CN112651919A - 一种遥感图像测绘及处理系统 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种遥感图像测绘及处理系统，包括中央处理器，所述视频数据传送模块与所述中央处理器通讯连接，所述视频数据传送模块用于将遥感视频图像发送给所述中央处理器，所述转换模块与所述中央处理器通讯连接，所述图像融合模块与所述中央处理器通讯连接，所述数据库与所述中央处理器通讯连接，所述数据库用于接收融合图像并进行存储，所述图像调取模块与所述中央处理器通讯连接，所述图像调取模块用于从数据库中调取所需要的数据。本发明将采集的视频数据转换后进行融合，可快速生成待分析地块或者目标区域的测绘地图，提高了测绘评估的精确度和清晰度，大大提高了遥感图像测绘的工作效率。

Description

一种遥感图像测绘及处理系统
技术领域
本发明涉及测绘技术领域，具体为一种遥感图像测绘及处理系统。
背景技术
测绘字面理解为测量和绘图，是以计算机技术、光电技术、网络通讯技术、空间科学、信息科学为基础，以全球导航卫星定位系统(GNSS)、遥感(RS)、地理信息系统(GIS)为技术核心，选取地面已有的特征点和界线并通过测量手段获得反映地面现状的图形和位置信息，供工程建设、规划设计和行政管理之用。
在进行遥感测绘时需要通过处理系统对遥感测绘图像进行处理，然而现有的处理系统无法对多次得到的视频数据进行融合，使得到的测绘数据存在误差，大大降低了精确度和清晰度，影响了遥感图像测绘作业工作效率。
发明内容
本发明的目的在于提供一种遥感图像测绘及处理系统，将采集的视频数据转换后进行融合，可快速生成待分析地块或者目标区域的测绘地图，提高了测绘评估的精确度和清晰度，大大提高了遥感图像测绘的工作效率，以解决上述背景技术中提出的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：
一种遥感图像测绘及处理系统，包括：
中央处理器；
视频数据传送模块，所述视频数据传送模块与所述中央处理器通讯连接，所述视频数据传送模块用于将遥感视频图像发送给所述中央处理器；
转换模块，所述转换模块与所述中央处理器通讯连接，所述转换模块用于将遥感视频图像转换成所能识别的格式；
图像融合模块，所述图像融合模块与所述中央处理器通讯连接，所述图像融合模块用于接收所能识别格式的遥感视频图像，并进行图像融合，得到融合图像；
数据库，所述数据库与所述中央处理器通讯连接，所述数据库用于接收融合图像并进行存储；
图像调取模块，所述图像调取模块与所述中央处理器通讯连接，所述图像调取模块用于从数据库中调取所需要的数据。
作为本发明的一种遥感图像测绘及处理系统优选的，还包括语音提示模块，所述语音提示模块与所述中央处理器通讯连接，所述语音提示模块用于提示处理结果。
作为本发明的一种遥感图像测绘及处理系统优选的，所述图像融合模块进行图像融合的方法包括：
S11.针对同一目标拍摄得到的两幅待融合的多光谱图像和全色图像分别进行contourlet变换，分解得到高频系数和低频系数；
S12.对两幅源图像对应的高频系数应用基于引导滤波的加权融合方法进行融合，处理后得到输出图像的高频系数；
S13.对两幅源图像对应的低频系数应用基于区域能量取大的融合方法进行处理，得到输出图像对应的低频系数；
S14.对融合后的高频系数和低频系数，应用contourlet反变换，得到该目标的融合图像。
作为本发明的一种遥感图像测绘及处理系统优选的，所述S2中基于引导滤波的加权融合方法包括：
S121.用H1和H2来表示两幅待融合图像在某一尺度方向上对应的一组高频系数，将H1和H2基于每个像素进行比较，得到权值图W1和W2：
Figure 758587DEST_PATH_IMAGE001
；
S122.直接比较得到的权值图含有噪声，边缘没有对齐，因此对权值图W1和W2应用引导滤波器滤波，两个高频系数H1和H2分别作为引导图像，通过引导滤波得到新的权值图M1和M2；
M1＝Gr,ε(W1,H1)，M2＝Gr,ε(W2,H2)，其中，G表示引导滤波器，r表示引导滤波器的滤波半径，ε表示引导滤波器的调整参数；
S123.利用新的权值图M1和M2，通过加权方法融合两个高频系数H1和H2得到融合后高频系数H＝H1×M1+H2×M2；
