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    基于高分辨率衛(wèi)星的影像預處理研究

    2015-03-16 08:50:26
    鐵道勘察 2015年4期
    關鍵詞:高分辨率立體灰度

    王 義

    (中鐵二院工程集團有限責任公司,四川成都 610031)

    Research on Preprocessing of High Resolution Satellite Image

    WANG Yi

    基于高分辨率衛(wèi)星的影像預處理研究

    王義

    (中鐵二院工程集團有限責任公司,四川成都610031)

    Research on Preprocessing of High Resolution Satellite Image

    WANG Yi

    摘要通過研究高分辨率衛(wèi)星影像預處理技術流程,研發(fā)相應預處理軟件,完成影像灰度拉伸、降位、裁剪及旋轉(zhuǎn)等預處理工作,增強影像對比度及減小衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)量,提高影像清晰度及電腦運行速度。

    關鍵詞衛(wèi)星影像降位裁剪 灰度拉伸旋轉(zhuǎn)

    隨著航空航天技術的發(fā)展,利用高分辨率衛(wèi)星影像測制中小比例尺地圖成為可能。高分辨率衛(wèi)星影像信息量豐富,但多為16位,數(shù)據(jù)量較大,電腦處理速度較慢,影響生產(chǎn)效率;且原始影像灰度較暗,不便于觀察作業(yè)。因此,需要對原始高分辨率衛(wèi)星影像進行預處理。

    介紹高分辨率衛(wèi)星影像灰度拉伸、降位、裁剪、及旋轉(zhuǎn)等預處理的技術流程,并闡述基于該技術流程開發(fā)的預處理軟件的實現(xiàn)思路。

    1衛(wèi)星影像預處理流程

    衛(wèi)星影像預處理流程如圖1。

    圖1衛(wèi)星影像預處理流程

    衛(wèi)星影像的處理涉及到影像及RPC參數(shù)(有理多項式模型系數(shù))的處理,影像灰度拉伸及降位處理與影像幾何坐標無關。不處理RPC參數(shù),裁剪和旋轉(zhuǎn)過程影像像素坐標會改變,RPC參數(shù)文件必須修改成與之匹配。

    1.1 灰度拉伸及降位處理

    衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)一般以16位存儲,其亮度與對比度較小,需要作適當增強。增強軟件較常用的有PhotoShop、Eardas等,本文以Photoshop為例。

    利用PhotoShop打開衛(wèi)星影像,選擇調(diào)整自動對比度功能,屏幕上反映的全黑影像經(jīng)過灰度拉伸后,地形及地物要素立刻顯示出來。對粗調(diào)的灰度曲線作精細人工調(diào)整,以保證立體像對的兩幅影像在反差上盡量一致,方便觀察。經(jīng)灰度調(diào)整后的圖像,在PhotoShop中選擇8位/通道模式,該步驟將16位影像降為8位,降位后的影像數(shù)據(jù)量減少一半,但幾何精度不變,隨著影像數(shù)據(jù)量的減少,提高了電腦運行速度。值得注意的是,灰度拉伸及降位處理兩步驟順序不能顛倒,如顛倒順序調(diào)整,影像灰度會失真。

    本課題將灰度拉伸及降位合為一個步驟,簡化了作業(yè)過程,從而提高生產(chǎn)效率。

    1.2 衛(wèi)星數(shù)據(jù)的旋轉(zhuǎn)

    衛(wèi)星影像多為同軌成像模式,為了恢復立體模型,一般需對影像及RPC參數(shù)作90°旋轉(zhuǎn)。通過自主開發(fā)系統(tǒng)實現(xiàn)影像快速重采樣,旋轉(zhuǎn)并重新計算RPC參數(shù)。

    (1)圖像旋轉(zhuǎn)

    圖像旋轉(zhuǎn)是指圖像以某一點為中心旋轉(zhuǎn)一定的角度,形成一幅新的圖像的過程。這個點通常就是圖像的中心,既然是按照中心旋轉(zhuǎn),自然會有這樣一個屬性:旋轉(zhuǎn)前和旋轉(zhuǎn)后的點離中心的位置不變。

