CN105427372A - 基于tin网的正射影像拼接色彩一致性处理技术 - Google Patents

Abstract

为了获得高质量的数字正射影像(Digital？Orthophoto？Map，DOM)，在其生产过程中进行影像间色彩一致性处理是不可或缺的技术环节。为了简化色彩处理步骤且进一步优化影像匀光匀色效果，本发明公开了一种基于不规则三角网(Triangulated？Irregular？Network，TIN)的正射影像间色彩一致性处理技术。该技术是在影像匀光处理的基础上，结合镶嵌线和匀光后影像基于TIN网内插影像的目标灰度均值和方差，然后利用Wallis变换实现影像间的色彩一致性。通过大量实验，该算法可获得理想的色彩一致性处理效果，且在匀光匀色处理后无需额外的重叠区域色彩一致性处理，这不仅简化了色彩一致性的处理步骤，而且整个处理不依赖外部基准参考影像，进一步提高到了色彩一致性处理的自动化程度。

Description

基于TIN网的正射影像拼接色彩一致性处理技术

技术领域

测绘科学与技术

背景技术

数字正射影像图(DigitalOrthophotoMap，DOM)作为测绘行业的4D产品之一，能直观形象地反映地形、地貌、地物的状况，是制作地形图、建立国家基础信息数据库的基础，在城市规划、水利水电设施建设、国土资源普查、抗灾救灾、土地资源变化监测、国家安全防卫等关系到国家民生和发展的应用中发挥着越来越重要的作用。

正射影像产品的生产过程主要包括：几何校正、色彩一致性处理和镶嵌三个步骤。其中，色彩一致性处理是为了消除航摄影像在获取过程中由相机参数、光学透镜成像的不均匀性、曝光差异、摄影角度、光照条件、大气条件以及地物属性等方面影响而导致影像内部和影像之间出现的亮度分布不均匀和色彩差异。这些差异将直接影响最终生成的正射影像质量，从而进一步影响用户的目视判读。

传统解决色彩一致性问题主要依靠人工利用图像处理软件(如：Photoshop)交互处理的手段。但人工色彩处理过程受主观因素的影响比较大，当处理的区域涉及多幅影像时，很难把握整体的处理效果。而且，近年来随着影像分辨率的逐渐提高，数据量呈几何级数增长，这就导致需要耗费大量的人工工作量。因此，如何实现色彩一致性自动化处理已成为国内外学者广泛关注的研究课题。

针对影像色彩一致性自动化处理问题，可分为单幅影像内部的色彩一致性处理(也称为匀光处理)和多幅影像间的色彩一致性处理(也称为匀色处理)。另外，为了实现测区内多幅正射影像镶嵌的色彩无缝拼接，还需消除匀光匀色后影像间相互重叠区域的色彩差异。Wallis滤波器是一种比较特殊的滤波器，被广泛应用于影像匹配和影像融合等图像处理领域。它通过局部影像变换可以将局部影像的灰度均值和方差映射到给定的灰度均值和方差值，使得影像不同位置处的灰度方差和灰度均值具有近似相等的数值，从而在一定程度上可达到匀光匀色的效果。2006年，李德仁等提出了基于Wallis变换的色彩均衡处理方法，可以在保持影像色彩损失尽量小的情况下，使影像内部不同位置的亮度和色调达到一致，并在保证原影像的整体亮度和色调不发生大变化的情况下，实现影像整体色彩的一致性。但是，该方法依靠线性传递关系来进行色差调整，这就容易引起累积误差，使得离基准影像较远的影像容易出现偏色现象。随后，潘俊提出的先整体再局部的处理方法，综合考虑了影像间的线性和非线性关系。但是匀色处理后，结果影像中依然会存在亮斑和暗斑等高反差区域。2009年，孙明伟提出了基于最小二乘原理的区域网匀色方法虽然跟很多学者一样考虑了重叠区域的因素，但是仍然需要通过人工制定控制影像的选取方案来对测区内整体的颜色质量进行控制。而控制影像选取方案的差异会对测区内影像的整体色调产生很大影响。2014年，韩宇韬在正射影像匀光匀色后，再次通过建立影像重叠区域上下左右的线性变换关系来消除影像拼接时重叠区域的色彩差异。其将色彩一致性处理分解为三大步骤：单幅影像的匀光处理、影像间的匀色处理和影像重叠区域的色彩差异处理。为了简化色彩处理步骤且进一步优化影像匀光匀色效果，本发明提出一种基于不规则三角网(TriangulatedIrregularNetwork，TIN)的正射影像间色彩一致性处理技术。该技术是在影像匀光处理后的基础上，对每幅影像进行划分格网，并结合影像间镶嵌线，利用镶嵌线上的关键点及关键点外格网的灰度均值和方差，构建TIN网内插计算影像的目标灰度均值和方差，然后利用Wallis变换实现影像间的色彩一致性，进而实现正射影像间的色彩无缝拼接。该算法在匀光匀色处理后无需额外的重叠区域色彩一致性处理，这不仅简化了色彩一致性的处理步骤，而且整个处理不依赖外部基准参考影像，进一步提高到了色彩一致性处理的自动化程度。

