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    近景攝影測量標(biāo)志中心的自動(dòng)提取算法

    2014-05-10 08:48:08張永軍
    關(guān)鍵詞:近景算子標(biāo)志

    張永軍,王 博,陳 奇,季 錚

    (武漢大學(xué) 遙感信息工程學(xué)院,湖北 武漢 430079)

    近景攝影測量中基本的攝影方式有正直攝影方式和交向攝影方式2種.正直攝影方式獲取的數(shù)據(jù)具有匹配簡單、解算成功率高等優(yōu)點(diǎn),但其缺點(diǎn)是精度控制較低;交向攝影方式獲取的數(shù)據(jù)交匯角度大、精度控制高,但其缺點(diǎn)是處理難度大.在高精度的工程實(shí)踐中,通常選用大傾角的交向攝影方式[1].在實(shí)際處理中,獲取粗略的影像內(nèi)、外方位元素是相對(duì)容易的,可進(jìn)行實(shí)地量測解算,或在攝測坐標(biāo)系下進(jìn)行自由網(wǎng)平差解算,而獲取精確的影像內(nèi)、外方位元素,則需要進(jìn)行含控制點(diǎn)的區(qū)域網(wǎng)平差解算[2].因此,在高精度近景攝影測量領(lǐng)域內(nèi),需要布設(shè)一定數(shù)量的測量標(biāo)志,通過量取測量標(biāo)志(一般為測量標(biāo)志中心)的物方與像方位置,解算成像幾何參數(shù),以保證和提高測量精度和可靠性.測量標(biāo)志在影像上具有較高的辨識(shí)度,通常與被測物體具有較為明顯的反差.由于測量對(duì)象所處的復(fù)雜環(huán)境以及拍攝條件的限制,測量標(biāo)志不僅在同一張影像上存在變形、輻射、灰度等差異,而且在交向攝影方式下,測量標(biāo)志會(huì)出現(xiàn)在測區(qū)的大部分影像上,提取的工作量較大.在傳統(tǒng)處理中,測量標(biāo)志的量測一般采用人工量測或半自動(dòng)交互式量測的方法.這些方法不僅大大降低數(shù)據(jù)處理的效率,而且受到人為主觀操作因素的影響,會(huì)引入不確定的觀測誤差,給進(jìn)一步的幾何解算帶來困難.孫鵬等[3]、黃桂平[4]解決了復(fù)雜背景下的圓形標(biāo)志點(diǎn)自動(dòng)識(shí)別和提取問題,但針對(duì)標(biāo)志形狀有所限制;李國勝等[5]在Canny算子的基礎(chǔ)上進(jìn)行邊緣跟蹤,實(shí)現(xiàn)了不定形標(biāo)志的自動(dòng)提取,但針對(duì)高精度的工程應(yīng)用,該算法的成功率略顯不足,無法達(dá)到平差處理的需求.

    在實(shí)際工程處理中,Canny算子的自適應(yīng)問題、標(biāo)志邊緣的確定問題以及標(biāo)志中心的精確計(jì)算問題等均是算法設(shè)計(jì)的核心問題.在考慮經(jīng)典算法和技術(shù)應(yīng)用的基礎(chǔ)上本文提出了一種不定形測量標(biāo)志的自動(dòng)提取算法,解決了上述核心問題.

    該方法從近景嚴(yán)密幾何模型解算出發(fā),確定測量標(biāo)志的像方坐標(biāo)初值,構(gòu)建局部自適應(yīng)Canny算子進(jìn)行邊緣處理,并通過對(duì)稱標(biāo)志邊緣聚類分析,實(shí)現(xiàn)標(biāo)志邊緣的自動(dòng)重建,全自動(dòng)化進(jìn)行近景攝影測量標(biāo)志中心提取,為區(qū)域網(wǎng)平差解算提供控制信息.其主要技術(shù)流程如圖1所示.

    圖1 近景攝影測量標(biāo)志自動(dòng)提取技術(shù)流程Fig.1 The technology flowchart of automatic extraction with close-range photogrammetry flag

    1 測量標(biāo)志中心的像點(diǎn)坐標(biāo)初值預(yù)估

    近景交向攝影測量中通常利用相機(jī)的出廠內(nèi)方位元素、多基線自由網(wǎng)定向參數(shù)及少量定向點(diǎn)完成粗略定向模型解算,從而得到粗略的影像內(nèi)、外方位元素.測量構(gòu)網(wǎng)的示意圖如圖2所示,采用近景多基線多視攝影測量的方法[6-8].圖2a表示在同一測區(qū)分

    圖2 測量構(gòu)網(wǎng)示意Fig.2 Measurement network

    塊內(nèi)設(shè)定固定參考攝站2處(圖中矩形表示)、輔助攝站若干處(圖中圓形表示);圖2b表示在同一攝站上進(jìn)行多個(gè)方向攝影.

