遙感圖像鑲嵌接縫線自動(dòng)生成方法綜述

周清華，潘 俊，李德仁

(1．武漢大學(xué)遙感信息工程學(xué)院，武漢 430079;2．武漢大學(xué)測繪遙感信息工程國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，武漢 430079)

0 引言

自美國前副總統(tǒng)戈?duì)?998－01－31提出“數(shù)字地球”概念以來，地理信息數(shù)據(jù)在經(jīng)濟(jì)建設(shè)、社會(huì)發(fā)展以及國防建設(shè)等各行各業(yè)得到了更廣泛的應(yīng)用;而且隨著IT技術(shù)、通信技術(shù)和傳感器技術(shù)的不斷發(fā)展，“數(shù)字地球”正在向“智慧地球”發(fā)展［1］。這對(duì)基礎(chǔ)地理信息數(shù)據(jù)的生產(chǎn)與更新也提出了更高的要求。作為4D產(chǎn)品之一的數(shù)字正射影像圖(digital orthophotomap，DOM)產(chǎn)品，由于能直觀形象地反映地表各要素的分布及形態(tài)等，一直是基礎(chǔ)地理信息數(shù)據(jù)的重要組成部分［2］，也是目前最有價(jià)值的數(shù)字化地理信息產(chǎn)品。因此，如何快速、自動(dòng)地進(jìn)行DOM產(chǎn)品的生產(chǎn)是基礎(chǔ)地理信息數(shù)據(jù)生產(chǎn)與更新的一個(gè)重要課題，對(duì)“智慧地球”建設(shè)具有重要意義。

DOM產(chǎn)品的生產(chǎn)需要將2幅或多幅具有重疊區(qū)域的遙感圖像進(jìn)行鑲嵌處理，接縫線(亦稱鑲嵌線或者接邊線)的生成是其中一個(gè)關(guān)鍵步驟［3］。在實(shí)際的數(shù)據(jù)生產(chǎn)應(yīng)用中，特別是城區(qū)航空?qǐng)D像的鑲嵌處理，使用現(xiàn)有商業(yè)軟件自動(dòng)生成的接縫線往往不是最優(yōu)的，不能有效地使接縫線避免穿越建筑物等明顯地物目標(biāo)，還需要進(jìn)行人工干預(yù)才能保證鑲嵌的質(zhì)量，即在用軟件生成接縫線的基礎(chǔ)上再進(jìn)行人工編輯，以確保接縫線避開建筑物等明顯地物目標(biāo)或者差異較大的區(qū)域［4］。因此，研究接縫線的自動(dòng)生成方法對(duì)于提高DOM產(chǎn)品生產(chǎn)的質(zhì)量與效率、降低人工工作量具有重要的理論意義和實(shí)際應(yīng)用價(jià)值，這也一直是國內(nèi)外眾多學(xué)者的研究熱點(diǎn)之一。自從Milgram［5］1975年提出計(jì)算機(jī)鑲嵌技術(shù)以來，在重疊區(qū)域自動(dòng)尋找最優(yōu)接縫線以達(dá)到無縫鑲嵌就成為眾多學(xué)者研究的一個(gè)重要方向，目前這項(xiàng)研究已取得一定的進(jìn)展。本文主要對(duì)這些研究成果進(jìn)行歸納總結(jié)，將接縫線自動(dòng)生成方法劃分成基于重疊區(qū)影像差異的方法［5－26］、基于同名點(diǎn)的方法［27－28］、基于輔助數(shù)據(jù)的方法［25－26，29－30］和基于形態(tài)學(xué)的方法［31－33］等4大類進(jìn)行綜述，對(duì)相應(yīng)算法的優(yōu)缺點(diǎn)進(jìn)行分析比較，并在此基礎(chǔ)上展望了進(jìn)一步優(yōu)化接縫線的前景。

