岷江流域無(wú)人機(jī)遙感影像拼接及災(zāi)害信息提取

胡文藝，王緒本

（成都理工大學(xué) 信息工程學(xué)院，成都 610059）

岷江流域無(wú)人機(jī)遙感影像拼接及災(zāi)害信息提取

胡文藝，王緒本

（成都理工大學(xué) 信息工程學(xué)院，成都 610059）

針對(duì)無(wú)人機(jī)遙感影像的特點(diǎn)，提出了一種基于特征點(diǎn)和重疊度的快速自動(dòng)拼接算法。該算法實(shí)現(xiàn)了用于計(jì)算參考圖像和待配準(zhǔn)圖像之間重疊度的相位相關(guān)法，并提出只在重疊區(qū)域中進(jìn)行特征提取和特征匹配的方法。利用岷江流域無(wú)人機(jī)遙感圖像進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)，結(jié)果表明，該算法使圖像拼接有效地防止了圖像非重疊區(qū)域中信息對(duì)算法的干擾，提高了拼接算法的精度和速度。并利用拼接的圖像對(duì)茂縣至都江堰的岷江主干河流進(jìn)行了災(zāi)害信息提取和統(tǒng)計(jì)分析，為建立無(wú)人機(jī)高分辨率低空遙感數(shù)據(jù)的快速處理和應(yīng)急災(zāi)害信息提取具有重要的指導(dǎo)意義。

無(wú)人機(jī)；特征點(diǎn)；匹配；圖像拼接

0 前言

無(wú)人機(jī)航空遙感系統(tǒng)作為一種空間數(shù)據(jù)獲取的重要手段，體現(xiàn)了其應(yīng)用機(jī)動(dòng)靈活，回收方便，信息獲取及時(shí)準(zhǔn)確，影像實(shí)時(shí)傳輸，高危地區(qū)探測(cè)，感興趣目標(biāo)重點(diǎn)觀測(cè)等優(yōu)點(diǎn)，是衛(wèi)星遙感和有人機(jī)航空遙感的有力補(bǔ)充［1、2］。由于無(wú)人機(jī)自身的特點(diǎn)和攝像設(shè)備的機(jī)械限制，從而決定無(wú)人機(jī)飛行高度有限，并且所拍攝圖像的視場(chǎng)范圍有限［3］。為了得到目標(biāo)區(qū)域更多的信息，需要進(jìn)一步擴(kuò)大視場(chǎng)范圍，這可以通過(guò)將不同角度的成像進(jìn)行平滑無(wú)縫的拼接融合，從而構(gòu)造一幅全景圖以達(dá)到擴(kuò)展視場(chǎng)范圍的目的［4］。對(duì)拼接后的圖像進(jìn)行災(zāi)情快速解譯和定量分析技術(shù)，可以提高無(wú)人機(jī)獲取的海量遙感數(shù)據(jù)的處理速度，進(jìn)一步提高數(shù)據(jù)成果的實(shí)時(shí)性和應(yīng)用性。作者在研究無(wú)人機(jī)圖像快速拼接的基礎(chǔ)上，實(shí)現(xiàn)了岷江流域的無(wú)人機(jī)圖像拼接和災(zāi)害信息提取與分析，這對(duì)建立無(wú)人機(jī)高分辨率低空遙感數(shù)據(jù)的快速處理和應(yīng)急災(zāi)害信息提取具有重要指導(dǎo)意義。

1 基于特征和重疊度的圖像拼接算法

根據(jù)無(wú)人機(jī)遙感圖像的成像機(jī)理及其圖像特點(diǎn)，作者提出了基于特征和重疊度的圖像拼接算法該算法對(duì)基于特征點(diǎn)的圖像拼接算法進(jìn)行了有針對(duì)性的修改。傳統(tǒng)基于特征點(diǎn)的圖像拼接算法由于其良好的拼接效果和較強(qiáng)的適應(yīng)性，被廣泛應(yīng)用于衛(wèi)星遙感圖像拼接中，但對(duì)無(wú)人機(jī)圖像進(jìn)行拼接時(shí)，由于該算法運(yùn)算速度慢，效率低并且誤匹配點(diǎn)較多等問(wèn)題，導(dǎo)致了拼接效果不理想，例如道路和河流出現(xiàn)肉眼都能識(shí)別出的明顯錯(cuò)位。作者在本文提出基于特征和重疊度圖像拼接算法的步驟如下：

