CN113160070A - 航空三步进面阵图像几何校正方法 - Google Patents
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Abstract
一种航空三步进面阵图像几何校正方法，属于图像处理技术领域。本发明的目的是结合相机安装角、真航向角、飞行高度和传统校正的三个角元素进行精确几何校正的方法，得到同一地面分辨率的序列图像，为后续拼接提供了基础的航空三步进面阵图像几何校正方法。本发明步骤是：建立了坐标系，坐标系转换，由此得到新的坐标转换矩阵，最后改进几何校正。本发明解决了传统算法对三步进图像拼接难以处理的问题，通过对比依靠地理位置信息拼接的图像，该方法具有更好的拼接效果，且明显优于依靠地理信息拼接的方法。
Description
技术领域
本发明属于图像处理技术领域。
背景技术
航空遥感目前被广泛应用于种植农业、军事侦察、灾害探测等领域，然而受飞行高度和相机视场角的限制，遥感图像视场较小，能照射到的区域范围有限。为了对大目标区域进行全局把握、了解，一般需要多条带或多次成像，然后将多张遥感图像拼接为整幅宽视野图像。
当图像条带增加时，给图像拼接也带来了一定难题。随着条带数量增加，图像间的重叠关系增多，图像匹配关系变得复杂。对多条带图像拼接问题的解决方案主要可以分为基于特征匹配的方法和基于POS(Position and Orientation System)数据的方法。
在基于特征点的拼接方法中，许越等构建了多条带拼接模型，分析了俯仰、翻滚对重叠域的影响，但是该法考虑要素较少，不适用于航空图像。石硕崇等阐述了海洋测绘中的困难，并提出了限制因素，但航空遥感精度达不到测绘水平，适用性不强。在采用机载POS数据进行拼接的方法中，韩文超利用POS数据和特征匹配的方法，完成序列图像拼接，但该法只适用于单条带的图像拼接。徐秋辉通过POS数据结合特征匹配的方法，完成了多条带图像拼接，但实验中未考虑条带间图像的配准关系，拼接效果不佳。Ruizhe Shao提出根据位置和姿态参数，推算下一时刻无人机遥感图像位置，确定条带间图像重叠区域，利用重叠区域中的匹配点对，快速、准确地确定对匹配对位置，该法减少了时间消耗但对数据精度要求较高。
利用上述方法处理由三步进得到的多条带图像时，发现上述文章大部分都不能较好地解决三并列图像拼接问题且对多条带图像拼接效果不理想，由于上述方法考虑到的影响因素较少，导致多条带图像拼接出现错位。
发明内容
本发明的目的是结合相机安装角、真航向角、飞行高度和传统校正的三个角元素进行精确几何校正的方法，得到同一地面分辨率的序列图像，为后续拼接提供了基础的航空三步进面阵图像几何校正方法。
本发明步骤是：
S1、建立了以下坐标系：
①载机坐标系：载机坐标系C其原点在载机质心，XC轴平行于载机纵轴指向前，YC轴平行于载机横轴指向左，ZC轴平行于载机竖轴指向上；
②机平坐标系：机平坐标系F其原点在载机的质心，XF轴沿飞机纵轴的水平投影线，且指向飞行方向，ZF轴沿当地垂线指向天顶；
③机北坐标系：机北坐标系G其原点在载机质心，XG在载机所处位置的当地水平线内，指向正北，YG轴在载机所处位置的当地水平面内，指向正西，ZG平行于当地地理垂线指向天顶；
S2、像空间坐标系I→载机坐标系C→机平坐标系F→机北坐标系G之间的转换过程，转换矩阵间关系如下式(4)所示
S3、像空间坐标系→载机坐标系转换
当相机存在左右安装倾角时，一般在摄影测量中规定平台左倾为负，右倾为正，由该安装倾角得到的像空间坐标系→载机坐标系的坐标转换矩阵如下式(5)
S4、载机坐标系→机平坐标系转换
载机坐标与机平坐标之间存在转角关系，包括
和ω3两个角，得到载机坐标系→机平坐标系的坐标转换矩阵如下式(6)
S5、机平坐标系→机北坐标系
真航向角指飞机纵轴在水平面上投影与当地子午线的夹角，得到机平坐标系→机北坐标系的坐标转换矩阵如下式(7)
S6、由像空间坐标系转换至机北坐标系的转换关系如下式(8)
S7、由此得到新的坐标转换矩阵如下式(9)，式中，ω1为相机光轴相对于基座的左右安装角，顺时针转动x轴，即镜头左倾为正；ω3为载机的侧滚角，逆时针转动x轴；
为载机的俯仰角，顺时针转动y轴，即上扬为正；κ4为真航向角，顺时针转动z轴，即右转为正
S8、改进几何校正
通过结合相机安装角和真航向角，重新确定了坐标转换矩阵，利用该转换矩阵，可以实现像空间坐标系到机北坐标系的转换，为了得到像点与地面点间关系，利用推导像空间坐标系与计划坐标系间关系推导得到画幅图像构象方程，如下式(10)
