CN1837853A - 一种遥感影像镶嵌中的拼接缝消除方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种遥感影像镶嵌中的拼接缝消除方法，包括：一、根据影像的大地坐标位置判断用于镶嵌的两幅影像的重叠区域；二、求得两幅影像重叠区域上对应像素点之间的亮度差值；三、由接边方向确定重叠区域的宽度或高度及重叠区域的起始坐标；四、根据第三步得到的重叠区域的宽度或高度以及起始坐标，对亮度差值进行加权平均处理，将得到的结果与待处理影像对应像素的像素值相加消除拼接缝。本发明对可镶嵌遥感影像进行操作，可以消除相邻影像之间的拼接缝。本发明对相邻影像重叠区域各像素亮度差值进行加权平均处理消除拼接缝，降低了算法的复杂度，算法简单、实现容易，提高了实用性。

Description

一种遥感影像镶嵌中的拼接缝消除方法

技术领域：

本发明属于遥感影像镶嵌技术领域，涉及一种基于相邻影像重叠区域亮度值之差的拼接缝消除方法。

背景技术：

遥感影像镶嵌是遥感技术应用的重要内容之一，特别是对于较大范围的卫星遥感和区域性航空遥感而言，往往需要多幅影像进行镶嵌；由于在拼接缝处两幅影像上的即使是很细微的灰度差别都会导致明显的拼接缝，在实际的成像过程中，被拼接影像在拼接边界附近灰度(或颜色)的细微差别几乎是难以避免的，地面环境的微小变化、成像角度的不同都可能造成这种灰度(或颜色)上的差异，这种差异导致了拼接缝十分突出，既不利于人眼观察，也影响了对地物影像及专业信息的分析与识别的效果，因此，在影像镶嵌过程中，需要一种技术能够修正镶嵌影像在拼接缝处的灰度(颜色)。

目前主要的拼接缝消除方法有：基于小波变换的、基于重叠影像的以及强制改正的拼接缝消除方法；小波变换方法理论严密但是实现困难，而且无法对彩色图像进行处理；基于重叠影像的方法算法简单但是对于几何镶嵌的精度要求在一个像元以内，否则无法达到理想的效果；拼接缝消除的强制改正方法不易确定强制改正的宽度而且当拼接缝两侧的地物差别很大时会导致地物属性的变化。

发明内容：

本发明的目的在于提供一种算法简单、实现容易的基于相邻影像重叠区域亮度值之差的遥感影像镶嵌中的拼接缝消除方法。

本发明提供的技术方案是：遥感影像镶嵌中的拼接缝消除方法，包括以下步骤

一、根据用于镶嵌的两幅影像的大地坐标确定它们各自影像上的重叠区域；

二、任选两幅影像中的一幅作为基准影像；

三、分别提取两幅影像上重叠区域内的像素的亮度值，得到基准影像重叠区域像素亮度值g(x，y)，待处理影像重叠区域像素亮度值为f₁(x，y)；

四、求得两幅影像重叠区域上对应像素点之间的亮度差值V(x，y)＝g(x，y)-f₁(x，y)；

五、由接边方向确定重叠区域的宽度或高度Sum及重叠区域的起始坐标X；

六、根据Sum及X对亮度差值V(x，y)进行加权平均处理，将得到的结果与待处理影像对应像素的亮度值相加消除拼接缝。

在对整体色调差异明显的两幅影像进行拼接缝消除处理时，在上述步骤一之前可先对两幅影像进行整体色调调整。色调调整可采用已有技术的方法如《遥感图像应用处理与分析》(清华大学出版社，2004)一书中提到的方差均值法；本发明推荐使用下述的基于影像重叠区域的色调调整法：