（1）選取兩幅相鄰有一定重疊區(qū)域的無(wú)人機(jī)圖像，分別稱之為參考圖像和待配準(zhǔn)圖像，根據(jù)圖像質(zhì)量進(jìn)行圖像增強(qiáng)等預(yù)處理。

（2）利用相位相關(guān)法［9］計(jì)算出參考圖像和待配準(zhǔn)圖像的重疊度，確定兩幅圖像的重疊區(qū)域。

（3）在參考圖像和待配準(zhǔn)圖像的重疊區(qū)域內(nèi)采用改進(jìn)的Harris角點(diǎn)檢測(cè)算法，進(jìn)行特征點(diǎn)的提取，得到兩個(gè)特征點(diǎn)集。

（4）根據(jù)待配準(zhǔn)圖像相對(duì)于參考圖像移動(dòng)的距離計(jì)算重疊度，粗略剔除兩個(gè)特征點(diǎn)集里不匹配的特征點(diǎn)對(duì)，再利用相似度函數(shù)找出匹配的特征點(diǎn)對(duì)，這樣就得到了兩個(gè)匹配的特征點(diǎn)集。

（5）根據(jù)兩個(gè)匹配的特征點(diǎn)集，選取適合的變換類型并進(jìn)行參數(shù)估計(jì)，然后對(duì)待配準(zhǔn)圖像進(jìn)行模型變換，實(shí)現(xiàn)圖像的配準(zhǔn)，并且對(duì)整個(gè)配準(zhǔn)算法進(jìn)行質(zhì)量評(píng)價(jià)。

（6）采用了一種漸入漸出的融合算法［11］對(duì)配準(zhǔn)后圖像進(jìn)行融合，消除配準(zhǔn)時(shí)產(chǎn)生的縫隙，得到無(wú)縫的拼接圖像。

2 特征提取和匹配

2.1 計(jì)算重疊度

如果對(duì)整幅圖像進(jìn)行計(jì)算，計(jì)算量偏大，速度慢，并且會(huì)給最后的匹配帶來(lái)更大的誤差空間。因此，需要先計(jì)算兩幅圖像的重疊區(qū)域，為后面做角點(diǎn)特征檢測(cè)確定一個(gè)大致的范圍，以減少計(jì)算量，并提高特征點(diǎn)匹配的精度。

由于是粗匹配，對(duì)速度要求很高，因此作者采用了效率很高的相位相關(guān)法，來(lái)檢測(cè)圖像的重疊區(qū)域。該方法是一種基于傅立葉功率譜的頻域相關(guān)技術(shù)，此方法只利用了互功率譜中的相位信息，減少了對(duì)圖像內(nèi)容的依賴，對(duì)圖像間的亮度變化不敏感，具有一定的抗干擾能力。

假設(shè)圖像f2（x，y）是f1（x，y）經(jīng)平移（x0，y0）后產(chǎn)生的，則：

將它們進(jìn)行傅里葉變換，得到：

它們的互功率譜定義為：

其中 F＊為F的復(fù)共軛。

將式（3）進(jìn)行傅里葉反變換后，可以得到：

函數(shù)在偏移位置處有明顯尖銳峰值，其它位置的值接近于零，據(jù)此得到兩圖像間的平移量。通過(guò)此平移參數(shù)，即可確定兩幅圖像的重疊度。

2.2 特征提取

本文作者采用的是改進(jìn)的Harris角點(diǎn)檢測(cè)算法，此算法是一種基于信號(hào)的點(diǎn)特征提取算子，具有計(jì)算簡(jiǎn)單，提取的角點(diǎn)特征均勻合理，可以定量提取特征點(diǎn)并且算子穩(wěn)定的特點(diǎn)。處理過(guò)程表示如式（4）：