    根據(jù)這個屬性,可以得到旋轉(zhuǎn)后點的坐標與原坐標的對應關系。由于原圖像的坐標是以左上角為原點的,所以先把坐標轉(zhuǎn)換為以圖像中心為原點。假設原圖像的寬為w,高為h,(x0,y0)為原坐標內(nèi)的一點,轉(zhuǎn)換坐標后的點為(x1,y1)。那么可得到

    在新的坐標系下,假設點(x0,y0)距離原點的距離為r,點與原點之間的連線與x軸的夾角為b,旋轉(zhuǎn)的角度為a,旋轉(zhuǎn)后的點為(x1,y1), 如圖2所示。

    圖2 圖像旋轉(zhuǎn)示意

    以此得出結論

    x0=rcosb;y0=rsinb

    x1=rcos(b-a)=rcosbcosa+rsinbsina=

    x0cosa+y0sina;

    y1=rsin(b-a)=rsinbcosa-rcosbsina=

    -x0sina+y0cosa;

    從而得到了轉(zhuǎn)換后的坐標,只需要把這些坐標再轉(zhuǎn)換為原坐標系即可。旋轉(zhuǎn)后的圖像長和寬會發(fā)生變化,因此要計算新圖像的長和寬。旋轉(zhuǎn)90°是該模型的一個特例,將角度代入公式可計算旋轉(zhuǎn)后的像素坐標。

    (2)RPC參數(shù)變換

    RPC為衛(wèi)星公司提供的有理函數(shù)模型系數(shù),反映了衛(wèi)星影像像點坐標與其對應的地面點之間的變換關系。

    RPC參數(shù)變換采用二維至三維格網(wǎng)映射變換算法:

    可以在原有影像上編制一個格網(wǎng),例如10×10像素,通過有理多項式將每個格網(wǎng)點的地面坐標求出來。影像旋轉(zhuǎn)之后,通過新的圖像坐標(像元)與物方空間的WGS84坐標E,N,H的對應關系計算出新的有理多項式系數(shù)。

    已知地面某點物方空間的WGS84坐標E,N,H,通過有理多項式可求出其對應點的圖像坐標(像元)。具體變換如下:

    物方坐標規(guī)格化(Normalize)

    (1)

    (2)

    (3)

    式中:

    LONG_OFF,LONG_SCALE:為參數(shù)文件所提供的物方規(guī)格化參數(shù);

    E,N,h:為物方地面點在WGS84橢球體中的坐標;

    En,Nn,hn:為地面點的規(guī)格化的坐標。

    由物方空間坐標到像方坐標轉(zhuǎn)換的邏輯流程如圖3。

    圖3 物方空間坐標到像方坐標轉(zhuǎn)換的邏輯流程

    成影變換—有理多項式變換原理計算法如下:

    物方點通過有理多項式變換獲得基本圖像上的點位,即像方坐標

    (4)

    (5)

    式中:a0……d19為參數(shù)文件中提供的有理多項式參數(shù);xn,yn為圖像上對應點的規(guī)格化坐標。

    規(guī)格化圖像坐標到圖像坐標的變換如下式

    (6)

    (7)

    式中:x,y為像點的坐標,左上角為0,單位為pixel;xn,yn為規(guī)格化坐標;SAMP_SCALE,……為像方規(guī)格化參數(shù)。

    從兩像方坐標解求物方坐標,即已知同名像點P1(xl,yl),P2(xr,yr)求解其物方點坐標(E,N,h)。

    (8)

    (9)

    其矩陣表達式為

    (10)

    (11)

    立體像對可得到四個方程,法化方程為

    (12)