    在像點(diǎn)坐標(biāo)預(yù)測中,標(biāo)志中心的物方坐標(biāo)是通過全站儀實(shí)際測量得到的,影像的初始內(nèi)方位元素選用攝影相機(jī)的出廠標(biāo)定值,影像的初始外方位元素通過實(shí)際工程布設(shè)的控制設(shè)站信息得到.

    當(dāng)?shù)玫酱致杂跋駜?nèi)、外方位元素的情況下,根據(jù)像點(diǎn)、物方點(diǎn)與攝影中心(即影像內(nèi)、外方位元素描述的空間點(diǎn))三點(diǎn)共線的原理,利用共線方程式(式(1))進(jìn)行空間后方交會(huì)解算可以求得物方的攝影測量標(biāo)志中心在每張影像上的近似像點(diǎn)坐標(biāo).

    式中:(xi,yi)是測量標(biāo)志中心的像點(diǎn)坐標(biāo);(Xi,Yi,Zi)是測量標(biāo)志中心在攝測坐標(biāo)系下的坐標(biāo),即物方坐標(biāo);(f,x0,y0)是影像內(nèi)方位元素;(Xs,Ys,Zs)是攝影中心在攝測坐標(biāo)系下的物方坐標(biāo),即影像外方位線元素;(aj,bj,cj)是通過影像外方位角元素計(jì)算的旋轉(zhuǎn)矩陣系數(shù),j=1,2,3.

    圖3為北京故宮午門測量工程中利用上述方法預(yù)測測量標(biāo)志中心的結(jié)果示意圖.由于粗略內(nèi)、外方位元素的誤差以及測量標(biāo)志本身的成像畸變,預(yù)測的初值并不準(zhǔn)確,部分區(qū)域的預(yù)測偏差甚至無法落入標(biāo)志成像區(qū).根據(jù)預(yù)估點(diǎn)位能夠劃定標(biāo)志提取的作業(yè)區(qū)域,但與測量標(biāo)志具有類似紋理的成像物,如

    圖3 測量標(biāo)志的預(yù)測結(jié)果示意Fig.3 The schematic diagram of the flag’s forecast results

    墻上的條紋,會(huì)嚴(yán)重干擾處理,需要通過標(biāo)志邊緣的自動(dòng)聚類剔除干擾邊緣.

    2 測量標(biāo)志的局部自適應(yīng)邊緣提取

    影像的邊緣提取受到邊緣粗糙程度、紋理結(jié)構(gòu)以及影像噪聲等多方面的影響.在攝影測量的影像處理技術(shù)中,大多數(shù)經(jīng)典的邊緣提取算法并不能取得較為理想的提取效果,例如Roberts算子、Prewitt算子、Sobel算 子、LOG 算 子 及 Canny算 子[9-11]等.很多學(xué)者從抗噪能力、邊緣方向及閾值自適應(yīng)等方面改進(jìn)經(jīng)典算子,取得了符合處理要求的提取效果.然而,提取算法在數(shù)據(jù)處理中的應(yīng)用仍不具有普適性,需要根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行調(diào)整.

    從理論上說,邊緣檢測精度與算子抗噪能力這兩者之間存在著相互制約的互變關(guān)系,即不確定準(zhǔn)則.從信息處理角度看,這個(gè)原則可以表述為:一個(gè)信號(hào)不可能在時(shí)域和頻域中任意高度集中,因而,邊緣的定位精度和抗噪能力不可能同時(shí)無限提高,因此需要采用局部自適應(yīng)邊緣檢測的方法解決這個(gè)矛盾.

    測量標(biāo)志在局部范圍內(nèi)與被測對(duì)象和其他地物具有較為明顯的成像區(qū)別.利用標(biāo)志中心的像點(diǎn)坐標(biāo)初值,可以根據(jù)標(biāo)志成像大小、預(yù)測精度及影像仿射模型,設(shè)定待提取標(biāo)志的影像局部范圍.如圖4所示,預(yù)測點(diǎn)位可作為自由網(wǎng)像方的采樣中心點(diǎn),根據(jù)標(biāo)志大小與預(yù)測精度可確定作業(yè)區(qū)大小,根據(jù)影像仿射模型可計(jì)算原始影像上的區(qū)域,即提取的作業(yè)區(qū).