其中 gx為x方向的梯度；gy為y方向的梯度G為高斯模板。

設(shè)λ1、λ2是矩陣M的兩個(gè)特征值，則λ1、λ2可表示局部自相關(guān)函數(shù)的曲率。

角點(diǎn)的響應(yīng)函數(shù)為如式（5）：

式中 Det（M）＝λ1λ2；Trace（M）＝λ1＋λ2；ε是為了避免矩陣跡有可能為零而在分母中補(bǔ)加的一個(gè)很小的常數(shù)。

2.3 特征匹配

先利用計(jì)算重疊度算出的待配準(zhǔn)圖像相對(duì)于基準(zhǔn)圖像移動(dòng)的的距離（x0，y0），粗略剔除兩特征點(diǎn)集里不對(duì)應(yīng)的特征點(diǎn)；然后再利用相似度函數(shù)找出匹配的點(diǎn)集。先剔除后匹配，明顯提高了算法的速度和精度。

只有當(dāng)兩角點(diǎn)均是相對(duì)于對(duì)方相似度量值最大時(shí)，才可認(rèn)為匹配成功。匹配的算法如下：

（1）作者以基準(zhǔn)圖像J1中的任意角點(diǎn)為中心選取一個(gè)n×n的相關(guān)窗口。在圖像J2中，作者以與圖像J1中的角點(diǎn)具有相同坐標(biāo)的像素點(diǎn)為中心，選取一個(gè)大小為du＊dv的矩形搜索區(qū)域，然后對(duì)J1中的角點(diǎn)與J2中搜索窗口區(qū)域內(nèi)每一個(gè)角點(diǎn)計(jì)算相關(guān)系數(shù)ρ，最后將相關(guān)系數(shù)最大的角點(diǎn)作為J1給定角點(diǎn)的匹配點(diǎn)，這樣就可以得到一組匹配點(diǎn)集。

（2）同理，給定圖像J2中的任意一個(gè)角點(diǎn)，搜索圖像J1中對(duì)應(yīng)的窗口區(qū)域內(nèi)與之相關(guān)系數(shù)最大的角點(diǎn)作為J2給定角點(diǎn)的匹配點(diǎn)，這樣也可以得到一組匹配點(diǎn)集。

（3）最后，在得到的二組匹配點(diǎn)集中搜索相同的匹配角點(diǎn)對(duì)，認(rèn)為該角點(diǎn)對(duì)是相互匹配對(duì)應(yīng)的至此，完成了角點(diǎn)的匹配。

相關(guān)系數(shù)計(jì)算公式見式（6）。式中 A（x，y）和B（x，y）分別代表的是參考圖像A和待配準(zhǔn)圖像B在點(diǎn)（x，y）處灰度值；n×n是相關(guān)窗口大??；（ui，vi）和（uj，vj）分別代表兩圖像中第i個(gè)和第j個(gè)待匹配特征點(diǎn)；A珡（ui，vi）和B珚（uj，vj）分別代表兩幅圖像中相關(guān)窗口的平均灰度值；σ代表相關(guān)窗口標(biāo)準(zhǔn)方差；其具體計(jì)算公式為：

相關(guān)系數(shù)ρ的取值范圍為［－1，1］，若ρ為0，則表明兩個(gè)相關(guān)窗口一點(diǎn)也不相似；若ρ為1，則表明兩個(gè)相關(guān)窗口完全一樣。

3 無(wú)人遙感圖像拼接與災(zāi)害信息統(tǒng)計(jì)分析

采用作者在本文中所提出的算法，對(duì)2008年5月16日獲取的茂縣至都江堰岷江主河道無(wú)人機(jī)低空遙感影像作為數(shù)據(jù)源，并在MATLAB下進(jìn)行了無(wú)縫拼接。在此基礎(chǔ)上，作者采用1∶50 000地形圖，生成岷江流域三維圖像，見圖1（局部圖像）。

通過(guò)對(duì)岷江流域無(wú)人機(jī)低空遙感圖像進(jìn)行處理，信息提取以及對(duì)比分析后，初步解釋了岷江干流兩側(cè)的堰塞湖，以及滑坡、崩塌和泥石流災(zāi)害情況，得出初步認(rèn)識(shí)效果。

岷江干流兩側(cè)基巖，在映秀鎮(zhèn)，巖性主要為三迭系的砂巖、灰?guī)r及部份石炭系灰?guī)r；從映秀到綿池，多為花崗巖；再以上，則主要為志留系和泥盆系的千枚巖、砂巖以及沙質(zhì)灰?guī)r。對(duì)所掩埋和損毀的公路，作者未做具體分類。