通过式(10)建立了像平面坐标系下的像点坐标与计划坐标系下的地面点坐标间的联系，也就是说由计划坐标系下地面坐标XA，YA，ZA和摄影中心点坐标XS，YS，ZS可以确定像平面坐标系下的像点坐标x，y；
S9、通过添加高度元素，使得校正图像统一投影至地面，获得了统一地面分辨率的图像，添加高度元素后，式(10)改进为式(11)
本发明解决了传统算法对三步进图像拼接难以处理的问题，通过对比依靠地理位置信息拼接的图像，该方法具有更好的拼接效果，且明显优于依靠地理信息拼接的方法。
附图说明
图1是传统三个坐标系间关系图；
图2是安装倾角图；
图3是采用无人机拍摄某地区的I1～I9实验图像；
图4是通过式(11)完成图像几何校正图。
具体实施方式
传统几何校正通常依靠俯仰角、滚转角和偏航角进行坐标转换矩阵解算，利用坐标转换矩阵实现倾斜图像校正为正射图像。然而当三步进分幅图像需要进行几何校正时，需要考虑到左右倾斜角带来的影响。而且每张图像成像时高度并不相同，校正后所得图像分辨率也不相同，由此给后续拼接中带来了困难。为了解决该问题，本文提出结合相机安装角、真航向角、飞行高度和传统校正的三个角元素进行精确几何校正的方法，得到同一地面分辨率的序列图像，为后续的拼接提供了基础。
1、传统坐标转换
在几何校正中需要用到计划坐标系O-XLYLZL、像空间坐标系S-xyz、像空间辅助坐标系S-XTYTZT。三个坐标系间关系如图1所示。
计划坐标系记为坐标系A(O-XLYLZL)，计划坐标系的原点在计划拍摄区域内某点上， XL轴沿计划飞行方向，ZL轴垂直于地面向上，且坐标系A构成右手坐标系。
如图1中所示，利用坐标转换矩阵，由像空间坐标系转换至像空间辅助坐标系可由公式1得到
其中，(x,y,-f)表示像空间坐标系中像点坐标，(XT,YT,ZT)表示像空间辅助坐标系中像点坐标，构成的坐标转换矩阵由式2得到
式2中，
ω和κ分别表示飞机的俯仰角、翻滚角和偏航角。
利用像空间辅助坐标系和像空间坐标系间的转换关系，可以推导像空间坐标系与计划坐标系间关系，如式3
利用以上公式，可以完成像空间坐标系、像辅助坐标系以及计划坐标系三者间的坐标转换。
2、坐标系选择与坐标转换改进
本文选择搭载POS系统的无人机机载图像为处理对象。部分POS数据如下表1所示，包含数据有飞机飞行姿态信息以及地理坐标信息等。通过分析偏航角与真航向角的变化可以发现，当真航向角发生细微变化时，偏航角未产生变化。由于机载POS系统记录飞行参数时，以一段距离内飞行航迹相对于计划航线的角度记录为当前偏航角，故数据中显示偏航角为0。
表1机载POS数据
因此在选择构建坐标转换矩阵时，采用真航向角代替偏航角。确保转换矩阵的精度，并且为了能够与地理信息建立联系，方便后期地理坐标间的嵌套，以真航方向作为参考。为了表述方便，建立了以下坐标系。
(1)载机坐标系。载机坐标系C其原点在载机质心，XC轴平行于载机纵轴指向前， YC轴平行于载机横轴指向左，ZC轴平行于载机竖轴指向上。
(2)机平坐标系。机平坐标系F其原点在载机的质心，XF轴沿飞机纵轴的水平投影线，且指向飞行方向，ZF轴沿当地垂线指向天顶。
(3)机北坐标系。机北坐标系G其原点在载机质心，XG在载机所处位置的当地水平线内，指向正北，YG轴在载机所处位置的当地水平面内，指向正西，ZG平行于当地地理垂线指向天顶。
将图像旋转至航向方向，相应的选择机北坐标系G作为基准坐标系。
为了完成坐标系间的转换，需要重新解算转换矩阵。即需要计算像空间坐标系I→载机坐标系C→机平坐标系F→机北坐标系G之间的转换过程。转换矩阵间计算关系如下式4所示
a.像空间坐标系→载机坐标系转换
当进行步进分幅成像时，航空相机一般按照一定倾斜角安装在载机上。考虑到相机安装角与载机间的关系，需要计算航空相机坐标与载机坐标间的转角关系，如图2所示。
当相机存在左右安装倾角时，一般在摄影测量中规定平台左倾为负，右倾为正。由该安装倾角得到的像空间坐标系→载机坐标系的坐标转换矩阵如下式5
b.载机坐标系→机平坐标系转换
载机在空中由于气流和发动机振动等因素，载机不一定保持平飞状态。因此载机坐标与机平坐标之间存在一定转角关系，包括
和ω3两个角。由此可以得到载机坐标系→机平坐标系的坐标转换矩阵如下式6
c.机平坐标系→机北坐标系
机平坐标系与机北坐标系只在水平面相差一个航向，而这个航向在相机记录参数中采用真航向来记录。真航向角指飞机纵轴在水平面上投影与当地子午线的夹角。可以得到机平坐标系→机北坐标系的坐标转换矩阵如下式7
综上，由像空间坐标系转换至机北坐标系的转换关系如下式8
通过解算可以得到新的坐标转换矩阵如下式9。式中，ω1为相机光轴相对于基座的左右安装角，顺时针转动x轴，即镜头左倾为正；ω3为载机的侧滚角，逆时针转动x轴；
