多张副影像中第j张副影像的摄影中心点坐标，w_j为第j张副影像的权值；之后，按照权值w_j由大到小的顺序对所选取的多张副影像进行排序；

步骤三中进行影像纠正时，优先采用权值大的副影像进行修复。

上述一种真正射影像的生成方法，其特征是：步骤三中进行影像纠正之前，从步骤一中所摄取的多张航空摄影图像中，找出与主影像存在重叠区域的航空摄影图像作为副影像，所述副影像的数量为多张；其中，所述主影像为当前所检测纠正图像的原始影像且其为航空摄影图像；

步骤三中利用步骤一中航空摄影测量所摄取的与当前所检测纠正图像存在重叠区域的航空摄影图像，对待纠正点进行修复时，过程如下：

步骤301、纠正用副影像确定：先根据当前待修复点在所述主影像上的位置，找出能对当前待修复点进行修复的副影像，所述当前待修复点为当前所修复的待纠正点且其为遮蔽点；之后，对所找出的副影像是否能进行修复进行判断，过程如下：

步骤3011、矩形区域划分：先获取当前所找出副影像的纠正图像，再在当前所找出副影像的纠正图像上划分出一个矩形区域；所述矩形区域为将当前所找出副影像的投影中心与所述主影像的摄影中心之间的连线作为对角线生成一个矩形区域，所述矩形区域的两个直边分别为当前所找出副影像的纠正图像的X轴和Y轴坐标轴；

步骤3012、矩形区域内格网点遮蔽检测：按照步骤2021至步骤2024中所述的遮蔽检测方法，对当前所找出副影像的纠正图像上位于所述矩形区域内且与当前待修复点对应的格网点进行遮蔽检测，当对应格网点的遮蔽判断结果为可见时，则选用当前所找出副影像对当前待修复点进行修复；否则，返回步骤3011，选择多张所述副影像中的其它副影像并对所找出的副影像是否能进行修复进行判断，直至找出对当前待修复点进行修复的副影像；

步骤302、待纠正点修复：利用步骤301中所确定的副影像，对当前待修复点进行修复；

对当前待修复点进行修复时，按照公式 $\left\{\begin{array}{c}{x}^{\&prime;}=-f\frac{a1\&times;(X_t-{\mathrm{Xs}}^{\&prime;})+b1\&times;(Y_t-{\mathrm{Ys}}^{\&prime;})+c1\&times;(Z_t-{\mathrm{Zs}}^{\&prime;})}{a3\&times;(X_t-{\mathrm{Xs}}^{\&prime;})+b3\&times;(Y_t-{\mathrm{Ys}}^{\&prime;})+c3\&times;(Z_t-{\mathrm{Zs}}^{\&prime;})}\\ y^{\&prime;}=-f\frac{a2\&times;(X_t-{\mathrm{Xs}}^{\&prime;})+b2\&times;(Y_t-{\mathrm{Ys}}^{\&prime;})+c2\&times;(Z_t-{\mathrm{Zs}}^{\&prime;})}{a3\&times;(X_t-{\mathrm{Xs}}^{\&prime;})+b3\&times;(Y_t-{\mathrm{Ys}}^{\&prime;})+c3\&times;(Z_t-{\mathrm{Zs}}^{\&prime;})}\end{array}\right.---\left(11\right),$ 计算得出当前待修复点在所述纠正用副影像上的像点位置，并对当前待修复点的灰度值进行重采样；

公式(11)中(Xs',Ys',Zs')为所述纠正用副影像的摄影中心点坐标，Z_t为当前待修复点的高程值，(X_t,Y_t)为当前待修复点的地面坐标且 $\left\{\begin{array}{c}{X}_t=X_{\min }+i_t\&times;\mathrm{gridsize}\\ Y_t=Y_{\min }+j_t\&times;\mathrm{gridsize}\end{array}\right.---\left(13\right),$ 公式(13)中(x_t,y_t)为当前待修复点的像点坐标观测数据，i_t为当前待修复点在当前所检测纠正图像中所处的列数，j_t为当前待修复点在当前所检测纠正图像中所处的行数。

上述一种真正射影像的生成方法，其特征是：步骤302中待纠正点修复完成后，还需对当前待修复点进行二次修复，过程如下：

步骤3031、副影像上修复点有效性判断：判断步骤301中所确定副影像上对当前待修复点进行修复的当前修复点是否为有效修复点，其中所述当前修复点为步骤301中所确定副影像上对当前待修复点进行修复的修复点；判断当前修复点是否为有效修复点时，先在所述当前修复点投影方向上布设多个遮蔽检测点，并按照步骤2021至步骤2024中所述的遮蔽检测方法对所布设的各遮蔽检测点分别进行遮蔽检测，当且仅当所布设的多个遮蔽检测点均可见时，说明当前修复点是否为有效修复点，当前待修复点的修复过程完成；否则，需返回步骤3011，重新从多张所述副影像中选择其它副影像并对所找出的副影像是否能进行修复进行判断，直至找出对当前待修复点进行修复的副影像。

上述一种真正射影像的生成方法，其特征是：步骤三中对当前所检测纠正图像进行纠正过程中，对当前所检测纠正图像上的遮蔽点进行修复时，先以当前所检测纠正图像的投影中心为中心点，沿圆周方向将当前所检测纠正图像分割成多个图像块，再对多个所述图像块分别进行修复；并且，多个所述图像块的修复方法均相同；对任一个所述图像块进行修复时，均按照步骤301至步骤302中所述的方法对该图像块上的各遮蔽点进行修复。

上述一种真正射影像的生成方法，其特征是：步骤三中进行影像纠正时，还需利用所选取的多张所述副影像的投影中心所在图像区域的像素点对当前所检测纠正图像上的相应区域分别进行修复。

本发明与现有技术相比具有以下优点：

1、方法步骤简单、设计合理且操作简单，实现方便。

2、生成效率较高。

3、所采用的遮蔽检测方法步骤简单、设计合理且检测速度快、检测精度高，采用基于方位关系的自适应路径搜索和面元的遮蔽判断方法，克服了传统遮蔽检测方法的效率和精度问题。