发明内容

本发明的目的在于为了消除航摄影像在获取过程中由内外因素(如：相机参数、光学透镜成像的不均匀性、曝光差异、摄影角度、光照条件、大气条件以及地物属性等方面)影响而引起的影像内部和影像之间出现的亮度分布不均匀和色彩差异，且进一步消除影像重叠区域的色彩差异并提高色彩处理过程的自动化程度，从而有利于实现正射影像的色彩无缝拼接。

本发明提供了一种基于TIN网的正射影像拼接色彩一致性处理技术，其基本思想是：在利用Mask匀光方法消除每幅正射影像内部亮度和色调差异的基础上，接着对各影像进行分块统计各区域相应的特征值(即灰度均值和方差)，同时计算各影像间重叠区域镶嵌线上关键点的特征值，然后利用关键点内外的特征值构建不规则三角网TIN内插出各目标影像相应的特征值，最后运用Wallis变换实现影像间的色彩一致性。该方法在无需外部基准影像特征参考的情况下，可以全自动地对不同传感器类型航摄影像间的色彩进行一致性处理，从而达到正射影像间色彩无缝拼接的目的。该技术不仅大大减少了人工交互处理的工作量，而且也很好地实现了影像间的色彩一致性处理，从而提高了DOM的生成效率和生产质量。

附图说明

图1为基于TIN网的正射影像拼接色彩一致性处理技术流程；

图2为双线性内插计算示意图；

图3为利用镶嵌线基于TIN内插计算目标特征值；

图4为TIN线性内插计算示意图。

具体实施方式

本发明的实施方式将在下文参照附图描述。

图1是根据本发明实施方式产生的基于TIN网的正射影像拼接色彩一致性处理的整个技术流程图。通过该流程图可以获悉整个测区正射影像间色彩一致性处理的方法。根据图1所示，首先读取测区内的每张正射影像，基于Mask匀光法分别对各影像内部进行色彩一致性处理；在基础上，按照101步骤在匀光后影像上划分m₁×n₁大小的格网，即设置Wallis变换窗口大小，并分别统计每个窗口内影像的特征值(即灰度均值m和方差σ，下文中特征值皆值灰度均值和方差)；接着，根据图2显示的双线性内插方法计算出每张影像各像素对应的特征值(m_g，σ_g)；然后，按照步骤102，根据图3利用镶嵌线基于TIN内插计算出每张影像各像素相应的目标特征值(m_f，σ_f)；最后，运用Wallis变换公式(见式(1))对每张影像进行色彩变换，获得最终色彩一致性的影像集。(注：若测区中待处理影像含有多波段，同样可以按照上述处理流程分别对各波段进行彩色一致性处理。)

上式中，g(x，y)和f(x，y)分别为变换前后影像的像素值。

图2是根据本发明实施方式产生的双线性内插计算方法。根据图2所示，可以利用P点周围四个相邻像素的特征值，根据公式(2)内插计算出其相应的特征值(m_g，σ_g)。

上式中，坐标(x₁，y₁)、(x₁，y₂)、(x₂，y₁)和(x₂，y₂)分别表示P点(x，y)周围的四个像素点，其特征值分别为I₁₁、I₁₂、I₂₁和I₂₂，此处I代表灰度均值m或方差σ。