为载机的俯仰角，顺时针转动y轴，即上扬为正；κ4为真航向角，顺时针转动z轴，即右转为正。
3、改进几何校正算法
利用飞机姿态信息对遥感图像进行几何校正是拼接处理的第一步。仅考虑俯仰角、滚转角和偏航角实现的几何校正精度不高且不能满足三步进图像校正。本文提出结合相机安装角、真航向角、飞行高度和传统校正的三个角元素进行精确几何校正。
通过结合相机安装角和真航向角，重新确定了坐标转换矩阵。利用该转换矩阵，可以实现像空间坐标系到机北坐标系的转换。为了得到像点与地面点间关系，利用式3推导得到画幅图像构象方程，如下式10
式10为中心投影构象的基本公式。通过该式建立了像平面坐标系下的像点坐标与计划坐标系下的地面点坐标间的联系，也就是说由计划坐标系下地面坐标XA，YA，ZA和摄影中心点坐标XS，YS，ZS可以确定像平面坐标系下的像点坐标x，y。
为了使校正后图像的地面分辨率保持一致，将图像校正过程统一添加高度元素。通过添加高度元素，使得校正图像统一投影至地面，获得了统一地面分辨率的图像。添加高度元素后，式10可改进为式11
试验验证：
本文实验采用无人机拍摄某地区的I1～I9图像，如图3所示。此次航空拍摄采取三步进分幅成像模式，图像尺寸为5344像素*4008像素，航向重叠率为20％，横向重叠率为10％，对应每张图像的机载POS数据主要参数如表2所示。实验硬件条件为Inter(R)Core(TM)i5-10210U CPU@1.60GHz，内存为8GB，软件条件为Matlab 2016b。
表2实验图像POS数据主要参数
利用飞机姿态信息，通过式(11)，完成图像几何校正，获取了统一分辨率下的正射图像。实验中分辨率设为0.1米。
本发明中三步进图像指单个相机经过旋转，分别成左中右三幅影像。三并列是指具有左中右三条带的影像，可以通过三步进的方式得到，也可以通过三个相机分别成像得到。
Claims (1)
1.一种航空三步进面阵图像几何校正方法，其特征在于：其步骤是：
S1、建立了以下坐标系：
①载机坐标系：载机坐标系C其原点在载机质心，XC轴平行于载机纵轴指向前，YC轴平行于载机横轴指向左，ZC轴平行于载机竖轴指向上；
②机平坐标系：机平坐标系F其原点在载机的质心，XF轴沿飞机纵轴的水平投影线，且指向飞行方向，ZF轴沿当地垂线指向天顶；
③机北坐标系：机北坐标系G其原点在载机质心，XG在载机所处位置的当地水平线内，指向正北，YG轴在载机所处位置的当地水平面内，指向正西，ZG平行于当地地理垂线指向天顶；
S2、像空间坐标系I→载机坐标系C→机平坐标系F→机北坐标系G之间的转换过程，转换矩阵间关系如下式(4)所示
S3、像空间坐标系→载机坐标系转换
当相机存在左右安装倾角时，一般在摄影测量中规定平台左倾为负，右倾为正，由该安装倾角得到的像空间坐标系→载机坐标系的坐标转换矩阵如下式(5)
S4、载机坐标系→机平坐标系转换
载机坐标与机平坐标之间存在转角关系，包括
和ω3两个角，得到载机坐标系→机平坐标系的坐标转换矩阵如下式(6)
S5、机平坐标系→机北坐标系
真航向角指飞机纵轴在水平面上投影与当地子午线的夹角，得到机平坐标系→机北坐标系的坐标转换矩阵如下式(7)
S6、由像空间坐标系转换至机北坐标系的转换关系如下式(8)
S7、由此得到新的坐标转换矩阵如下式(9)，式中，ω1为相机光轴相对于基座的左右安装角，顺时针转动x轴，即镜头左倾为正；ω3为载机的侧滚角，逆时针转动x轴；
为载机的俯仰角，顺时针转动y轴，即上扬为正；κ4为真航向角，顺时针转动z轴，即右转为正
S8、改进几何校正
通过结合相机安装角和真航向角，重新确定了坐标转换矩阵，利用该转换矩阵，可以实现像空间坐标系到机北坐标系的转换，为了得到像点与地面点间关系，利用推导像空间坐标系与计划坐标系间关系推导得到画幅图像构象方程，如下式(10)
通过式(10)建立了像平面坐标系下的像点坐标与计划坐标系下的地面点坐标间的联系，也就是说由计划坐标系下地面坐标XA，YA，ZA和摄影中心点坐标XS，YS，ZS可以确定像平面坐标系下的像点坐标x，y；
S9、通过添加高度元素，使得校正图像统一投影至地面，获得了统一地面分辨率的图像，添加高度元素后，式(10)改进为式(11)
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Citations (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN105513018A (zh) * | 2015-11-26 | 2016-04-20 | 航天恒星科技有限公司 | 星载摆扫成像几何校正方法和装置 |