A.从基准影像上获取基准影像和处理影像重叠部分的亮度值；处理步骤如下：

I、依据基准影像以及待处理影像的大地坐标确定基准影像中与待处理影像有重叠的区域；

II、取出基准影像中由步骤A、I所得到的区域内的像素的亮度值g(x，y)；

B.统计重叠区域上待处理影像亮度值与步骤A获得的亮度值的差值分布情况，对统计结果直方图作平滑处理，得到直方图最大峰值处对应的差值diff；处理步骤如下：

I、依据基准影像以及待处理影像的大地坐标确定待处理影像与基准影像重叠的区域；

II、取出待处理影像中由步骤B、I所得到的区域内的像素的亮度值f(x，y)；

III、统计亮度差值g(x，y)-f(x，y)的直方图分布情况S[i]；

IV、平滑亮度差值直方图S[i]：

  S[min]＝(S[min]+S[min+1])/2

  S[n]＝(S[n-1]+S[n]+S[n+1])/3

  S[max]＝(S[max]+S[max-1])/2

其中，min为最小亮度差值，max为最大亮度差值，n取min和max之间的值，即min＜n＜max；

V、记录S[i]最大时的亮度差值diff；

C.统计待处理影像重叠区域上亮度值差值等于diff的像素点亮度值的分布情况，对统计结果直方图作平滑处理，得到直方图最大峰值处对应的亮度值Pos处理步骤如下：

I、统计待处理图像上重叠区域内当亮度差值g(x，y)-f(x，y)＝diff时f(x，y)的亮度直方图分布情况F[j]；

II、以步骤B、IV所用的方法对直方图F[j]进行平滑处理，并记录平滑后F[j]最大时的亮度值Pos

D.将待处理影像T(x，y)做整体色调上的调整：

T(x，y)＜Pos时：T(x，y)＝T(x，y)*(Pos+diFF)/Pos

T(x，y)＞Pos时：T(x，y)＝[T(x，y)-Pos]*[255-(Pos+diff)]/(255-Pos)+(Pos+diff)；

式中：

x为影像中像素点的横坐标值，取值为1、2、3、……、m；其中m为此影像的水平方向上的像素个数；

y为影像中像素点的纵坐标值，取值为1、2、3、……、n；其中n为此影像的垂直方向上的像素个数；

T(x，y)为此影像中位置在(x，y)上的像素的亮度值。

当被处理影像为彩色影像时，在上述步骤一之前(对于采用色调调整的，在色调调整之前)可先进行以下处理：根据RGB色空间到HIS双圆锥模型色空间的转换方法，将基准影像及待处理影像各像素点的RGB值转换为HSI值；提出各像素点的经过RGB到HIS变换后得到的HIS的I分量值作为亮度值。

本发明对可镶嵌遥感影像进行操作，可以消除相邻影像之间的拼接缝。本发明对相邻影像重叠区域各像素亮度差值进行加权平均处理消除拼接缝，降低了算法的复杂度，算法简单、实现容易，提高了实用性。

附图说明：

附图为本发明的流程示意图。

具体实施方式：

参见附图，本发明包括以下步骤：

一、RGB-HIS变换

根据色度学知识可知，人眼对亮度感觉较为敏感，同时，由于遥感影像色调上的差异主要是因光照不均造成，色相上的差别并不明显，为此将所有影像由RGB颜色空间转换到HIS色度空间进行处理；其公式为：

$\mathrm{\θ}=\arccos \left\{\frac{\frac{1}{2}[(R-G)+(R-B)]}{{[{(R-G)}^2+(R-B)(G-B)]}^{1/2}}\right\}$

$S=1-\frac{3}{(R+G+B)}\left[\min (R,G,B)\right]$

$I=\frac{1}{3}(R+B+G)$

式中：

R为彩色影像每个像素的红色分量值；

G为彩色影像每个像素的绿色分量值；

B为彩色影像每个像素的蓝色分量值

二、获取影像重叠区域亮度值

I、根据待处理影像的坐标信息，取出基准影像中和其有重叠部分的区域；

II、将基准影像与待处理影像重叠区域内的像素的亮度值取出；

三、整体色调调整

I、建立一个和待处理影像相同大小的二维矩阵B(x，y)，将矩阵中对应于待处理影像重叠区域的部分标记；

II、在标记了的影像重叠区域内，当前影像亮度值表示为f(x，y)，步骤二中获得的亮度值可表示为g(x，y)；

III、统计重叠区域内亮度差值g(x，y)-f(x，y)的直方图分布情况S[i]，S[i]可以通过对重叠区域内的像素点遍历得到：

              S[i]＝S[i]+1    (i＝g(x，y)-f(x，y))