1 接縫線自動(dòng)生成原理

用于鑲嵌的遙感圖像通常具有一定的重疊度(如30% ～60%)。由于攝影時(shí)刻、拍攝位置以及攝影鏡頭畸變等因素的影響，重疊區(qū)域中的影像會(huì)存在幾何和色度(調(diào))上的不一致。此時(shí)如果不采用最優(yōu)的接縫線進(jìn)行鑲嵌處理，生成的鑲嵌結(jié)果就不能反映地物的真實(shí)情況。因此，基于接縫線的鑲嵌方法得到越來越廣泛的應(yīng)用［3］?；诮涌p線的鑲嵌方法如圖1所示。

圖1 基于接縫線的鑲嵌方法Fig．1 Mosaic method based on seam line

圖1中的A，B為具有重疊區(qū)域的2幅圖像?；诮涌p線的鑲嵌方法就是在重疊區(qū)域確定一條接縫線，在接縫線的左側(cè)取左圖像的像元，接縫線的右側(cè)取右圖像的像元，最后沿接縫線進(jìn)行羽化處理，即可獲得最終的鑲嵌圖像。

接縫線的自動(dòng)生成在有些文獻(xiàn)中也被稱為接縫線的自動(dòng)檢測或者鑲嵌線的自動(dòng)生成。接縫線自動(dòng)生成就是在圖像重疊區(qū)確定接縫線時(shí)，使接縫線盡量避免穿越圖像重疊區(qū)域中差異較大的區(qū)域，確保鑲嵌圖像中地物的完整性及色度(調(diào))一致性，從而保證鑲嵌處理的質(zhì)量。圖像重疊區(qū)域的差異主要包括幾何差異和色度(調(diào))差異。幾何差異主要是由攝影角度的差異造成的，沒有被包含在 DTM或DEM中的目標(biāo)或者錯(cuò)誤建模的目標(biāo)在多幅正射影像圖中會(huì)出現(xiàn)在不同的位置，這在城區(qū)航空?qǐng)D像中表現(xiàn)尤為明顯;色度(調(diào))差異則主要是由攝影時(shí)間的差異造成的。如果生成的接縫線穿越了差異較大的區(qū)域，那么鑲嵌圖像在接縫線附近就會(huì)存在明顯的影像幾何錯(cuò)位及色度(調(diào))差異，表現(xiàn)為明顯的“接縫”，從而破壞了鑲嵌圖像中地物的完整性(圖2)。

圖2 接縫線穿越差異區(qū)域Fig．2 Seam line running across the different area

因此在進(jìn)行接縫線自動(dòng)生成時(shí)，應(yīng)自動(dòng)檢測重疊區(qū)域中的影像差異，然后采取特定方法避開這些差異，盡可能地使接縫線沿著圖像重疊區(qū)域中的最大相似處生成，以保證鑲嵌圖像中地物的完整性和色度(調(diào))一致性，達(dá)到理想的無縫鑲嵌的效果［4］。

2 接縫線自動(dòng)生成方法

遙感圖像鑲嵌中的接縫線自動(dòng)生成方法大致可以劃分為基于重疊區(qū)影像差異的方法、基于同名點(diǎn)的方法、基于輔助數(shù)據(jù)的方法以及基于形態(tài)學(xué)的方法等4大類。

2．1 基于重疊區(qū)影像差異的方法

基于重疊區(qū)影像差異的方法是最常用的接縫線自動(dòng)生成方法之一。其主要思想是對(duì)重疊區(qū)域中的每個(gè)像元計(jì)算差異值，從而形成一個(gè)二維差異矩陣;然后采用一定的搜索策略在該矩陣上選擇一條兩側(cè)影像差異最小的最優(yōu)路徑作為接縫線。這種方法雖然是最常用的方法(而且已被許多商業(yè)軟件所采用)，但該方法仍然是像元級(jí)的，其差異描述都是基于單個(gè)像元進(jìn)行的，沒有對(duì)目標(biāo)區(qū)域差異(如局部紋理差異、投影差差異等)的描述，因此難以避免接縫線穿越建筑物等地物目標(biāo)。