| CN107221010A (zh) * | 2017-07-12 | 2017-09-29 | 中国科学院上海技术物理研究所 | 基于三面阵相机的机载高光谱图像几何校正方法与装置 |
| KR20180024809A (ko) * | 2016-08-31 | 2018-03-08 | 한국항공우주연구원 | 영상 기하 보정 방법 및 이를 위한 장치 |
| CN108389232A (zh) * | 2017-12-04 | 2018-08-10 | 长春理工大学 | 基于理想视点的非规则表面投影图像几何校正方法 |
| CN109636757A (zh) * | 2018-12-17 | 2019-04-16 | 哈尔滨工业大学 | 基于卫星运动物理特性轨道外推的遥感影像几何校正方法 |
| JP2019134312A (ja) * | 2018-01-31 | 2019-08-08 | セイコーエプソン株式会社 | 投写システム、投写システムの制御方法、プロジェクター |
| CN110428376A (zh) * | 2019-07-24 | 2019-11-08 | 桂林理工大学 | 一种基于fpga的线阵ccd卫星影像星上几何纠正方法 |
| CN110555813A (zh) * | 2019-08-27 | 2019-12-10 | 成都数之联科技有限公司 | 一种无人机遥感影像的快速几何校正方法及系统 |
| CN111583110A (zh) * | 2020-04-24 | 2020-08-25 | 华南理工大学 | 一种航拍图像的拼接方法 |
-
2021
- 2021-03-02 CN CN202110230036.9A patent/CN113160070B/zh active Active
Patent Citations (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN105513018A (zh) * | 2015-11-26 | 2016-04-20 | 航天恒星科技有限公司 | 星载摆扫成像几何校正方法和装置 |
| KR20180024809A (ko) * | 2016-08-31 | 2018-03-08 | 한국항공우주연구원 | 영상 기하 보정 방법 및 이를 위한 장치 |
| CN107221010A (zh) * | 2017-07-12 | 2017-09-29 | 中国科学院上海技术物理研究所 | 基于三面阵相机的机载高光谱图像几何校正方法与装置 |
| CN108389232A (zh) * | 2017-12-04 | 2018-08-10 | 长春理工大学 | 基于理想视点的非规则表面投影图像几何校正方法 |
| JP2019134312A (ja) * | 2018-01-31 | 2019-08-08 | セイコーエプソン株式会社 | 投写システム、投写システムの制御方法、プロジェクター |
| CN109636757A (zh) * | 2018-12-17 | 2019-04-16 | 哈尔滨工业大学 | 基于卫星运动物理特性轨道外推的遥感影像几何校正方法 |
| CN110428376A (zh) * | 2019-07-24 | 2019-11-08 | 桂林理工大学 | 一种基于fpga的线阵ccd卫星影像星上几何纠正方法 |
| CN110555813A (zh) * | 2019-08-27 | 2019-12-10 | 成都数之联科技有限公司 | 一种无人机遥感影像的快速几何校正方法及系统 |
| CN111583110A (zh) * | 2020-04-24 | 2020-08-25 | 华南理工大学 | 一种航拍图像的拼接方法 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 车森 等: ""一种面向在线地图叠加的GIS 数据几何校正方法"", 《测绘科学技术学报》 * |
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| PB01 | Publication | ||
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| GR01 | Patent grant | ||
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