S124.针对两幅源图像对应的所有高频系数都应用此融合方法进行处理，得到输出图像在对应的尺度及方向上的高频系数。
作为本发明的一种遥感图像测绘及处理系统优选的，所述S3中基于区域能量取大的融合方法包括：
S131.分别计算两幅低频系数的区域能量，使用C1来分别表示多光谱图像对应的低频系数，使用C2来分别表示全色图像对应的低频系数，多光谱图像的低频系数C1计算得到的区域能量用E1来表示，全色图像的低频系数C2计算得到的区域能量用E2来表示，像素点(i,j)处的区域能量按如下公式计算得到：
Figure 958625DEST_PATH_IMAGE002
；
其中，m和n分别表示区域内行和列的像素坐标；
S132.使用区域能量Ek(k＝1,2)来设计融合规则，将两个低频系数在每个像素点上依次进行比较，其中区域能量较大的点的像素值即为融合后低频系数在该对应像素点上的取值，用L来表示输出图像对应的低频系数，则点(i,j)处像素值L(i,j)使用如下公式计算得到：
Figure 748726DEST_PATH_IMAGE003
；
S133.按照此融合方法处理得到输出图像对应的低频系数，和使用基于引导滤波的加权融合方法处理得到的高频系数相结合，应用contourlet反变换得到针对同一目标拍摄得到的两幅待融合的多光谱图像和全色图像的融合图像。
作为本发明的一种遥感图像测绘及处理系统优选的，还包括图像预处理模块，所述图像预处理模块与所述中央处理器通讯连接，所述图像预处理模块用于对遥感视频图像进行预处理。
作为本发明的一种遥感图像测绘及处理系统优选的，所述图像预处理模块对遥感视频图像进行预处理的方法包括：
S21.对遥感视频图像进行处理；
S22.提取遥感视频图像的灰度特征；
S23.提取遥感视频图像的纹理特征；
S24.提取遥感视频图像的空间关系特征。
作为本发明的一种遥感图像测绘及处理系统优选的，所述S21中对遥感视频图像进行处理包括滤波除燥、直方图均衡化、地图扫描影像的几何纠正、电子地图影像地理坐标与遥感影像像素坐标之间映射关系的建立。
作为本发明的一种遥感图像测绘及处理系统优选的，S22中提取遥感视频图像的灰度特征的方法包括计算灰度平均值和方差。
作为本发明的一种遥感图像测绘及处理系统优选的，所述S23中S3中提取遥感视频图像的纹理特征的方法为灰度差分统计法。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
本发明通过视频数据传送模块将遥感视频图像发送给中央处理器，再通过转换模块将遥感视频图像转换成所能识别的格式，通过图像融合模块接收所能识别格式的遥感视频图像，并进行图像融合，得到融合图像，最后通过数据库接收融合图像并进行存储，通过图像调取模块用于从数据库中调取所需要的数据，本发明将采集的视频数据转换后进行融合，可快速生成待分析地块或者目标区域的测绘地图，提高了测绘评估的精确度和清晰度，大大提高了遥感图像测绘的工作效率。
附图说明
图1为本发明的模块示意图；
图2为本发明的图像融合模块进行图像融合的方法流程示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
因此，以下对在附图中提供的本发明的实施方式的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施方式。基于本发明中的实施方式，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施方式，都属于本发明保护的范围。
实施例
请参阅图1和图2，本发明提供一种技术方案：
一种遥感图像测绘及处理系统，包括：
中央处理器；
视频数据传送模块，所述视频数据传送模块与所述中央处理器通讯连接，所述视频数据传送模块用于将遥感视频图像发送给所述中央处理器；
转换模块，所述转换模块与所述中央处理器通讯连接，所述转换模块用于将遥感视频图像转换成所能识别的格式；
图像融合模块，所述图像融合模块与所述中央处理器通讯连接，所述图像融合模块用于接收所能识别格式的遥感视频图像，并进行图像融合，得到融合图像；
数据库，所述数据库与所述中央处理器通讯连接，所述数据库用于接收融合图像并进行存储；