    解之可求得改正數(shù):ΔE,ΔN,Δh。

    可分別選取LONG_OFF、CAT_OFF、HEIGHT_OFF為E0、N0、h0的初值,反復迭代,直至改正數(shù)Δ<σ。

    由像方空間坐標到物方坐標轉(zhuǎn)換的邏輯流程如圖4所示。

    圖4 由像方空間坐標到物方坐標轉(zhuǎn)換的邏輯流程

    計算旋轉(zhuǎn)后的系數(shù),將其寫入RPC文本文件,完成RPC參數(shù)修改。

    2衛(wèi)星數(shù)據(jù)的裁剪

    衛(wèi)星影像及其參數(shù)的裁剪相對于旋轉(zhuǎn)實現(xiàn)起來要簡單一些。

    帶RPC參數(shù)的遙感影像裁切,要保證裁切后的數(shù)據(jù)中衛(wèi)星參數(shù)起算點的經(jīng)緯度不發(fā)生變化,也就是說,要解算出源影像的參數(shù)中心在目標影像中的位置(如圖5)。

    圖5 衛(wèi)星影像裁剪示意

    (13)

    (14)

    其中iStartH,iStartW是裁圖起始點在源影像上的坐標。

    3衛(wèi)星影像預處理系統(tǒng)的實現(xiàn)

    通過分析衛(wèi)星影像灰度拉伸、降位、旋轉(zhuǎn)及裁剪等實現(xiàn)原理,利用VS2010開發(fā)工具,完成衛(wèi)星影像預處理系統(tǒng)的開發(fā)。該系統(tǒng)在打開衛(wèi)星影像過程中同時生成金字塔影像,可實現(xiàn)影像多倍放大及縮小功能,方便后續(xù)處理,并引入了大影像緩存技術,縮短了下次打開影像的時間;預處理系統(tǒng)還具有批處理功能,可以同時處理多幅影像,并且處理速度較快。圖6為衛(wèi)星影像預處理系統(tǒng)操作界面。

    圖6 衛(wèi)星影像預處理系統(tǒng)界面

    4衛(wèi)星預處理后精度檢核

    衛(wèi)星影像灰度拉伸及降位處理,只涉及到影像的輻射信息,與幾何坐標無關,不影響精度,但影像旋轉(zhuǎn)及裁剪涉及到幾何位置改變,所以要對其旋轉(zhuǎn)和裁剪后的精度作驗證。衛(wèi)星影像作預處理后,通過JX4G、MapMatrix等全數(shù)字攝影測量工作,恢復立體模型,經(jīng)立體檢查無上下視差,檢查控制點定向精度報告,并通過外業(yè)實測散點檢查制圖精度,表1、表2、表3為某國外鐵路利用WorldView2立體定向及實測散點檢查精度報告。

    表1 衛(wèi)星影像立體像對定向像點坐標殘差 像素

    通過多個項目實踐,本課題研究的衛(wèi)星影像預處理系統(tǒng),精度可靠,且處理方法簡單實用,值得推廣應用。

    表2 定向控制點的殘差和均方根中誤差 m

    5結論

    為了解決高分辨率衛(wèi)星影像灰度較暗、數(shù)據(jù)量較大及同軌影像不旋轉(zhuǎn)90°不易配成立體等問題,開發(fā)了衛(wèi)星影像預處理系統(tǒng),通過對影像進行灰度拉伸、降位、同軌影像旋轉(zhuǎn)90°及裁剪,提高了影像處理速度,方便了人眼觀察,具有較大的創(chuàng)新實用性。

    表3 實測散點與立體模型量測較差及中誤差 m

    參考文獻

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    [9]龔明劼,張鷹,張蕓.衛(wèi)星遙感制圖最佳影像空間分辨率與地圖比例尺關系探討[J].測繪科學,2009(4)

    [10]張永生,劉軍.高分辨率遙感衛(wèi)星立體影像RPC模型定位的算法及其優(yōu)化[J].測繪工程,2004(1)

    中圖分類號:P237

    文獻標識碼:B

    文章編號:1672-7479(2015)04-0011-04

    作者簡介:王義(1975—),男,2000年畢業(yè)于武漢測繪科技大學攝影測量與遙感專業(yè),工學學士,高級工程師。

    收稿日期:2015-05-28

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