差異矩陣的計(jì)算對(duì)接縫線生成的質(zhì)量具有關(guān)鍵性作用。它一般是根據(jù)像元差異、局部紋理差異和投影差等差異而定義的，矩陣中的差異代價(jià)值(Cost)反映相鄰圖像重疊區(qū)在對(duì)應(yīng)像元處的差異程度。通常認(rèn)為，接縫線從影像差異最小的區(qū)域穿過，將可以取得更好的視覺效果。像元差異是最簡單、最常用的差異矩陣計(jì)算方法，但僅基于像元差異，在實(shí)際應(yīng)用中很多時(shí)候并不能得到令人滿意的結(jié)果，這主要是由于像元差異不能完全反映重疊區(qū)域影像的真實(shí)差異(特別是重疊區(qū)域中的同名像元存在幾何差異時(shí))。因此，很多學(xué)者將像元差異與局部紋理差異(如梯度、相關(guān)系數(shù)、灰關(guān)聯(lián)度)以及投影差等差異相結(jié)合，以期能更好地反映重疊區(qū)域影像的真實(shí)差異。

在差異矩陣的基礎(chǔ)上，常用的搜索策略有逐行搜索法、動(dòng)態(tài)規(guī)劃(dynamic programming，DP)算法、迪杰斯特拉(Dijkstra)單源最短路徑算法、蟻群算法、基于輪廓線的Snake模型等策略。各種搜索策略的初衷都是希望找到一條兩側(cè)影像差異最小或者較小的路徑，以作為最后的接縫線。不同的搜索策略得到的接縫線存在很大的差異，而且在生成效率上也各不相同。一般而言，簡單的搜索算法效率較高，但得到的接縫線并不是最優(yōu)的(如逐行搜索法);而復(fù)雜度較高的搜索算法得到的接縫線更為優(yōu)化，但更耗時(shí)(如Dijkstra算法)。

2．1．1 差異計(jì)算

重疊區(qū)域影像的差異計(jì)算一般通過像元差異、局部紋理差異以及投影差差異的計(jì)算進(jìn)行。二維的差異矩陣則通常結(jié)合一種或多種差異值，以期能更好地反映重疊區(qū)域影像的真實(shí)差異。

2．1．1．1 像元差異的計(jì)算

像元差異表示圖像間單個(gè)像元的亮度及色度(調(diào))差異。對(duì)于灰度圖像，計(jì)算方法為直接利用灰度圖像相減得到差異 I［5］，即

式中IA和IB分別為待鑲嵌圖像重疊區(qū)域中2個(gè)圖像的灰度值。很顯然，像元差異越大，計(jì)算得到的差異值就越大。

對(duì)于多波段圖像有2種差異計(jì)算方法:

1)在對(duì)圖像完成IHS變換之后，按式(1)—(3)計(jì)算|ΔI|以及圖像間的色度差異 ΔH·S［6］，其中

式(2)—(3)中:HA和HB分別為待鑲嵌圖像重疊區(qū)域中2個(gè)圖像的色度;IA和IB分別為待鑲嵌圖像重疊區(qū)域中2個(gè)圖像的亮度值;S為待鑲嵌圖像重疊區(qū)域中2個(gè)圖像的飽和度;Im=Ib+Iw(Ib為亮度最小值;Iw為亮度最大值)。

2)用 F(F1，…，F(xiàn)N)和 G(G1，…，GN)分別表示待鑲嵌圖像重疊區(qū)域中的某像元N波段的亮度值，通過式(4)和(5)計(jì)算圖像亮度的線性組合U和V，即

式中AT和BT為常數(shù)矢量，采取CCA(canonical correlation analysis)方法確定［9］。用U－V計(jì)算得到左右圖像在該點(diǎn)處的像元差異［7－8］。

2．1．1．2 局部紋理差異的計(jì)算

紋理是對(duì)圖像各像元之間的空間分布的一種描述，是一種區(qū)域信息。計(jì)算圖像局部紋理差異可以在一定程度上反映圖像區(qū)域差異。常用的計(jì)算方法有梯度計(jì)算、相關(guān)系數(shù)計(jì)算和灰關(guān)聯(lián)度計(jì)算。各方法的具體計(jì)算公式如下:

1)梯度(Fx，F(xiàn)y)計(jì)算［10］，即

式中Fx，F(xiàn)y分別表示像元在x，y方向的梯度，在柵格圖像中就是該像元在水平方向和垂直方向上與相鄰像元的灰度差異Δm，即

式中 m1，o1，m2，o2分別為對(duì)應(yīng)2幅圖像計(jì)算的m，o。

2)相關(guān)系數(shù)計(jì)算［11］，即

式中:

X(k)為重疊區(qū)域中左圖像某像元處5×5模板序列;Y(k)為右圖像對(duì)應(yīng)像元處5×5模板序;k=1，2，…，25。

3)灰關(guān)聯(lián)度計(jì)算［12］，用灰色系統(tǒng)理論(grey system theory)進(jìn)行灰關(guān)聯(lián)度分析，用斜率關(guān)聯(lián)度表示局部紋理。與相關(guān)系數(shù)計(jì)算方法一樣，依據(jù)點(diǎn)序列 X(k)和 Y(k)，k=1，2，…，25 計(jì)算灰關(guān)聯(lián)度 ε，即

式中:

2．1．1．3 投影差差異的計(jì)算

投影差差異計(jì)算主要考慮到在通過中心投影成像的遙感圖像中，越靠近投影中心投影差越小、圖像質(zhì)量越好，即使在幾何糾正后的正射影像圖中也是如此［13－14］。因此，為了降低這種投影差異對(duì)接縫線質(zhì)量的影響，在定義二維差異矩陣時(shí)，規(guī)定離重疊區(qū)域中心線越近區(qū)域的代價(jià)值(Cost)越小，反之越大。具體方法為設(shè)置一個(gè)距離因子，對(duì)原有通過像元級(jí)局部紋理等計(jì)算而得的差異矩陣中的值Cost(i，j)進(jìn)行加權(quán)處理，即式中:Cost(i，j)為對(duì)中心投影差付出的代價(jià)值;d(i，j)為點(diǎn)(i，j)到重疊區(qū)域中心線的距離;dmax為允許接縫線偏離中心線的最大距離(一般設(shè)置為重疊區(qū)域?qū)挾鹊囊话?。

2．1．2 搜索策略

目前，國內(nèi)外研究所采用的接縫線搜索策略主要有逐行搜索法、DP算法、Dijkstra算法、蟻群算法以及Snake模型等5種策略。不同策略生成的接縫線走向各不相同，算法效率也有較大差異。

2．1．2．1 逐行搜索法

逐行搜索法策略是在重疊區(qū)域從第一行起，往下逐行搜索每行的接縫點(diǎn)［5］。一般規(guī)定以第一行的中點(diǎn)或代價(jià)值最小的點(diǎn)作為第一個(gè)接縫點(diǎn)，下一接縫點(diǎn)是從當(dāng)前接縫點(diǎn)的下一行中選取的備選點(diǎn)中代價(jià)值最小的點(diǎn)或者是梯度最小的點(diǎn)。假設(shè)當(dāng)前點(diǎn)位為(i，j)(其中i代表行號(hào)，j代表列號(hào))，則下一接縫點(diǎn)的備選點(diǎn)行號(hào)為(i+1)，列號(hào)取值范圍為［j－v，j+v］(v為設(shè)定的寬度)，如圖3(a)所示。

圖3 接縫線走向Fig．3 Seam line direction

這種搜索策略簡單且速度快，適合應(yīng)用于商業(yè)軟件作為接縫線初始位置的確定;其缺點(diǎn)在于不能規(guī)定接縫線終點(diǎn)，而且得到的接縫線不是全局最優(yōu)的結(jié)果，在應(yīng)用于高分辨率的城區(qū)圖像鑲嵌時(shí)不能保證鑲嵌圖像中地物的完整性。