4、所采用的遮蔽点修复方法步骤简单、设计合理且修复速度快、修复效果好，对遮蔽区域进行修复时，采用两次补偿，第一次采用分块对向补偿方法进行补偿，第二次采用中心补偿方法(即基于投影中心的中心补偿方法)进行中心补偿。并且，所述中心补偿方法是对分块对向补偿方法的补充，对于经分块对向补偿方法进行修复后，当前所检测纠正图像上存留的遮蔽点进行修复。并且，实际进行分块对向补偿时，采用两次修复相结合的方法，不仅能对各遮蔽点进行有效修复，而且实现方便，省时省力，并能有效克服现有遮蔽点补偿过程中容易出现的“双眼皮”现象，从而大大改善了补偿的效果。另外，对副影像的选用优先权进行排序，进一步节省了人力物力，花费时间少，并且修复效果好。

5、使用效果好且实用价值高、实用性强，主要包括以下步骤：1)获取高精度DBM测量数据或DSM测量数据，并计算遮蔽检测范围，确定纠正图像的格网大小和纠正面元大小；2)计算待检测点遮蔽判断的自适应搜索路径；3)采用基于摄影光线高度的自适应方法对每个小面元的可见性进行遮蔽检测，并作可见或不可见的标记；4)对可见的面元做数字微分纠正，对不可见区域进行标记；5)对不可见区域，按照方位并结合遮蔽检测的方法利用副影像数据进行首次补偿；6)对剩余的不可见区域，利用各个副影像投影中心附近的像素进行二次补偿；7)将补偿的遮蔽区域的周围和原始影像之间做羽化过度，完成真正射影像的制作。本发明具有实际生产效率高、精度高等优点，所生产的真正射影像产品可用于城市影像地图的制作、三维建模、城市规划等领域。

综上所述，本发明方法步骤简单、设计合理且生产效率高、使用效果好，能有效解决现有真正射影像制作方法存在的效率低、实用性差等问题，以解决在制作真正射影像中的精度和速度问题，提高生产效率。

下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。

附图说明

图1为本发明的方法流程框图。

图2为采用本发明进行遮蔽检测时的方法流程框图。

图3为采用本发明进行遮蔽补偿时的方法流程框图。

具体实施方式

如图1所示的一种真正射影像的生成方法，包括以下步骤：

步骤一、步骤一、获取被测量区域的原始测量数据：对被测量区域进行航空摄影测量，摄取被测量区域的航空摄影图像，并获得被测量区域的原始测量数据；所述原始测量数据为DSM测量数据或DBM测量数据，所述DSM测量数据为数字表面模型的测量数据，所述DBM测量数据为数字建筑物模型的测量数据。

其中，数字表面模型(DigitalSurfaceModel，缩写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。

由于高精度的DSM测量数据是制作真正射影像产品的基础，通过采集或者自动匹配的方法获取DSM测量数据，并对DSM测量数据中建筑物的边界和顶面进行处理，使其边界闭合顶面特征明显。

步骤二、遮蔽检测：结合图2，根据步骤一中所述原始测量数据，先采用数据处理器获取步骤一中所述航空摄影图像的纠正图像，所述纠正图像为根据当前所处理航空摄影图像在地面上的投影范围和需生成真正射影像的地面分辨率进行划分所形成的格网图像，所述格网图像的大小与需生成真正射影像的大小相同且所述格网图像上的各格网点分别与所述真正射影像上的各像素点一一对应，所述真正射影像为对所述航空摄影图像进行数字微分纠正和重采样后获得的影像，所述航空摄影图像为所述真正射影像的原始影像，所述格网图像上的各格网点分别与所述原始影像上的各像素点一一对应；之后，再对所述纠正图像进行遮蔽检测，过程如下：

步骤201、遮蔽检测范围确定：先根据当前所处理航空摄影图像的外方位元素和内方位元素，计算得出当前所处理航空摄影图像的四个角点的地面坐标；之后，根据计算得出的四个角点的地面坐标，确定当前所检测纠正图像的遮蔽检测范围。

当前所处理航空摄影图像的四个角点分别为点A、点B、点C和点D，点A、点B、点C和点D的地面坐标分别为(X₁，Y₁)、(X₂，Y₂)、(X₃，Y₃)和(X₄，Y₄)；并且，根据公式 $\left\{\begin{array}{c}{X}_i=\mathrm{Xs}+(Z-\mathrm{Zs})\frac{a_1\&times;x_i+a_2\&times;y_i-a_3\&times;f}{c_1\&times;x_i+c_2\&times;y_i-c_3\&times;f}\\ Y_i=\mathrm{Ys}+(Z-\mathrm{Zs})\frac{b_1\&times;x_i+b_2\&times;y_i-b_3\&times;f}{c_1\&times;x_i+c_2\&times;y_i-c_3\&times;f}\end{array}\right.---\left(1\right),$ 计算得出四个角点的地面坐标；公式(1)中，i为正整数且i＝1、2、3、4；(X_S，Y_S，Z_S)为当前所处理航空摄影图像的所述外方位元素中的摄影中心点坐标，f为所述内方位元素中的一个参数且其为步骤一中对被测量区域进行航空摄影测量时所用航摄仪的焦距；(x_i,y_i)为当前所处理航空摄影图像上四个角点的二维平面坐标；Z为被测量区域的地面平均高度。

计算得出当前所处理航空摄影图像上四个角点的地面坐标后，根据公式 $\left\{\begin{array}{c}m=\frac{X_{\max }-X_{\min }}{\mathrm{gridsize}}\\ n=\frac{Y_{\max }-Y_{\min }}{\mathrm{gridsize}}\end{array}\right.---\left(9\right),$ 计算出所述纠正图像的大小；公式(9)中gridsize为预先设定的所述真正射影像的地面分辨率，所述真正射影像的大小为m×n个像素点，所述纠正图像上包括m×n个格网点，也就是说，所述纠正图像上的各格网点均对应一个像素点；其中，m和n分别为所述纠正图像中格网点的列数和行数。

所述遮蔽检测范围的横坐标为X_min～X_max且其纵坐标为Y_min～Y_max，其中X_min和X_max分别为四个角点的地面坐标中横坐标的最小值和最大值，Y_min和Y_max分别为四个角点的地面坐标中纵坐标的最小值和最大值。其中，X_min和X_max分别为四个角点的地面坐标中最小的横坐标值和最大的横坐标值，Y_min和Y_max分别为四个角点的地面坐标中最小的纵坐标值和最大的纵坐标值。