图像调取模块，所述图像调取模块与所述中央处理器通讯连接，所述图像调取模块用于从数据库中调取所需要的数据。
作为本发明的一种技术优化方案，还包括语音提示模块，所述语音提示模块与所述中央处理器通讯连接，所述语音提示模块用于提示处理结果。
作为本发明的一种技术优化方案，所述图像融合模块进行图像融合的方法包括：
S11.针对同一目标拍摄得到的两幅待融合的多光谱图像和全色图像分别进行contourlet变换，分解得到高频系数和低频系数；
S12.对两幅源图像对应的高频系数应用基于引导滤波的加权融合方法进行融合，处理后得到输出图像的高频系数；
S13.对两幅源图像对应的低频系数应用基于区域能量取大的融合方法进行处理，得到输出图像对应的低频系数；
S14.对融合后的高频系数和低频系数，应用contourlet反变换，得到该目标的融合图像。
作为本发明的一种技术优化方案，所述S2中基于引导滤波的加权融合方法包括：
S121.用H1和H2来表示两幅待融合图像在某一尺度方向上对应的一组高频系数，将H1和H2基于每个像素进行比较，得到权值图W1和W2：
Figure 784946DEST_PATH_IMAGE004
；
S122.直接比较得到的权值图含有噪声，边缘没有对齐，因此对权值图W1和W2应用引导滤波器滤波，两个高频系数H1和H2分别作为引导图像，通过引导滤波得到新的权值图M1和M2；
M1＝Gr,ε(W1,H1)，M2＝Gr,ε(W2,H2)，其中，G表示引导滤波器，r表示引导滤波器的滤波半径，ε表示引导滤波器的调整参数；
S123.利用新的权值图M1和M2，通过加权方法融合两个高频系数H1和H2得到融合后高频系数H＝H1×M1+H2×M2；
S124.针对两幅源图像对应的所有高频系数都应用此融合方法进行处理，得到输出图像在对应的尺度及方向上的高频系数。
作为本发明的一种技术优化方案，所述S3中基于区域能量取大的融合方法包括：
S131.分别计算两幅低频系数的区域能量，使用C1来分别表示多光谱图像对应的低频系数，使用C2来分别表示全色图像对应的低频系数，多光谱图像的低频系数C1计算得到的区域能量用E1来表示，全色图像的低频系数C2计算得到的区域能量用E2来表示，像素点(i,j)处的区域能量按如下公式计算得到：
Figure 787537DEST_PATH_IMAGE002
；
其中，m和n分别表示区域内行和列的像素坐标；
S132.使用区域能量Ek(k＝1,2)来设计融合规则，将两个低频系数在每个像素点上依次进行比较，其中区域能量较大的点的像素值即为融合后低频系数在该对应像素点上的取值，用L来表示输出图像对应的低频系数，则点(i,j)处像素值L(i,j)使用如下公式计算得到：
Figure 842081DEST_PATH_IMAGE003
；
S133.按照此融合方法处理得到输出图像对应的低频系数，和使用基于引导滤波的加权融合方法处理得到的高频系数相结合，应用contourlet反变换得到针对同一目标拍摄得到的两幅待融合的多光谱图像和全色图像的融合图像。
作为本发明的一种技术优化方案，还包括图像预处理模块，所述图像预处理模块与所述中央处理器通讯连接，所述图像预处理模块用于对遥感视频图像进行预处理。
作为本发明的一种技术优化方案，所述图像预处理模块对遥感视频图像进行预处理的方法包括：
S21.对遥感视频图像进行处理；
S22.提取遥感视频图像的灰度特征；
S23.提取遥感视频图像的纹理特征；
S24.提取遥感视频图像的空间关系特征。
作为本发明的一种技术优化方案，所述S21中对遥感视频图像进行处理包括滤波除燥、直方图均衡化、地图扫描影像的几何纠正、电子地图影像地理坐标与遥感影像像素坐标之间映射关系的建立。
作为本发明的一种技术优化方案，S22中提取遥感视频图像的灰度特征的方法包括计算灰度平均值和方差。
作为本发明的一种技术优化方案，所述S23中S3中提取遥感视频图像的纹理特征的方法为灰度差分统计法
综上所述，本发明通过视频数据传送模块将遥感视频图像发送给中央处理器，再通过转换模块将遥感视频图像转换成所能识别的格式，通过图像融合模块接收所能识别格式的遥感视频图像，并进行图像融合，得到融合图像，最后通过数据库接收融合图像并进行存储，通过图像调取模块用于从数据库中调取所需要的数据，本发明将采集的视频数据转换后进行融合，可快速生成待分析地块或者目标区域的测绘地图，提高了测绘评估的精确度和清晰度，大大提高了遥感图像测绘的工作效率。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。