3.1 茂縣至都江堰岷江主河道兩岸崩塌滑坡發(fā)育情況

茂縣至都江堰岷江主河道長(zhǎng)138km。在岷江干流兩側(cè)，有大量崩塌、滑坡，有的全部直接進(jìn)入江中，有的部份進(jìn)入。經(jīng)初步統(tǒng)計(jì)，該段岷江干流兩側(cè)發(fā)育有崩塌、滑坡（或滑坡群）共219處，其中崩塌109處，滑坡98處，大型泥石流溝12處。經(jīng)初步估算，崩塌、滑坡總體積為3.2×108m3。其中岷江左岸發(fā)育崩塌、滑坡（或滑坡群）120處，體積約1.58×108m3，右岸發(fā)育崩塌、滑坡（或滑坡群）99處，體積約1.62×108m3，進(jìn)入干流的固體物質(zhì)達(dá)1×108m3。

3.2 紫坪鋪水庫(kù)庫(kù)區(qū)段崩塌滑坡發(fā)育情況

滑坡崩塌30處，體積約三千萬(wàn)立方米。由于紫坪庫(kù)水庫(kù)的庫(kù)容較大（庫(kù)容達(dá)11.12×108m3）目前為保證水庫(kù)安全，在汛期前低水位運(yùn)行，所以只要大壩本身安全，即將到來(lái)的洪水以及滑坡、泥石流，將不會(huì)對(duì)水庫(kù)有嚴(yán)重影響，也不會(huì)影響到成都市區(qū)的飲用水安全。由于這些物質(zhì)被沿江的多處電站大壩所阻隔，所以在短時(shí)間內(nèi)將不會(huì)進(jìn)入紫坪庫(kù)水庫(kù)的庫(kù)區(qū)，從而未對(duì)水庫(kù)造成影響。但在以后的幾年內(nèi)，仍然可能經(jīng)過(guò)搬運(yùn)進(jìn)入，這將影響水庫(kù)的庫(kù)容量。

圖1 岷江流域無(wú)人機(jī)圖像拼接結(jié)果圖（局部）Fig.1 The mosaic map of Minjiang river UAV image（local area）

3.3 滑坡、崩塌造成茂縣至都江堰岷江主河道公路被毀

都江堰至茂縣公路大都沿河谷展布，沿河公路有138km。特別是映秀至汶川的道路，被大中型滑坡崩塌損毀的路基長(zhǎng)達(dá)37km。

4 結(jié)論

無(wú)人機(jī)低空遙感數(shù)據(jù)在“5·12”抗震救災(zāi)中，發(fā)揮了不可替代的科學(xué)作用。同時(shí)，在特定災(zāi)害環(huán)境和復(fù)雜地理?xiàng)l件下，無(wú)人機(jī)低空遙感數(shù)據(jù)的在應(yīng)用中，也暴露出了許多技術(shù)問(wèn)題。作者在本文中，針對(duì)海量無(wú)人機(jī)高分辨率低空遙感影像的快速自動(dòng)拼接與災(zāi)害信息快速提取的問(wèn)題，提出了基于特征點(diǎn)和重疊度的快速拼接算法，并利用岷江流域無(wú)人機(jī)遙感數(shù)據(jù)驗(yàn)證結(jié)果，表明該算法可使計(jì)算量成倍減少，能有效地防止圖像在非重疊區(qū)域中信息對(duì)算法的干擾，提高了拼接算法的精度和速度，較好地解決了復(fù)雜地形的無(wú)人機(jī)圖像拼接問(wèn)題。作者對(duì)岷江茂縣至都江堰主河道的災(zāi)情進(jìn)行了初步解譯和定量分析，這為建立無(wú)人機(jī)高分辨率低空遙感數(shù)據(jù)的快速處理和應(yīng)急災(zāi)害信息提取具有重要的指導(dǎo)意義。

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book=71,ebook=71

1001—1749（2012）03—0340—04

TP 7

A

10.3969/j.issn.1001－1749.2012.03.18

胡文藝（1975－），女，講師，博士，研究方向?yàn)榈厍蛱綔y(cè)與信息技術(shù)、計(jì)算機(jī)應(yīng)用、圖像處理等。

國(guó)家自然基金項(xiàng)目（60841006）；中央高?；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)（ZYGX2010J085）；四川省青年基金（09ZQ026－058）四川省科技支撐計(jì)劃（2009GZ0157）

2011－07－20 改回日期：2012－03－13