当前所检测纠正图像的旋转矩阵 $R=\left[\begin{array}{ccc}{a}_1& a_2& a_3\\ b_1& b_2& b_3\\ c_1& c_2& c_3\end{array}\right].$

实际进行航空测量时，所述外方位元素包括外方位角元素ω和κ以及摄影中心点坐标(X_S，Y_S，Z_S)；所述内方位元素包括x₀、y₀和f；求取内方位元素x₀、y₀和f的方法为相机检校和内定向等方法。

根据对外方位角元素ω和κ，便可计算得出当前所检测纠正图像的旋转矩阵R。

其中，所述纠正图像的获取过程，参见由张剑清、潘励编写的《摄影测量学》(2009年5月第2版)中第八章第213页-215页所公开的内容。

步骤202、遮蔽检测：先将当前所检测纠正图像划分为多个遮蔽检测面元，每个所述检测面元中均包括n1×n1个格网点，其中n1为正整数，且n1×n1＝1×1～5×5(即n1＝1～5)；将当前所检测纠正图像上的各检测面元均作为一个待检测点分别进行遮蔽检测，并且各待检测点的遮蔽检测方法均相同；其中，对当前所检测纠正图像上的任一个待检测点进行遮蔽检测时，过程如下：

步骤2021、自适应搜索路径方位确定：根据公式 $\left\{\begin{array}{cc}\mathrm{\&alpha;}=\mathrm{arctg}\left(\frac{\mathrm{Ys}-Y_p}{\mathrm{Xs}-X_p}\right)& \mathrm{Xs}-X_p>0\\ \mathrm{\&alpha;}=\mathrm{\&pi;}+\mathrm{arctg}\left(\frac{\mathrm{Ys}-Y_p}{\mathrm{Xs}-X_p}\right)& \mathrm{Xs}-X_p<0\end{array}\right.---\left(2\right),$ 对当前检测点的自适应搜索路径的方位进行确定；其中，当前检测点为当前状态下进行遮蔽检测的待检测点；公式(2)中，α为当前检测点相对于投影中心的方位角，所述投影中心为所述航空摄影图像的摄影中心点在地面上的投影点；当n1＝1时，(X_p,Y_p)为当前检测点的二维平面坐标；当n1＝2～5时，(X_p,Y_p)为当前检测点中所包括n1个格网点的平均二维平面坐标。也就是说，当n1＝2～5时，(X_p,Y_p)为由当前检测点中所包括n1个格网点的二维平面坐标中横坐标的平均值和纵坐标的平均值组成的二维坐标。

所述自适应搜索路径为对当前检测点进行遮蔽检测时所采用的搜索路径。所述投影中心为所述摄影中心点在所述纠正图像上的投影点。其中，自适应搜索路径也称为自适应投影光线，其中投影光线为所述摄影光线在所述纠正图像上的投影线。

步骤2022、自适应搜索路径长度确定：先根据公式 $\mathrm{\&Delta;D}=\sqrt{{(X_p-\mathrm{Xs})}^2+{(Y_p-\mathrm{Ys})}^2}---\left(3\right),$ 计算得出当前检测点到投影中心的水平距离ΔD；再根据公式计算得出当前检测点的自适应搜索路径的长度l；公式(4)中，l为当前检测点到投影中心的搜索长度，H_max为当前所检测纠正图像上所有格网点的高程最大值。

其中，当前所检测纠正图像上各格网点的高程值为各格网点在原始影像上对应的像素点的高程值。也就是说，当前所检测纠正图像上各格网点的高程值与所述原始影像上对应的各像素点的高程值一致。

步骤2023、自适应搜索路径上检查点数量及各检查点位置确定：根据公式对自适应搜索路径上的检查点数量Q进行确定；公式(5)中，GSD为自适应搜索路径上检查点的间距且GSD＝K1×Fb1，其中K1＝1～5，Fb1为当前所检测纠正图像的地面分辨率。

对自适应搜索路径上Q个检查点的位置进行确定时，根据公式 $\left\{\begin{array}{c}{X}_q=X_p+(q\&times;\mathrm{GSD})\&times;\cos \left(\mathrm{\&alpha;}\right)\\ Y_q=Y_p+(q\&times;\mathrm{GSD})\&times;\sin \left(\mathrm{\&alpha;}\right)\end{array}\right.---(5-1),$ 计算得出Q个检查点的二维平面坐标(X_q,Y_q)；公式(5-1)中，q为正整数且q＝1、2、…、Q。

步骤2024、遮蔽判断：采用步骤2023中所确定的Q个检查点对当前检测点分别进行遮蔽判断：当Q个检查点对当前检测点的遮蔽判断结果均为可见时，说明当前检测点为可见点；否则，说明当前检测点为遮蔽点；

采用Q个检查点对当前检测点进行遮蔽判断时，所有检查点对当前检测点的遮蔽判断过程均相同；其中，利用Q个检查点中第q个检查点对当前检测点进行遮蔽判断时，过程如下：

步骤Ⅰ、根据公式 $\mathrm{\&Delta;S}=\sqrt{{(X_q-X_p)}^2+{(Y_q-Y_p)}^2}---\left(\text{6}\right),$ 计算得出当前所采用检查点到当前检测点的水平距离；

步骤Ⅱ、根据公式计算得出当前所采用检查点在当前检测点的摄影光线上的高程增量；公式(7)中，Z_p为当前检测点的高程值；

步骤Ⅲ、根据公式H＝Z_p+dZ(8)，计算得出当前所采用检查点的遮蔽判断阈值H；

步骤Ⅳ、将当前所采用检查点的高程值Z_q与步骤Ⅲ中所述的H进行差值比较：当Z_q>H时，说明当前所采用检查点对当前检测点的遮蔽判断结果为遮蔽；当Z_q≤H时，说明当前所采用检查点对当前检测点的遮蔽判断结果为可见。