    圖4 測量標(biāo)志提取的作業(yè)區(qū)示意Fig.4 The schematic diagram of flag extraction’s operation area

    經(jīng)典的自適應(yīng)Canny算子通常需要在影像上進(jìn)行復(fù)雜的直方圖統(tǒng)計(jì)與模糊估計(jì)等,有些甚至需要一定的先驗(yàn)估計(jì)[12-14].考慮到標(biāo)志中心提取過程中影像局部范圍內(nèi)像素?cái)?shù)量較少,模糊統(tǒng)計(jì)或先驗(yàn)估計(jì)較為困難.本文引入Otsu算法[15]計(jì)算得到影像二值分割閾值,參照實(shí)際工程處理中的經(jīng)驗(yàn)公式(式(2))計(jì)算得到Canny算子的雙門限值,實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)的Canny算子.

    式中:Th為Canny算子的高門限值,用于確定噪聲與邊緣;Tl為Canny算子的低門限值,用于連接邊緣像素,使得提取邊緣連續(xù);Tg為影像二值分割閾值;a,b為較小的像素取值,避免在低輻射區(qū)和高輻射區(qū)發(fā)生雙門限值取值異常.

    局部自適應(yīng)Canny算子的處理過程可以簡單概括為三部分:一是通過高斯濾波函數(shù)進(jìn)行影像平滑處理,即抑制噪聲;二是通過自適應(yīng)的高門閾值與平滑后影像做比較,記錄邊緣點(diǎn),即提取邊緣;三是在邊緣點(diǎn)8鄰域內(nèi)迭代尋找大于自適應(yīng)低門閾值的點(diǎn),標(biāo)記為邊緣點(diǎn),即邊緣連接.

    圖5為北京故宮建筑測量工程中測量標(biāo)志邊緣提取的結(jié)果示意.由于測量標(biāo)志的邊緣提取結(jié)果會(huì)受到成像質(zhì)量的限制,例如曝光瞬間測量標(biāo)志的散射、攝影系統(tǒng)的隨機(jī)噪聲等,初步提取結(jié)果存在一些“偽邊緣”或噪聲,需要做進(jìn)一步的處理,但初步提取結(jié)果總體上能夠反映影像邊緣位置.

    圖5 自適應(yīng)Canny算子的提取結(jié)果示意Fig.5 The schematic diagram of adaptive Canny operator’s results

    3 提取結(jié)果的自動(dòng)聚類與邊緣重建

    自適應(yīng)邊緣提取結(jié)果中的“偽邊緣”或噪聲對(duì)提取人工標(biāo)志的中心位置是不利的,采取進(jìn)一步處理以精確獲取邊緣位置信息是必要的.

    考慮到近景攝影測量標(biāo)志均具有對(duì)稱性,采用基于迭代自組織數(shù)據(jù)分析(iterarive self-organizing data analysis technigues A)的對(duì)稱聚類思想[16],根據(jù)標(biāo)記邊緣的像素值進(jìn)一步處理邊緣提取的結(jié)果,重建邊緣并計(jì)算標(biāo)志中心的精確位置,達(dá)到測量標(biāo)志自動(dòng)提取的目的.算法具體步驟如下:

    (1)對(duì)于邊緣提取結(jié)果進(jìn)行標(biāo)記,取標(biāo)記像素的原始影像像素值,從而確定局部聚類分析的數(shù)據(jù)集合.

    (2)根據(jù)初始聚類參數(shù)進(jìn)行迭代自組織數(shù)據(jù)分析,其中包括初始聚類中心數(shù)K、單類別的最少樣本數(shù)θN、各類別的樣本標(biāo)準(zhǔn)差閾值θS、聚類中心的距離閾值θC(也稱歸并系數(shù))、允許迭代的最多次數(shù)I及聚類中心XN.

    (3)在迭代分析過程中,對(duì)每次迭代產(chǎn)生的類別進(jìn)行合并,剔除數(shù)量極少的類別,標(biāo)記篩選得到參與下次迭代的樣本數(shù)據(jù)集合.

    (4)同時(shí),根據(jù)聚類結(jié)果重新計(jì)算下一輪的聚類參數(shù),包括K,θS,θC.最大限度根據(jù)樣本區(qū)的數(shù)據(jù)分布情況進(jìn)行聚類分析,從而確保標(biāo)志邊緣與干擾邊緣盡可能的分離.

    (5)若迭代結(jié)果出現(xiàn)多個(gè)類別,則說明標(biāo)志內(nèi)含有與測量標(biāo)志同量級(jí)的干擾物,根據(jù)標(biāo)志的大小、形狀和對(duì)稱性可以剔除干擾物;若迭代結(jié)果只有一個(gè)類別,則該類別的聚類中心可以作為標(biāo)志中心的初始位置,記為C.

    (6)統(tǒng)計(jì)C到保留樣本的距離,截取置信區(qū)域的樣本作為邊緣的離散采樣數(shù)據(jù),根據(jù)邊緣連接算法,即分段式多邊形擬合,重建標(biāo)志邊緣.