式中：x，y为重叠区域像素点的行列号

IV、平滑亮度差值直方图S[i]：

    S[min]＝(S[min]+S[min+1])/2

    S[n]＝(S[n-1]+S[n]+S[n+1])/3

    S[max]＝(S[max]+S[max-1])/2

其中，min为最小亮度差值，max为最大亮度差值，n取min和max之间的值，即min＜n＜max

V、记录S[i]最大时的亮度差值diff；

VI、统计待处理图像上重叠区域内当亮度差值g(x，y)-f(x，y)＝diff时f(x，y)的亮度直方图分布情况F[j]；

VII、以第IV步所用的相同方法对直方图F[j]进行平滑处理，并记录平滑后F[j]最大时的亮度值Pos；

VIII、将待处理图像T(x，y)做整体色调上的调整：

T(x，y)＜Pos时：T(x，y)＝T(x，y)*(Pos+diff)/Pos；

T(x，y)＞Pos时：T(x，y)＝[T(x，y)-Pos]*[255-(Pos+diff)]/(255-Pos)+(Pos+diff)；

x为影像中像素点的横坐标值，取值为1、2、3、……、m；其中m为此影像的水平方向上的像素个数；

y为影像中像素点的纵坐标值，取值为1、2、3、……、n；其中n为此影像的垂直方向上的像素个数；

T(x，y)为此影像中位置在(x，y)上的像素的亮度值；

四、拼接缝消除

I、经步骤三处理后的待处理影像重叠区域上的亮度值为f₁(x，y)，基准影像重叠区域像素的亮度值表示为g(x，y)；

II、根据当前两幅影像的坐标建立一个外接矩形，由于这两幅影像在此矩形中的位置都已由它们各自的坐标唯一确定，即可求得两幅影像重叠区域在外接矩形中的位置；根据以下方法合并这两幅影像的外接矩形：

                    Top＝max(Top₁，Top₂)

                    Bot＝min(Bot₁，Bot₂)

                    Rig＝max(Rig₁，Rig₂)

                    Lef＝min(Lef₁，Lef₂)

上式中：Top，Bot，Rig，Lef分别是求得的外接矩形的上、下、右、左坐标，Top₁，Bot₁，Rig₁，Lef₁是基准影像的上、下、右、左坐标，Top₂，Bot₂，Rig₂，Lef₂是待处理影像的上、下、右、左坐标；对于多边形，可以将其分解为多个矩形进行操作；

III、判断两幅影像的接边方向，共有四种接边方向，分别是右——左、左——右、上——下以及下——上；判断方法如下：

A)若Bot₁＜Top₂＜Top₁且Bot₂＜Bot₁，接边方向为上——下；

B)若Bot₁＜Bot₂＜Top₁且Top₂＞Top₁，接边方向为下——上；

C)若Lef₁＜Lef₂＜Rig₁且Rig₂＞Rig₁，接边方向为左——右；

D)若Lef₁＜Rig₂＜Rig₁且Lef₂＜Lef₁，接边方向为右——左；

其中Top₁，Bot₁，Rig₁，Lef₁是基准影像的上、下、右、左坐标，Top₂，Bot₂，Rig₂，Lef₂是待处理影像的上、下、右、左坐标；

IV、求得两幅影像重叠区域上对应像素点之间的亮度差值V(x，y)＝g(x，y)-f₁(x，y)；

V、确定重叠区域的宽度(由接边方向决定，横向为宽度，纵向为高度)Sum及重叠区域的起始坐标X；

VI、根据Sum及X对亮度差值V(x，y)进行加权平均处理，将得到的结果与待处理影像对应像素的像素值相加消除拼接缝，根据接边方向的不同共有四种情况：

左——右：

f₁(x，y)＝f₁(x，y)+(Sum+X-Y)*V(x，y)/Sum

右——左：

f₁(x，y)＝f₁(x，y)+(Y-X)*V(x，y)/Sum

上——下：

f₁(x，y)＝f₁(x，y)+(Sum+X-Y)*V(x，y)/Sum

下——上：

f₁(x，y)＝f₁(x，y)+(Y-X)*V(x，y)/Sum

以上四个公式中，前两个公式中的X是重叠区域左边界线的坐标值，Y是当前像素的横坐标值；后两个公式中的X是重叠区域上边界线的坐标值，Y是当前像素的纵坐标值；

本发明在两幅影像有不止一个接边方向时可重复第五步操作。

Claims (5)