当前所采用检查点的高程值与当前所采用检查点在原始影像上对应的像素点的高程值。

步骤2025、多次重复步骤2021至步骤2024，直至完成当前所检测纠正图像上所有待检测点的遮蔽检测过程。

步骤三、影像纠正：根据步骤二中的遮蔽检测结果，采用所述数据处理器对当前所检测纠正图像进行纠正。

对当前所检测纠正图像进行纠正时，根据步骤二中对各待纠正点的遮蔽判断结果，对当前所检测纠正图像上的所有待纠正点分别进行纠正，步骤201中当前所检测纠正图像上的所有待检测点均为待纠正点；其中，当所纠正的待纠正点为可见点时，对待纠正点进行数字微分纠正并对该待纠正点的灰度值进行重采样；当所纠正的待纠正点为遮蔽点时，利用步骤一中航空摄影测量所摄取的与当前所检测纠正图像存在重叠区域的航空摄影图像，对待纠正点进行修复。

本实施例中，步骤三中修复完成后，还需对修复区域与其周侧原始影像区域的接边处进行羽化，使其平滑过渡。

本实施例中，步骤一中所摄取航空摄影图像的数量为多张，多张所述航空摄影图像之间存在重叠区域；步骤一中获取被测量区域的原始测量数据后，需按照步骤二中所述的遮蔽检测方法和步骤三中所述的影像纠正方法，对多张所述航空摄影图像分别进行遮蔽检测和影像纠正，并获得多张纠正后的航空摄影图像；之后，再对所获得的多张纠正后的航空摄影图像进行影像镶嵌，获得被测量区域的真正射影像。

其中，所述航空摄影图像的投影中心为其摄影中心点在所述纠正图像上的投影点。

本实施例中，步骤一中所摄取多张航空摄影图像的图像大小、摄影比例尺和像素大小均相同。

步骤三中进行影像纠正之前，还从步骤一中所摄取的多张所述航空摄影图像中选出当前所检测纠正图像的副影像，所选取副影像的数量为K张，其中K为正整数且K≥2。

当前所检测纠正图像为主影像；对所述副影像进行选取时，根据公式 $C\%=(1-\frac{\mathrm{Dis}\tan {\mathrm{ce}}_{s1s2}}{\mathrm{ImageSize}\&times;\mathrm{PhotoScale}\&times;\mathrm{PixelSize}})\&times;100\%---\left(14\right),$ 计算得出当前所选取航空摄影图像与所述主影像的重叠度，公式(14)为当前所选取航空摄影图像与所述主影像的投影中心之间的距离，ImageSize为所述主影像的图像大小，PhotoScale为所述主影像的摄影比例尺，PixelSize为所述主影像的像素大小。

并且，还需按照距离对所选取的多张副影像进行权值排序：对任一张副影像的权值进行计算时，根据公式 $w_j=\frac{1}{\sqrt{{(X_j-\mathrm{Xs})}^2+{(Y_j-\mathrm{Ys})}^2}}---(14-1)$ 进行计算；公式(14-1)中，(X_j,Y_j)为所选取的多张副影像中第j张副影像的摄影中心点坐标，w_j为第j张副影像的权值；之后，按照权值w_j由大到小的顺序对所选取的多张副影像进行排序。

步骤三中进行影像纠正时，优先采用权值大的副影像进行修复。

也就是说，步骤三中进行影像纠正之前，先将所有副影像按照权值w_j由大到小的顺序进行排序。

本实施例中，步骤三中进行影像纠正时，还需利用所选取的多张所述副影像的投影中心所在图像区域的像素点对当前所检测纠正图像上的相应区域分别进行修复。

本实施例中，步骤三中对待纠正点的灰度值进行重采样时，采用最近邻法、双线性内插法或三次卷积法进行重采样。

其中，最近邻法、双线性内插法和三次卷积法均为常用的重采样方法。

本实施例中，步骤201中所述的(x_i,y_i)为当前所检测纠正图像上四个角点的像点坐标观测数据。

步骤2021中所述的(X_p,Y_p)为当前检测点的地面坐标，并且按照公式 $\left\{\begin{array}{c}{X}_p=X_{\min }+i_p\&times;\mathrm{gridsize}\\ Y_p=Y_{\min }+j_p\&times;\mathrm{gridsize}\end{array}\right.---\left(12\right),$ 对(X_p,Y_p)进行计算；公式(12)中(x_P,y_P)为当前检测点的像点坐标观测数据，i_p为当前待修复点在当前所检测纠正图像中所处的列数，j_p为当前待修复点在当前所检测纠正图像中所处的行数；

步骤Ⅱ中所述的Z_p和步骤Ⅳ中所述的Z_q均为步骤一中所述原始测量数据中的测量值。

实际操作过程中，步骤2024中遮蔽判断完成后，还需根据遮蔽判断结果，对当前检测点进行标记，将当前检测点标记为可见点或遮蔽点。也就是说，步骤2024中遮蔽判断完成后，还需根据遮蔽判断结果，对当前检测点进行标记：当当前检测点为可见点时，将当前所检测点标记为可见；当当前检测点为遮蔽点时，将当前所检测点标记为遮蔽；

本实施例中，步骤202中进行遮蔽检测之前，还需建立用于记录遮蔽检测结果的标记矩阵，所述标记矩阵为m×n矩阵，且所述标记矩阵中记录有所述遮蔽检测范围内的m×n个像素点的遮蔽判断结果。

步骤三中进行影像纠正之前，从步骤一中所摄取的多张航空摄影图像中，找出与主影像存在重叠区域的航空摄影图像作为副影像，所述副影像的数量为多张；其中，所述主影像为当前所检测纠正图像的原始影像且其为航空摄影图像。本实施例中，所选用的副影像按照权值w_j由大到小的顺序由前至后排列。实际对副影像进行选取时，按照由前至后的排列顺序，对所述副影像进行选取。也就是说，权值w_j越大的副影像越优先被选取。

步骤三中利用步骤一中航空摄影测量所摄取的与当前所检测纠正图像存在重叠区域的航空摄影图像，对待纠正点进行修复时，过程如下：

步骤301、纠正用副影像确定：先根据当前待修复点在所述主影像上的位置，找出能对当前待修复点进行修复的副影像，所述当前待修复点为当前所修复的待纠正点且其为遮蔽点；之后，对所找出的副影像是否能进行修复进行判断，过程如下：

步骤3011、矩形区域划分：先获取当前所找出副影像的纠正图像，再在当前所找出副影像的纠正图像上划分出一个矩形区域；所述矩形区域为将当前所找出副影像的投影中心与所述主影像的摄影中心之间的连线作为对角线生成一个矩形区域，所述矩形区域的两个直边分别为当前所找出副影像的纠正图像的X轴和Y轴坐标轴。