2．1．2．2 DP 算法

動(dòng)態(tài)規(guī)劃(DP)算法是運(yùn)籌學(xué)的一個(gè)分支，是求解決策過程最優(yōu)化的數(shù)學(xué)方法。將DP算法應(yīng)用于接縫線自動(dòng)生成是在二維差異矩陣中尋找一條連通規(guī)定起、止點(diǎn)的最優(yōu)路徑，視其為最優(yōu)接縫線。很多學(xué)者對(duì)基于DP算法的路徑搜索進(jìn)行了一系列的研究［15－17］。與逐行搜索策略相比，DP算法的優(yōu)點(diǎn)在于可以確定接縫線的終點(diǎn)。但接縫線只能沿當(dāng)前接縫點(diǎn)下一行的相鄰3點(diǎn)往前搜索，存在一定的局限，于是有的學(xué)者對(duì)其進(jìn)行了改進(jìn)，增加了接縫線走向(圖3(b))，在一定程度上增強(qiáng)了接縫線的避障能力［19］。應(yīng)用DP算法搜索策略生成接縫線存在的主要問題是:①將其應(yīng)用于柵格圖像時(shí)路徑走向受到限制，只能沿水平方向或者垂直方向［20］，得到的不一定是全局最短路徑;②DP算法對(duì)路徑長度敏感，隨著路徑長度的增長，計(jì)算量急劇增加。

2．1．2．3 Dijkstra 算法

Dijkstra算法是典型的最短路徑算法，用于計(jì)算一個(gè)節(jié)點(diǎn)到其他所有節(jié)點(diǎn)的最短路徑，其主要特點(diǎn)是以起始點(diǎn)為中心，向外層層擴(kuò)展，直到擴(kuò)展到終點(diǎn)為止。應(yīng)用此方法，接縫線可以沿8個(gè)方向搜索(圖3(c))，在理論上比DP算法具有更強(qiáng)的避障能力，可以得到全局最短路徑［21］。由于最短路徑不僅取決于路徑上點(diǎn)的值，而且與路徑點(diǎn)的數(shù)目相關(guān)，所以利用Dijkstra算法進(jìn)行路徑搜索得到的最短路徑可能是經(jīng)過值比較大、但總點(diǎn)數(shù)少的路徑，因而這樣的路徑也不是最合理的接縫線［22］。因此，F(xiàn)ernández等［23］利用 Bottleneck模型對(duì)其進(jìn)行了改進(jìn)，之后Pan等［24］將其應(yīng)用于大范圍圖像鑲嵌。由于該算法采取了窮舉計(jì)算，所以其主要缺點(diǎn)是計(jì)算量大。

2．1．2．4 蟻群算法

蟻群算法(ant colony algorithm)是一種基于種群尋優(yōu)的啟發(fā)式搜索式算法，其主要特點(diǎn)是通過正反饋和分布式協(xié)作來尋找最優(yōu)路徑。該方法應(yīng)用于接縫線自動(dòng)生成的基本思路為:接縫點(diǎn)的確定是根據(jù)輪盤賭原則從當(dāng)前接縫點(diǎn)的下一行的備選點(diǎn)中選擇下一個(gè)接縫點(diǎn)(如圖3(a))，當(dāng)螞蟻找到連通起、止點(diǎn)的接縫線時(shí)，接縫線上的信息素增加某一與路徑長度成反比的常量，其他螞蟻也重復(fù)此過程，最終根據(jù)收斂條件尋找到最優(yōu)接縫線［13］。其優(yōu)點(diǎn)是速度比較快，已經(jīng)成功應(yīng)用于DPGrid(基于網(wǎng)格的數(shù)字?jǐn)z影測量)系統(tǒng);其缺點(diǎn)是該算法對(duì)螞蟻的數(shù)目敏感。

2．1．2．5 Snake 模型

Snake模型又稱動(dòng)態(tài)輪廓模型，該模型首先用一些控制點(diǎn)構(gòu)成一定形狀的模板(輪廓線S);然后通過模板自身的彈性形變與局部特征匹配達(dá)到一個(gè)平衡狀態(tài)，使能量函數(shù)極小化，完成對(duì)圖像的分割;再進(jìn)一步分析模板，實(shí)現(xiàn)圖像理解和識(shí)別。由于無論亮度、色度還是局部紋理等都是圖像中某一像元點(diǎn)的局部特征，與圖像的整體輪廓無關(guān)，所以采取Snake模型生成接縫線能在一定程度上利用到圖像中明顯的輪廓信息，得到光滑連續(xù)的接縫線［6，8，25］。其計(jì)算方法將差異矩陣作為光度能量(Epho)，然后用內(nèi)部能量(Eint)和外部能量(Eext)控制接縫線的連續(xù)性和光滑度，即