    (7)由于標(biāo)志的投影及影像噪聲的影響,重建的邊緣所組成的圖形一般是不規(guī)則的多邊形,此時(shí),求取多邊形的最大外接圓的圓心作為標(biāo)志中心.

    4 試驗(yàn)及分析

    選用北京故宮午門與武漢大學(xué)校園升旗臺(tái)近景(如圖6、圖7)攝影測量的真實(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行試驗(yàn).

    圖6 故宮試驗(yàn)區(qū)示意Fig.6 The quick view of the Forbidden City Block

    故宮試驗(yàn)區(qū)影像40張、控制測量標(biāo)志15個(gè)、檢查測量標(biāo)志51個(gè),影像重疊度達(dá)90%,升旗臺(tái)試驗(yàn)區(qū)影像147張、控制測量標(biāo)志9個(gè)、檢查測量標(biāo)志6個(gè),影像重疊度達(dá)95%.利用本文方法進(jìn)行測量標(biāo)志中心的像方坐標(biāo)初值預(yù)估,絕大部分預(yù)測點(diǎn)位落在標(biāo)志的附近,極少數(shù)預(yù)測點(diǎn)位偏離標(biāo)志較遠(yuǎn)(在平差解算中可發(fā)現(xiàn)并定位);利用標(biāo)志中心的預(yù)估值選取邊緣提取的作業(yè)范圍,進(jìn)行局部自適應(yīng)邊緣提取與自動(dòng)聚類,重建測量標(biāo)志的邊緣,如圖8所示,最后精確計(jì)算測量標(biāo)志中心像方坐標(biāo),如圖9、圖10所示,十字絲對(duì)應(yīng)標(biāo)記的點(diǎn)位為標(biāo)志中心點(diǎn).

    圖8 標(biāo)志邊緣重建結(jié)果示意Fig.8 The reconstruction of mark edges

    圖9 故宮試驗(yàn)區(qū)結(jié)果示意Fig.9 The results of the Forbidden City Block

    圖10 升旗臺(tái)試驗(yàn)區(qū)結(jié)果示意Fig.10 The results of Flag Station Block

    利用上述算法進(jìn)行自動(dòng)化提取測量標(biāo)志中心,限于成像噪聲和算法的局限性,邊緣重建的結(jié)果本身是有誤差的,但基本反映了真實(shí)邊緣;取重建邊緣的最小外接圓計(jì)算得到的圓心坐標(biāo)即為標(biāo)志中心坐標(biāo).提取結(jié)果加入近景攝影的大區(qū)域光束法平差解算,其中控制點(diǎn)與檢查點(diǎn)精度統(tǒng)計(jì)如表1、表2所示.

    精度統(tǒng)計(jì)結(jié)果表明,自動(dòng)提取的標(biāo)志中心,即控制點(diǎn)具有較高的精度,經(jīng)光束法平差之后,檢查點(diǎn)精度可以達(dá)到毫米級(jí).對(duì)于自動(dòng)量測的控制點(diǎn)和檢查點(diǎn),對(duì)比人工量測的結(jié)果,在像方x和y方向上相差的平均值均優(yōu)于0.5個(gè)像素,證明自動(dòng)提取算法能夠達(dá)到人工干預(yù)的處理精度,符合高精度的近景攝影測量要求.

    表1 故宮試驗(yàn)區(qū)精度統(tǒng)計(jì)Tab.1 Accuracy statistics of the Forbidden City Block

    表2 升旗臺(tái)試驗(yàn)區(qū)精度統(tǒng)計(jì)Tab.2 Accuracy statistics of Flag Station Block

    實(shí)際工程數(shù)據(jù)的試驗(yàn)表明本文提出的方法簡單有效,適用于近景攝影測量處理中測量標(biāo)志信息的全自動(dòng)提取.

    5 結(jié)語

    從工程實(shí)踐的角度出發(fā),利用攝影測量原理進(jìn)行點(diǎn)位預(yù)測,設(shè)計(jì)了標(biāo)志中心提取算法,包括自適應(yīng)提取標(biāo)志邊緣、聚類分析邊緣提取結(jié)果,最后精確計(jì)算標(biāo)志中心點(diǎn)坐標(biāo),在武漢大學(xué)校園升旗臺(tái)與北京故宮午門建筑近景測量試驗(yàn)中取得了比較理想的效果.該算法能夠有效進(jìn)行近景攝影測量的相關(guān)處理,在大重疊度、精度控制要求高的攝影測量處理中具有應(yīng)用前景.

    目前,該方法已經(jīng)應(yīng)用于多個(gè)近景拍攝的測量工程處理中,大大減少了標(biāo)志坐標(biāo)量測的工作量,提高了生產(chǎn)處理的效率.

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