步骤3012、矩形区域内格网点遮蔽检测：按照步骤2021至步骤2024中所述的遮蔽检测方法，对当前所找出副影像的纠正图像上位于所述矩形区域内且与当前待修复点对应的格网点进行遮蔽检测，当对应格网点的遮蔽判断结果为可见时，则选用当前所找出副影像对当前待修复点进行修复；否则，返回步骤3011，选择多张所述副影像中的其它副影像并对所找出的副影像是否能进行修复进行判断，直至找出对当前待修复点进行修复的副影像。

本实施例中，由于所述主影像的所有副影像均按照权值w_j由大到小的顺序由前至后排列，因而步骤301中找能对当前待修复点进行修复的副影像时，也就是按照由前至后的排序选取对应的副影像，并且所选取的副影像为与所述主影像的重叠区域内包含当前待修复点的影像。当步骤3012中对应格网点的遮蔽判断结果为遮蔽，且重新选择其它副影像，并且此时所选择的副影像为优先级更低的副影像。

由于副影像为与所述主影像的重叠区域内包含当前待修复点的影像，因而副影像与所述主影像的重叠区域内的各像素点分别与所述主影像上的各像素点一一对应，并且副影像的纠正影像上存在与当前待修复点对应的格网点。

步骤302、待纠正点修复：利用步骤301中所确定的副影像，对当前待修复点进行修复。

对当前待修复点进行修复时，按照公式 $\left\{\begin{array}{c}{x}^{\&prime;}=-f\frac{a1\&times;(X_t-{\mathrm{Xs}}^{\&prime;})+b1\&times;(Y_t-{\mathrm{Ys}}^{\&prime;})+c1\&times;(Z_t-{\mathrm{Zs}}^{\&prime;})}{a3\&times;(X_t-{\mathrm{Xs}}^{\&prime;})+b3\&times;(Y_t-{\mathrm{Ys}}^{\&prime;})+c3\&times;(Z_t-{\mathrm{Zs}}^{\&prime;})}\\ y^{\&prime;}=-f\frac{a2\&times;(X_t-{\mathrm{Xs}}^{\&prime;})+b2\&times;(Y_t-{\mathrm{Ys}}^{\&prime;})+c2\&times;(Z_t-{\mathrm{Zs}}^{\&prime;})}{a3\&times;(X_t-{\mathrm{Xs}}^{\&prime;})+b3\&times;(Y_t-{\mathrm{Ys}}^{\&prime;})+c3\&times;(Z_t-{\mathrm{Zs}}^{\&prime;})}\end{array}\right.---\left(11\right),$ 计算得出当前待修复点在所述纠正用副影像上的像点位置，并对当前待修复点的灰度值进行重采样。

公式(11)中(Xs',Ys',Zs')为所述纠正用副影像的摄影中心点坐标，Z_t为当前待修复点的高程值，(X_t,Y_t)为当前待修复点的地面坐标且 $\left\{\begin{array}{c}{X}_t=X_{\min }+i_t\&times;\mathrm{gridsize}\\ Y_t=Y_{\min }+j_t\&times;\mathrm{gridsize}\end{array}\right.---\left(13\right),$ 公式(13)中(x_t,y_t)为当前待修复点的像点坐标观测数据，i_t为当前待修复点在当前所检测纠正图像中所处的列数，j_t为当前待修复点在当前所检测纠正图像中所处的行数。

实际进行修复时，步骤302中修复完成后，可能出现修复效果不好的情况，此时需进行二次修复。

本实施例中，步骤302中待纠正点修复完成后，还需对当前待修复点进行二次修复，过程如下：

步骤3031、副影像上修复点有效性判断：判断步骤301中所确定副影像上对当前待修复点进行修复的当前修复点是否为有效修复点，其中所述当前修复点为步骤301中所确定副影像上对当前待修复点进行修复的修复点；判断当前修复点是否为有效修复点时，先在所述当前修复点投影方向上布设多个遮蔽检测点，并按照步骤2021至步骤2024中所述的遮蔽检测方法对所布设的各遮蔽检测点分别进行遮蔽检测，当且仅当所布设的多个遮蔽检测点均可见(即遮蔽判断结果均为可见)时，说明当前修复点是否为有效修复点，当前待修复点的修复过程完成；否则，需返回步骤3011，重新从多张所述副影像中选择其它副影像并对所找出的副影像是否能进行修复进行判断，直至找出对当前待修复点进行修复的副影像。

步骤三中对当前所检测纠正图像进行纠正过程中，对当前所检测纠正图像上的遮蔽点进行修复时，先以当前所检测纠正图像的投影中心为中心点，沿圆周方向将当前所检测纠正图像分割成多个图像块，再对多个所述图像块分别进行修复；并且，多个所述图像块的修复方法均相同；对任一个所述图像块进行修复时，均按照步骤301至步骤302中所述的方法对该图像块上的各遮蔽点进行修复。

本实施例中，多个所述图像块的数量为4个。

其中，将当前所检测纠正图像分为多个所述图像块进行修复的方法，称为分块对向补偿方法。实际对多个所述图像块进行修复时，通过判断副影像相对于主影像的方位关系来补偿每个图像块。

本实施例中，步骤三中多个所述图像块均修复完成后，还需利用所选取的多张所述副影像的投影中心区域的像素点对当前所检测纠正图像上的相应区域分别进行修复。也就是说，利用所选取的多张所述副影像的纠正图像中投影中心区域的格网点，对当前所检测纠正图像上的相应区域分别进行修复。

实际进行修复时，利用所选取的多张所述副影像的投影中心区域的像素点对所述主影像上的相应区域分别进行修复的方法，称为中心补偿方法。并且，采用中心补偿方法对经分块对向补偿方法进行修复后，当前所检测纠正图像上仍存留的遮蔽点进行修复。

其中，所述投影中心区域为所述副影像的投影中心周侧的区域。所述投影中心周侧的区域为以所述投影中心为圆心的圆形区域。

实际对所述主影像上的相应区域进行修复时，按照共线方程和主副影像的成像几何关系进行修复。本实施例中，按照公式(11)计算得出当前待修复点在其所处副影像上的像点位置，并对当前待修复点的灰度值进行重采样。