Claims (10)

1.一种遥感图像测绘及处理系统，其特征在于，包括：
中央处理器；
视频数据传送模块，所述视频数据传送模块与所述中央处理器通讯连接，所述视频数据传送模块用于将遥感视频图像发送给所述中央处理器；
转换模块，所述转换模块与所述中央处理器通讯连接，所述转换模块用于将遥感视频图像转换成所能识别的格式；
图像融合模块，所述图像融合模块与所述中央处理器通讯连接，所述图像融合模块用于接收所能识别格式的遥感视频图像，并进行图像融合，得到融合图像；
数据库，所述数据库与所述中央处理器通讯连接，所述数据库用于接收融合图像并进行存储；
图像调取模块，所述图像调取模块与所述中央处理器通讯连接，所述图像调取模块用于从数据库中调取所需要的数据。
2.根据权利要求1所述的一种遥感图像测绘及处理系统，其特征在于：还包括语音提示模块，所述语音提示模块与所述中央处理器通讯连接，所述语音提示模块用于提示处理结果。
3.根据权利要求1所述的一种遥感图像测绘及处理系统，其特征在于，所述图像融合模块进行图像融合的方法包括：
S11.针对同一目标拍摄得到的两幅待融合的多光谱图像和全色图像分别进行contourlet变换，分解得到高频系数和低频系数；
S12.对两幅源图像对应的高频系数应用基于引导滤波的加权融合方法进行融合，处理后得到输出图像的高频系数；
S13.对两幅源图像对应的低频系数应用基于区域能量取大的融合方法进行处理，得到输出图像对应的低频系数；
S14.对融合后的高频系数和低频系数，应用contourlet反变换，得到该目标的融合图像。
4.根据权利要求3所述的一种遥感图像测绘及处理系统，其特征在于，所述S2中基于引导滤波的加权融合方法包括：
S121.用H1和H2来表示两幅待融合图像在某一尺度方向上对应的一组高频系数，将H1和H2基于每个像素进行比较，得到权值图W1和W2：
Figure 281432DEST_PATH_IMAGE001
；
S122.直接比较得到的权值图含有噪声，边缘没有对齐，因此对权值图W1和W2应用引导滤波器滤波，两个高频系数H1和H2分别作为引导图像，通过引导滤波得到新的权值图M1和M2；
M1＝Gr,ε(W1,H1)，M2＝Gr,ε(W2,H2)，其中，G表示引导滤波器，r表示引导滤波器的滤波半径，ε表示引导滤波器的调整参数；
S123.利用新的权值图M1和M2，通过加权方法融合两个高频系数H1和H2得到融合后高频系数H＝H1×M1+H2×M2；
S124.针对两幅源图像对应的所有高频系数都应用此融合方法进行处理，得到输出图像在对应的尺度及方向上的高频系数。
5.根据权利要求3所述的一种遥感图像测绘及处理系统，其特征在于，所述S3中基于区域能量取大的融合方法包括：
S131.分别计算两幅低频系数的区域能量，使用C1来分别表示多光谱图像对应的低频系数，使用C2来分别表示全色图像对应的低频系数，多光谱图像的低频系数C1计算得到的区域能量用E1来表示，全色图像的低频系数C2计算得到的区域能量用E2来表示，像素点(i,j)处的区域能量按如下公式计算得到：
Figure 804948DEST_PATH_IMAGE002
；
其中，m和n分别表示区域内行和列的像素坐标；
S132.使用区域能量Ek(k＝1,2)来设计融合规则，将两个低频系数在每个像素点上依次进行比较，其中区域能量较大的点的像素值即为融合后低频系数在该对应像素点上的取值，用L来表示输出图像对应的低频系数，则点(i,j)处像素值L(i,j)使用如下公式计算得到：
Figure 611230DEST_PATH_IMAGE003
；
S133.按照此融合方法处理得到输出图像对应的低频系数，和使用基于引导滤波的加权融合方法处理得到的高频系数相结合，应用contourlet反变换得到针对同一目标拍摄得到的两幅待融合的多光谱图像和全色图像的融合图像。
6.根据权利要求1所述的一种遥感图像测绘及处理系统，其特征在于，还包括图像预处理模块，所述图像预处理模块与所述中央处理器通讯连接，所述图像预处理模块用于对遥感视频图像进行预处理。