图3是根据本发明实施方式产生的基于TIN统计影像目标特征值的计算方法。根据图3显示，先在影像上划分m₂×n₂大小的格网，并统计各格网内的特征值；同时，利用相邻两影像重叠区域的镶嵌线，分别以镶嵌线上各关键点为中心设置m₃×n₃大小的窗口，统计相邻两张影像上的各关键点窗口内的灰度均值m₁、m₂和方差σ₁、σ₂，并取m₁和m₂的均值作为关键点最终的灰度均值，取σ₁和σ₂的最大值作为关键点最终的灰度方差；接着，利用关键点外的各格网特征值和关键点上的特征值构建不规则三角网TIN；然后，利用图4显示的TIN线性内插方法计算Wallis窗口内的特征值；最后，再根据图2显示的双线性内插方法计算影像各像素对应的目标特征值(m_f，σ_f)。

图4是根据本发明实施方式产生的TIN线性内插方法。TIN网是由Delaunay三角形构成的，根据图4，利用每个三角形的三个角点的空间三维坐标，根据公式(3)可以拟合一个三角形平面，然后利用待求点平面坐标可以内插出其相应的z轴坐标(此处的z轴表示上述的影像特征值)。

z＝a₀+a₁x+a₂y

上式中，(x_i，y_i)i＝1，2，3分别为三个角点的平面坐标，z_i为其相应的特征值。

创新点

1)利用镶嵌线上各关键点及关键点外各规则格网的特征值，构建不规则三角网TIN，内插计算影像的目标特征值。该方法充分利用了相邻两张待镶嵌影像重叠区域的特征值，可自适应地消除这两张影像拼接时影像间的色彩差异；同时，这种处理方法也可避免后续影像镶嵌时重叠区域的羽化处理，从而有利于提高了正射影像镶嵌的处理效率。

本发明提出的影像间色彩一致性处理方法，避免了外部基准影像特征值模板的人工选取，从而提高了色彩一致性处理的自动化程度。

Claims (7)

1.基于TIN网的正射影像拼接色彩一致性处理技术。

2.根据权利要求1的基于TIN网的正射影像拼接色彩一致性处理技术，其整个处理过程包括单幅影像的匀光处理、影像间的色彩一致性处理；

3.根据权利要求2的单幅影像匀光处理。基于传统的Mask方法，分别对测区内的每幅正射影像进行影像内部的色彩一致性处理；

4.根据权利要求2的影像间色彩一致性处理。其处理过程是在单幅影像匀光处理后的基础上进行的，包括计算匀光后每幅影像各像素的特征值(注：此处及下文的特征值皆指Wallis窗口内的灰度均值和方差)、基于TIN内插每幅影像各像素的目标特征值以及利用Wallis滤波器进行色彩一致性变换；

5.根据权利要求4的计算匀光后每幅影像各像素的特征值。它是在匀光后影像上划分规则格网m₁×n₁(也就是Wallis窗口大小)，统计每个格网内的特征值，然后利用双线性内插方法计算影像各像素相应特征值(m_g，σ_g)；

6.根据权利要求4的基于TIN内插每幅影像各像素的目标特征值。它是在匀光后影像上划分m₂×n₂大小的格网，并统计各格网内的特征值；同时，利用相邻两影像重叠区域的镶嵌线，分别以镶嵌线上各关键点为中心设置m₃×n₃大小的窗口，统计相邻两张影像上的各关键点窗口内的灰度均值m₁、m₂和方差σ₁、σ₂，并取m₁和m₂的均值作为关键点最终的灰度均值，取σ₁和σ₂的最大值作为关键点最终的灰度方差；接着，利用关键点外的各格网特征值和关键点上的特征值构建不规则三角网TIN；然后，利用基于TIN线性内插方法计算Wallis窗口内的特征值；最后，再根据双线性内插方法利用Wallis窗口内的特征值计算影像各像素对应的目标特征值(m_f，σ_f)；

7.根据权利要求4的利用Wallis滤波器进行色彩一致性变换。它是利用权利要求5计算获得的影像各像素特征值和权利要求6计算获得的影像各像素对应的目标特征值，运用Wallis变换公式进行每张影像逐像元的像素值变换处理，使得测区内各影像间的色彩达到一致性。