1、一种遥感影像镶嵌中的拼接缝消除方法，其特征是：包括以下步骤

一、根据用于镶嵌的两幅影像的大地坐标确定它们各自影像上的重叠区域；

二、任选两幅影像中的一幅作为基准影像；

三、分别提取两幅影像上重叠区域内的像素的亮度值，得到基准影像重叠区域像素亮度值g(x，y)，待处理影像重叠区域像素亮度值为f₁(x，y)；

四、求得两幅影像重叠区域上对应像素点之间的亮度差值V(x，y)＝g(x，y)-f₁(x，y)；

五、由接边方向确定重叠区域的宽度或高度Sum及重叠区域的起始坐标X；

六、根据Sum及X对亮度差值V(x，y)进行加权平均处理，将得到的结果与待处理影像对应像素的亮度值相加消除拼接缝。

2、根据权利要求1所述的方法，其特征是：当被处理影像为彩色影像时，在步骤一之前先进行以下处理：根据RGB色空间到HIS双圆锥模型色空间的转换方法，将基准影像及待处理影像各像素点的RGB值转换为HSI值；提出各像素点的HIS值中的I分量值作为亮度值。

3、根据权利要求1所述的方法，其特征是：在步骤一之前先对两幅影像进行整体色调调整。

4、根据权利要求3所述的方法，其特征是：色调调整包括以下步骤：

A.从基准影像上获取基准影像和处理影像重叠部分的亮度值；处理步骤如下：

I、依据基准影像以及待处理影像的大地坐标确定基准影像中与待处理影像有重叠的区域；

II、取出基准影像中由步骤A、I所得到的区域内的像素的亮度值g(x，y)；

B.统计重叠区域上待处理影像亮度值与步骤A获得的亮度值的差值分布情况，对统计结果直方图作平滑处理，得到直方图最大峰值处对应的差值diff；处理步骤如下：

I、依据基准影像以及待处理影像的大地坐标确定待处理影像与基准影像重叠的区域；

II、取出待处理影像中由步骤B、I所得到的区域内的像素的亮度值f(x，y)；

III、统计亮度差值g(x，y)-f(x，y)的直方图分布情况S[i]；

IV、平滑亮度差值直方图S[i]：

S[min]＝(S[min]+S[min+1])/2

S[n]＝(S[n-1]+S[n]+S[n+1])/3

S[max]＝(S[max]+S[max-1])/2

其中，min为最小亮度差值，max为最大亮度差值，n取min和max之间的值，

即min＜n＜max

V、记录S[i]最大时的亮度差值diff；

C.统计待处理影像重叠区域上亮度值差值等于diff的像素点亮度值的分布情况，对统计结果直方图作平滑处理，得到直方图最大峰值处对应的亮度值Pos；处理步骤如下：

I、统计待处理图像上重叠区域内当亮度差值g(x，y)-f(x，y)＝diff时f(x，y)的亮度直方图分布情况F[j]；

II、以步骤B、IV所用的方法对直方图F[j]进行平滑处理，并记录平滑后F[j]最大时的亮度值Pos

D.将待处理影像T(x，y)做整体色调上的调整：

T(x，y)＜Pos时：T(x，y)＝T(x，y)*(Pos+diff)/Pos

T(x，y)＞Pos时：T(x，y)＝[T(x，y)-Pos]*[255-(Pos+diff)]/(255-Pos)+(Pos+diff)；

式中：

x为影像中像素点的横坐标值，取值为1、2、3、……、m；其中m为此影像的水平方向上的像素个数；

y为影像中像素点的纵坐标值，取值为1、2、3、……、n；其中n为此影像的垂直方向上的像素个数；

T(x，y)为此影像中位置在(x，y)上的像素的亮度值。

5、根据权利要求3或4所述的方法，其特征是：当被处理影像为彩色影像时，在色调调整之前先进行以下处理：根据RGB色空间到HIS双圆锥模型色空间的转换方法，将基准影像及待处理影像各像素点的RGB值转换为HSI值；提出各像素点的HIS值中的I分量值作为亮度值。