也就是说，本发明对遮蔽区域进行修复时，采用两次补偿，第一次采用分块对向补偿方法进行修复，第二次采用中心补偿方法进行修复。并且，所述中心补偿方法是对分块对向补偿方法的补充，对于经分块对向补偿方法进行修复后，当前所检测纠正图像上存留的遮蔽点进行修复，详见图3。

以上所述，仅是本发明的较佳实施例，并非对本发明作任何限制，凡是根据本发明技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、变更以及等效结构变化，均仍属于本发明技术方案的保护范围内。

Claims (10)

1.一种真正射影像的生成方法，其特征在于该方法包括以下步骤：

步骤一、获取被测量区域的原始测量数据：对被测量区域进行航空摄影测量，摄取被测量区域的航空摄影图像，并获得被测量区域的原始测量数据；所述原始测量数据为DSM测量数据或DBM测量数据，所述DSM测量数据为数字表面模型的测量数据，所述DBM测量数据为数字建筑物模型的测量数据；

步骤二、遮蔽检测：根据步骤一中所述原始测量数据，先采用数据处理器获取步骤一中所述航空摄影图像的纠正图像，所述纠正图像为根据当前所处理航空摄影图像在地面上的投影范围和需生成真正射影像的地面分辨率进行划分所形成的格网图像，所述格网图像的大小与需生成真正射影像的大小相同且所述格网图像上的各格网点分别与所述真正射影像上的各像素点一一对应，所述真正射影像为对所述航空摄影图像进行数字微分纠正和重采样后获得的影像；之后，再对所述纠正图像进行遮蔽检测，过程如下：

步骤201、遮蔽检测范围确定：先根据当前所处理航空摄影图像的外方位元素和内方位元素，计算得出当前所处理航空摄影图像的四个角点的地面坐标；之后，根据计算得出的四个角点的地面坐标，确定当前所检测纠正图像的遮蔽检测范围；

当前所处理航空摄影图像的四个角点分别为点A、点B、点C和点D，点A、点B、点C和点D的地面坐标分别为(X₁，Y₁)、(X₂，Y₂)、(X₃，Y₃)和(X₄，Y₄)；并且，根据公式 $\left\{\begin{array}{c}{X}_i=Xs+\left(Z-Zs\right)\frac{a_1\&times;x_i+a_2\&times;y_i-a_3\&times;f}{c_1\&times;x_i+c_2\&times;y_i-c_3\&times;f}\\ Y_i=Ys+\left(Z-Zs\right)\frac{b_1\&times;x_i+b_2\&times;y_i-b_3\&times;f}{c_1\&times;x_i+c_2\&times;y_i-c_3\&times;f}\end{array}\right.---\left(1\right),$ 计算得出四个角点的地面坐标；公式(1)中，i为正整数且i＝1、2、3、4；(X_S，Y_S，Z_S)为当前所处理航空摄影图像的所述外方位元素中的摄影中心点坐标，f为所述内方位元素中的一个参数且其为步骤一中对被测量区域进行航空摄影测量时所用航摄仪的焦距；(x_i,y_i)为当前所处理航空摄影图像上四个角点的二维平面坐标；Z为被测量区域的地面平均高度；

计算得出当前所处理航空摄影图像上四个角点的地面坐标后，根据公式 $\left\{\begin{array}{c}m=\frac{X_{max}-X_{min}}{gridsize}\\ n=\frac{Y_{max}-Y_{\min }}{gridsize}\end{array}\right.---\left(9\right),$ 计算出所述纠正图像的大小；公式(9)中gridsize为预先设定的所述真正射影像的地面分辨率，所述真正射影像的大小为m×n个像素点，所述纠正图像上包括m×n个格网点；其中，m和n分别为所述纠正图像中格网点的列数和行数；

所述遮蔽检测范围的横坐标为X_min～X_max且其纵坐标为Y_min～Y_max，其中X_min和X_max分别为四个角点的地面坐标中横坐标的最小值和最大值，Y_min和Y_max分别为四个角点的地面坐标中纵坐标的最小值和最大值；

当前所检测纠正图像的旋转矩阵 $R=\left[\begin{array}{ccc}{a}_1& a_2& a_3\\ b_1& b_2& b_3\\ c_1& c_2& c_3\end{array}\right];$

步骤202、遮蔽检测：先将当前所检测纠正图像划分为多个遮蔽检测面元，每个所述检测面元中均包括n1×n1个格网点，其中n1为正整数，且n1×n1＝1×1～5×5；将当前所检测纠正图像上的各检测面元均作为一个待检测点分别进行遮蔽检测，并且各待检测点的遮蔽检测方法均相同；其中，对当前所检测纠正图像上的任一个待检测点进行遮蔽检测时，过程如下：

步骤2021、自适应搜索路径方位确定：根据公式 $\left\{\begin{array}{cc}\mathrm{\&alpha;}=arctg\left(\frac{Ys-Y_p}{Xs-X_p}\right)& Xs-X_p>0\\ \mathrm{\&alpha;}=\mathrm{\&pi;}+arctg\left(\frac{Ys-Y_p}{Xs-X_p}\right)& Xs-X_p<0\end{array}\right.---\left(2\right),$ 对当前检测点的自适应搜索路径的方位进行确定；其中，当前检测点为当前状态下进行遮蔽检测的待检测点；公式(2)中，α为当前检测点相对于投影中心的方位角，所述投影中心为所述航空摄影图像的摄影中心点在地面上的投影点；当n1＝1时，(X_p,Y_p)为当前检测点的二维平面坐标；当n1＝2～5时，(X_p,Y_p)为当前检测点中所包括n1个格网点的平均二维平面坐标；

所述自适应搜索路径为对当前检测点进行遮蔽检测时所采用的搜索路径；

步骤2022、自适应搜索路径长度确定：先根据公式计算得出当前检测点到投影中心的水平距离ΔD；再根据公式计算得出当前检测点的自适应搜索路径的长度l；公式(4)中，l为当前检测点到投影中心的搜索长度，H_max为当前所检测纠正图像上所有格网点的高程最大值；