7.根据权利要求6所述的一种遥感图像测绘及处理系统，其特征在于：所述图像预处理模块对遥感视频图像进行预处理的方法包括：
S21.对遥感视频图像进行处理；
S22.提取遥感视频图像的灰度特征；
S23.提取遥感视频图像的纹理特征；
S24.提取遥感视频图像的空间关系特征。
8.根据权利要求7所述的一种遥感图像测绘及处理系统，其特征在于：所述S21中对遥感视频图像进行处理包括滤波除燥、直方图均衡化、地图扫描影像的几何纠正、电子地图影像地理坐标与遥感影像像素坐标之间映射关系的建立。
9.根据权利要求7所述的一种遥感图像测绘及处理系统，其特征在于：S22中提取遥感视频图像的灰度特征的方法包括计算灰度平均值和方差。
10.根据权利要求7所述的一种遥感图像测绘及处理系统，其特征在于：所述S23中S3中提取遥感视频图像的纹理特征的方法为灰度差分统计法。
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113409197A (zh) * 2021-07-15 2021-09-17 广州文悦信息科技有限公司 智能测绘数据信息处理方法
CN117433513A (zh) * 2023-12-21 2024-01-23 云南淼泉测绘工程有限公司 一种地形测绘的地图构建方法及系统

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105139350A (zh) * 2015-08-12 2015-12-09 北京航空航天大学 一种无人机侦察图像地面实时重建处理系统
CN105761214A (zh) * 2016-01-14 2016-07-13 西安电子科技大学 基于轮廓波变换与引导滤波的遥感图像融合方法
WO2017101489A1 (zh) * 2015-12-14 2017-06-22 乐视控股（北京）有限公司 图像滤波方法及装置
CN108492711A (zh) * 2018-04-08 2018-09-04 黑龙江工业学院 一种电子地图绘制方法及装置
CN111597284A (zh) * 2020-04-29 2020-08-28 武汉子雨科技有限公司 一种快速提取测绘地理信息数据的方法

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105139350A (zh) * 2015-08-12 2015-12-09 北京航空航天大学 一种无人机侦察图像地面实时重建处理系统
WO2017101489A1 (zh) * 2015-12-14 2017-06-22 乐视控股（北京）有限公司 图像滤波方法及装置
CN105761214A (zh) * 2016-01-14 2016-07-13 西安电子科技大学 基于轮廓波变换与引导滤波的遥感图像融合方法
CN108492711A (zh) * 2018-04-08 2018-09-04 黑龙江工业学院 一种电子地图绘制方法及装置
CN111597284A (zh) * 2020-04-29 2020-08-28 武汉子雨科技有限公司 一种快速提取测绘地理信息数据的方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
那彦;任梦乔;: "基于引导滤波的遥感图像融合算法", 电子科技, no. 08, pages 121 - 123 *

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113409197A (zh) * 2021-07-15 2021-09-17 广州文悦信息科技有限公司 智能测绘数据信息处理方法
CN117433513A (zh) * 2023-12-21 2024-01-23 云南淼泉测绘工程有限公司 一种地形测绘的地图构建方法及系统
CN117433513B (zh) * 2023-12-21 2024-03-08 云南淼泉测绘工程有限公司 一种地形测绘的地图构建方法及系统

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