式中:Esnake為基于Snake模型的接縫線;vi為接縫點(diǎn)i;ds表示沿輪廓線進(jìn)行積分。

此方法的缺點(diǎn)在于最終得到的曲線可能會(huì)丟失全局最小值而停留在局部或者全局最大值處，所以受能量函數(shù)中的參數(shù)設(shè)置影響較大。針對(duì)此缺點(diǎn)，可以結(jié)合Bresenham算子對(duì)其進(jìn)行優(yōu)化［26］，雖在一定程度上削減了這種效應(yīng)，但仍不能完全避免。

2．2 基于同名點(diǎn)的方法

基于同名點(diǎn)的方法主要從幾何特征考慮，其生成的接縫線是由重疊區(qū)域中匹配得到的一系列同名點(diǎn)連接而成的。該方法首先利用特征點(diǎn)匹配方法得到一系列同名點(diǎn)，從中選取部分點(diǎn)作為連接點(diǎn)(tie points);然后將這些連接點(diǎn)連接，形成接縫線［27－28］(圖4)。

圖4 基于同名點(diǎn)的方法Fig．4 Method based on identical points

得到接縫線之后，再基于同名點(diǎn)進(jìn)行局部幾何糾正和輻射校正，最后進(jìn)行鑲嵌處理，從而提高鑲嵌質(zhì)量。該方法著重考慮了重疊區(qū)域影像的幾何差異，但在生成接縫線時(shí)沒有考慮輻射信息，而且匹配的可靠性也會(huì)直接影響接縫線的質(zhì)量，無法使接縫線避免穿越建筑物等地物目標(biāo)。因此在城區(qū)圖像鑲嵌時(shí)，該方法并不能取得很好的效果。

2．3 基于輔助數(shù)據(jù)的方法

基于輔助數(shù)據(jù)的方法是利用輔助數(shù)據(jù)對(duì)接縫線的走向加以約束，輔助數(shù)據(jù)往往具有一些關(guān)于地物的先驗(yàn)知識(shí)，便于更好地對(duì)接縫線進(jìn)行優(yōu)化;但該類方法仍然需要與其他方法結(jié)合。

2．3．1 基于道路矢量數(shù)據(jù)的方法

基于矢量數(shù)據(jù)生成接縫線的方法將矢量數(shù)據(jù)與基于delaunay三角網(wǎng)算法提取的重疊區(qū)域骨架線疊加，在互相裁剪后建立一個(gè)權(quán)重圖G(V，E)以獲取最短路徑。具體加權(quán)思路為:依據(jù)道路寬度劃分等級(jí)，道路越寬、等級(jí)越高，相應(yīng)設(shè)置的權(quán)值越低，這樣加權(quán)是為了保證接縫線盡可能在寬大道路中［28］。該算法運(yùn)行速度快，但需要道路矢量數(shù)據(jù)支持，且對(duì)道路矢量數(shù)據(jù)的現(xiàn)勢性有要求，如果道路信息發(fā)生變化(如城市規(guī)劃改變，而矢量數(shù)據(jù)沒有及時(shí)更新)，則根據(jù)此方法生成的接縫線不能滿足生產(chǎn)要求。另外，該方法仍然需要其他方法的協(xié)助。盡管道路矢量可以縮小接縫線搜索的范圍，但在具體圖像上，由于道路上往往存在車輛、行人等運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，且由于攝影角度使高大建筑物在圖像上也可能會(huì)“倒”在道路上等原因，致使該方法仍然需要根據(jù)圖像中的影像信息進(jìn)一步優(yōu)化。對(duì)于缺少道路的部分接縫線則更需要基于影像信息進(jìn)行優(yōu)化。