步骤2023、自适应搜索路径上检查点数量及各检查点位置确定：根据公式 $Q=\frac{l}{GSD}---\left(5\right),$ 对自适应搜索路径上的检查点数量Q进行确定；公式(5)中，GSD为自适应搜索路径上检查点的间距且GSD＝K1×Fb1，其中K1＝1～5，Fb1为当前所检测纠正图像的地面分辨率；

对自适应搜索路径上Q个检查点的位置进行确定时，根据公式 $\left\{\begin{array}{c}{X}_q=X_p+(q\&times;GSD)\&times;cos\left(\mathrm{\&alpha;}\right)\\ Y_q=Y_p+(q\&times;GSD)\&times;sin\left(\mathrm{\&alpha;}\right)\end{array}\right.---(5-1),$ 计算得出Q个检查点的二维平面坐标(X_q,Y_q)；公式(5-1)中，q为正整数且q＝1、2、…、Q；

步骤2024、遮蔽判断：采用步骤2023中所确定的Q个检查点对当前检测点分别进行遮蔽判断：当Q个检查点对当前检测点的遮蔽判断结果均为可见时，说明当前检测点为可见点；否则，说明当前检测点为遮蔽点；

采用Q个检查点对当前检测点进行遮蔽判断时，所有检查点对当前检测点的遮蔽判断过程均相同；其中，利用Q个检查点中第q个检查点对当前检测点进行遮蔽判断时，过程如下：

步骤Ⅰ、根据公式 $\mathrm{\&Delta;}S=\sqrt{{(X_q-X_p)}^2+{(Y_q-Y_p)}^2}---\left(6\right),$ 计算得出当前所采用检查点到当前检测点的水平距离；

步骤Ⅱ、根据公式 $dZ=\frac{\mathrm{\&Delta;}S}{\mathrm{\&Delta;}D}(Zs-Z_p)---\left(7\right),$ 计算得出当前所采用检查点在当前检测点的摄影光线上的高程增量；公式(7)中，Z_p为当前检测点的高程值；

步骤Ⅲ、根据公式H＝Z_p+dZ(8)，计算得出当前所采用检查点的遮蔽判断阈值H；

步骤Ⅳ、将当前所采用检查点的高程值Z_q与步骤Ⅲ中所述的H进行差值比较：当Z_q>H时，说明当前所采用检查点对当前检测点的遮蔽判断结果为遮蔽；当Z_q≤H时，说明当前所采用检查点对当前检测点的遮蔽判断结果为可见；

步骤2025、多次重复步骤2021至步骤2024，直至完成当前所检测纠正图像上所有待检测点的遮蔽检测过程；

步骤三、影像纠正：根据步骤二中的遮蔽检测结果，采用所述数据处理器对当前所检测纠正图像进行纠正；

对当前所检测纠正图像进行纠正时，根据步骤二中对各待纠正点的遮蔽判断结果，对当前所检测纠正图像上的所有待纠正点分别进行纠正，步骤201中当前所检测纠正图像上的所有待检测点均为待纠正点；其中，当所纠正的待纠正点为可见点时，对待纠正点进行数字微分纠正并对该待纠正点的灰度值进行重采样；当所纠正的待纠正点为遮蔽点时，利用步骤一中航空摄影测量所摄取的与当前所检测纠正图像存在重叠区域的航空摄影图像，对待纠正点进行修复。

2.按照权利要求1所述的一种真正射影像的生成方法，其特征在于：步骤三中修复完成后，还需对修复区域与其周侧原始影像区域的接边处进行羽化。

3.按照权利要求1或2所述的一种真正射影像的生成方法，其特征在于：步骤201中所述的(x_i,y_i)为当前所检测纠正图像上四个角点的像点坐标观测数据；

步骤2021中所述的(X_p,Y_p)为当前检测点的地面坐标，并且按照公式 $\left\{\begin{array}{c}{X}_p=X_{\min }+i_p\&times;gridsize\\ Y_p=Y_{\min }+j_p\&times;gridsize\end{array}\right.---\left(12\right),$ 对(X_p,Y_p)进行计算；公式(12)中(x_P,y_P)为当前检测点的像点坐标观测数据，i_p为当前待修复点在当前所检测纠正图像中所处的列数，j_p为当前待修复点在当前所检测纠正图像中所处的行数；

步骤Ⅱ中所述的Z_p和步骤Ⅳ中所述的Z_q均为步骤一中所述原始测量数据中的测量值。

4.按照权利要求1或2所述的一种真正射影像的生成方法，其特征在于：步骤2024中遮蔽判断完成后，还需根据遮蔽判断结果，对当前检测点进行标记：当当前检测点为可见点时，将当前所检测点标记为可见；当当前检测点为遮蔽点时，将当前所检测点标记为遮蔽；

步骤202中进行遮蔽检测之前，还需建立用于记录遮蔽检测结果的标记矩阵，所述标记矩阵为m×n矩阵，且所述标记矩阵中记录有所述遮蔽检测范围内的m×n个像素点的遮蔽判断结果。

5.按照权利要求1或2所述的一种真正射影像的生成方法，其特征在于：步骤一中所摄取航空摄影图像的数量为多张，多张所述航空摄影图像之间存在重叠区域；步骤一中获取被测量区域的原始测量数据后，需按照步骤二中所述的遮蔽检测方法和步骤三中所述的影像纠正方法，对多张所述航空摄影图像分别进行遮蔽检测和影像纠正，并获得多张纠正后的航空摄影图像；之后，再对所获得的多张纠正后的航空摄影图像进行影像镶嵌，获得被测量区域的真正射影像。

6.按照权利要求5所述的一种真正射影像的生成方法，其特征在于：步骤一中所摄取多张航空摄影图像的图像大小、摄影比例尺和像素大小均相同；

步骤三中进行影像纠正之前，还从步骤一中所摄取的多张所述航空摄影图像中选出当前所检测纠正图像的副影像，所选取副影像的数量为K张，其中K为正整数且K≥2；

当前所检测纠正图像为主影像；对所述副影像进行选取时，根据公式 $C\%=(1-\frac{Dis\tan {\mathrm{ce}}_{s1s2}}{\mathrm{Im}ageSize\&times;PhotoScale\&times;PixelSize})\&times;100\%---\left(14\right),$ 计算得出当前所选取航空摄影图像与所述主影像的重叠度，公式(14)中的Distance_s1s2为当前所选取航空摄影图像与所述主影像的投影中心之间的距离，ImageSize为所述主影像的图像大小，PhotoScale为所述主影像的摄影比例尺，PixelSize为所述主影像的像素大小；

并且，还需按照距离对所选取的多张副影像进行权值排序：对任一张副影像的权值进行计算时，根据公式 $w_j=\frac{1}{\sqrt{{(X_j-Xs)}^2+{(Y_j-Ys)}^2}}---(14-1)$ 进行计算；公式(14-1)中，(X_j,Y_j)为所选取的多张副影像中第j张副影像的摄影中心点坐标，w_j为第j张副影像的权值；之后，按照权值w_j由大到小的顺序对所选取的多张副影像进行排序；

步骤三中进行影像纠正时，优先采用权值大的副影像进行修复。

7.按照权利要求5所述的一种真正射影像的生成方法，其特征在于：步骤三中进行影像纠正之前，从步骤一中所摄取的多张航空摄影图像中，找出与主影像存在重叠区域的航空摄影图像作为副影像，所述副影像的数量为多张；其中，所述主影像为当前所检测纠正图像的原始影像且其为航空摄影图像；

步骤三中利用步骤一中航空摄影测量所摄取的与当前所检测纠正图像存在重叠区域的航空摄影图像，对待纠正点进行修复时，过程如下：

步骤301、纠正用副影像确定：先根据当前待修复点在所述主影像上的位置，找出能对当前待修复点进行修复的副影像，所述当前待修复点为当前所修复的待纠正点且其为遮蔽点；之后，对所找出的副影像是否能进行修复进行判断，过程如下：

步骤3011、矩形区域划分：先获取当前所找出副影像的纠正图像，再在当前所找出副影像的纠正图像上划分出一个矩形区域；所述矩形区域为将当前所找出副影像的投影中心与所述主影像的摄影中心之间的连线作为对角线生成一个矩形区域，所述矩形区域的两个直边分别为当前所找出副影像的纠正图像的X轴和Y轴坐标轴；

步骤3012、矩形区域内格网点遮蔽检测：按照步骤2021至步骤2024中所述的遮蔽检测方法，对当前所找出副影像的纠正图像上位于所述矩形区域内且与当前待修复点对应的格网点进行遮蔽检测，当对应格网点的遮蔽判断结果为可见时，则选用当前所找出副影像对当前待修复点进行修复；否则，返回步骤3011，选择多张所述副影像中的其它副影像并对所找出的副影像是否能进行修复进行判断，直至找出对当前待修复点进行修复的副影像；

步骤302、待纠正点修复：利用步骤301中所确定的副影像，对当前待修复点进行修复；

对当前待修复点进行修复时，按照公式 $\left\{\begin{array}{c}{x}^{\&prime;}=-f\frac{a1\&times;(X_t-{\mathrm{Xs}}^{\&prime;})+b1\&times;(Y_t-{\mathrm{Ys}}^{\&prime;})+c1\&times;(Z_t-{\mathrm{Zs}}^{\&prime;})}{a3\&times;(X_t-{\mathrm{Xs}}^{\&prime;})+b3\&times;(Y_t-{\mathrm{Ys}}^{\&prime;})+c3\&times;(Z_t-{\mathrm{Zs}}^{\&prime;})}\\ y^{\&prime;}=-f\frac{a2\&times;(X_t-{\mathrm{Xs}}^{\&prime;})+b2\&times;(Y_t-{\mathrm{Ys}}^{\&prime;})+c2\&times;(Z_t-{\mathrm{Zs}}^{\&prime;})}{a3\&times;(X_t-{\mathrm{Xs}}^{\&prime;})+b3\&times;(Y_t-{\mathrm{Ys}}^{\&prime;})+c3\&times;(Z_t-{\mathrm{Zs}}^{\&prime;})}\end{array}\right.---\left(11\right),$ 计算得出当前待修复点在所述纠正用副影像上的像点位置，并对当前待修复点的灰度值进行重采样；

公式(11)中(Xs',Ys',Zs')为所述纠正用副影像的摄影中心点坐标，Z_t为当前待修复点的高程值，(X_t,Y_t)为当前待修复点的地面坐标且 $\left\{\begin{array}{c}{X}_t=X_{\min }+i_t\&times;gridsize\\ Y_t=Y_{\min }+j_t\&times;gridsize\end{array}\right.---\left(13\right),$ 公式(13)中(x_t,y_t)为当前待修复点的像点坐标观测数据，i_t为当前待修复点在当前所检测纠正图像中所处的列数，j_t为当前待修复点在当前所检测纠正图像中所处的行数。

8.按照权利要求7所述的一种真正射影像的生成方法，其特征在于：步骤302中待纠正点修复完成后，还需对当前待修复点进行二次修复，过程如下：

步骤3031、副影像上修复点有效性判断：判断步骤301中所确定副影像上对当前待修复点进行修复的当前修复点是否为有效修复点，其中所述当前修复点为步骤301中所确定副影像上对当前待修复点进行修复的修复点；判断当前修复点是否为有效修复点时，先在所述当前修复点投影方向上布设多个遮蔽检测点，并按照步骤2021至步骤2024中所述的遮蔽检测方法对所布设的各遮蔽检测点分别进行遮蔽检测，当且仅当所布设的多个遮蔽检测点均可见时，说明当前修复点是否为有效修复点，当前待修复点的修复过程完成；否则，需返回步骤3011，重新从多张所述副影像中选择其它副影像并对所找出的副影像是否能进行修复进行判断，直至找出对当前待修复点进行修复的副影像。

9.按照权利要求7所述的一种真正射影像的生成方法，其特征在于：步骤三中对当前所检测纠正图像进行纠正过程中，对当前所检测纠正图像上的遮蔽点进行修复时，先以当前所检测纠正图像的投影中心为中心点，沿圆周方向将当前所检测纠正图像分割成多个图像块，再对多个所述图像块分别进行修复；并且，多个所述图像块的修复方法均相同；对任一个所述图像块进行修复时，均按照步骤301至步骤302中所述的方法对该图像块上的各遮蔽点进行修复。

10.按照权利要求7所述的一种真正射影像的生成方法，其特征在于：步骤三中进行影像纠正时，还需利用所选取的多张所述副影像的投影中心所在图像区域的像素点对当前所检测纠正图像上的相应区域分别进行修复。