2．3．2 基于LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)的方法

通過機(jī)載激光雷達(dá)(LiDAR)系統(tǒng)獲得的點(diǎn)云數(shù)據(jù)，可以方便地獲得數(shù)字表面模型(DSM)和數(shù)字高程模型(DEM)，并可以方便地得到建筑物、植被等地物類別。因此，利用LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)輔助接縫線的生成，可以使接縫線的搜索更有針對(duì)性;再結(jié)合其他方法可獲得更優(yōu)的接縫線走向，使其能夠避開建筑物，保證鑲嵌圖像中地物的完整性［24－25，29］。這種方法針對(duì)具有或者容易獲取LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)的圖像的接縫線生成比較有效，但其應(yīng)用范圍有一定局限性;而且此方法涉及DSM與光學(xué)圖像的精確配準(zhǔn)，技術(shù)難度較大。

2．4 基于形態(tài)學(xué)的方法

基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)方法的出發(fā)點(diǎn)是使接縫線盡可能地沿著明顯地物的邊界分布，用地物的邊界“掩蓋”鑲嵌時(shí)可能出現(xiàn)的接縫，這樣即使沒有進(jìn)行相對(duì)輻射校正或者羽化處理，仍然可以取得較好的鑲嵌效果。如圖5所示，當(dāng)接縫線處于明顯地物邊界處時(shí)，在鑲嵌圖像上很難察覺接縫線的存在。

圖5 接縫線位置對(duì)鑲嵌結(jié)果的影響Fig．5 Influence of seam line－location to mosaic results

這類方法基于重疊區(qū)逐點(diǎn)最小形態(tài)學(xué)梯度圖像分割的結(jié)果對(duì)接縫線進(jìn)行優(yōu)化，分割采用的是分水嶺算法，將重疊區(qū)域影像分為可穿越和不可穿越2大類［31－33］，最終使接縫線盡可能地位于2類地物的邊界處(圖6)。

圖6 形態(tài)學(xué)鑲嵌Fig．6 Morphological mosaic

該算法的主要難點(diǎn)在于地物的分類以及邊界的準(zhǔn)確確定，并要求重疊區(qū)域影像具有較高的幾何配準(zhǔn)精度。但其結(jié)合重疊區(qū)域信息對(duì)影像進(jìn)行分類、在分類結(jié)果的基礎(chǔ)上進(jìn)行接縫線優(yōu)化的思路值得繼續(xù)深入研究。

3 結(jié)論

1)遙感圖像鑲嵌接縫線自動(dòng)生成的關(guān)鍵在于使接縫線避開重疊區(qū)域影像中色度(調(diào))和幾何差異較大的區(qū)域，盡可能地沿最大相似區(qū)域分布，特別要使接縫線避免穿越建筑物等明顯地物目標(biāo)，保持建筑物等地物目標(biāo)的完整性。

2)多數(shù)現(xiàn)有方法在生成接縫線時(shí)存在的主要問題是不能有針對(duì)性地對(duì)待建筑物等明顯地物目標(biāo)，使用的仍然是像元級(jí)的方法，缺少對(duì)目標(biāo)區(qū)域差異的描述(比如基于影像信息差異的方法和基于同名點(diǎn)的方法);而基于輔助數(shù)據(jù)的方法則利用輔助數(shù)據(jù)對(duì)接縫線的搜索范圍進(jìn)行了約束，進(jìn)一步優(yōu)化了接縫線的走向;相對(duì)而言，基于形態(tài)學(xué)的方法由于用到了圖像分割，考慮到了地物的區(qū)域信息，是一個(gè)新的思路，也是本文認(rèn)為具有發(fā)展前景的一個(gè)方向。即通過對(duì)圖像進(jìn)行分割、分類，獲得地物目標(biāo)的區(qū)域信息(如果可能，最好能提取出建筑物等地物目標(biāo)區(qū)域);根據(jù)區(qū)域?qū)ο蟮牟町惗皇窍裨?jí)的差異進(jìn)行接縫線的優(yōu)化，就可以使接縫線避免穿越建筑物等明顯地物特征，獲得無縫鑲嵌的高質(zhì)量圖像。

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