基于Voronoi圖的影像配準(zhǔn)控制點自動搜索方法

基于Voronoi圖的影像配準(zhǔn)控制點自動搜索方法

逯躍鋒1，常希芝2，孔維華1，吳建華3

(1.山東理工大學(xué) 建筑工程學(xué)院，山東 淄博 255049；

2.山東理工大學(xué) 材料科學(xué)與工程學(xué)院，山東 淄博 255049；

3.江西師范大學(xué) 地理與環(huán)境學(xué)院，江西 南昌 330022)

摘要：提出一種矢量圖形邊界特征點自動搜索方法，并在此基礎(chǔ)上利用Voronoi圖的點影響范圍特性提出了一種基于Voronoi圖的影像配準(zhǔn)控制點自動搜索方法.將該方法所搜索到的特征點作為控制點，可以保證控制點獲取的數(shù)量和分布均勻性.通過在矢量數(shù)據(jù)與影像數(shù)據(jù)配準(zhǔn)應(yīng)用及精度分析表明，提出的控制點自動搜索方法是有效可行的.

關(guān)鍵詞：矢量圖形；Voronoi圖；控制點；自動搜索；幾何糾正

中圖分類號：TP208 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

收稿日期：2014-11-18

作者簡介：成樞，男，1334508055@qq.com; 通信作者： 李強，男，liqiangxin2014@163.com

文章編號：1672-6197(2015)05-0021-04

收稿日期：2014-12-06

基金項目：國家自然科學(xué)基金資助項目(61370207)

作者簡介：林曉雪，女， linxiaoxue129@126.com; 通信作者： 趙茂先，男,sdzmx66@163.com

文章編號：1672-6197(2015)05-0016-05

Anautomaticsearchmethodforgroundcontrol

pointofimageregistrationbasedonvoronoidiagram

LUYue-feng1,CHANGXi-zhi2,KONGWei-hua1,WUJian-hua3

(1.SchoolofCivilandArchitecturalEngineering,ShandongUniversityofTechnology,Zibo255049,China;

2.SchoolofMaterialsScienceandEngineering,ShandongUniversityofTechnology,Zibo255049,China;

3.SchoolofGeographyandEnvironment,JiangxiNormalUniversity,Nanchang330022,China)

Abstract:In this paper, we present a method for automatically searching vector graphics boundary feature points, and on the basis of the use of point impact characteristics of Voronoi diagram, the automatic search method of vector graphics boundary feature points is proposed. We used the feature points as the control points, which could guarantee the quantity and distribution uniformity of control points. The application in the registrations between vector data and image data and the precision analysis showed that the proposed automatic search method for the ground control points was effective and feasible.

Keywords:vectordata;Voronoidiagram;groundcontrolpoint;automaticsearch;geometriccorrection

當(dāng)前遙感技術(shù)的快速發(fā)展使遙感影像數(shù)據(jù)的獲取更加快捷和方便，為地理空間數(shù)據(jù)的持續(xù)更新提供了強大的動力[1].在遙感影像預(yù)處理中，關(guān)鍵步驟是對遙感影像的幾何糾正，而在幾何糾正中，通常的是采用人工選擇控制點的方法，選取的控制點常常受到人為因素很大的影響，如選取經(jīng)驗、工作態(tài)度、判讀能力、綜合反應(yīng)能力等[2].在控制點選取方法上，一些學(xué)者對此開展了許多研究，提出了一些較好的方法，如基于檢測模板的控制點搜索方法[3]、基于特征角點的控制點選取[4-5]、利用線特征的幾何屬性構(gòu)造控制點[6]、建立控制點數(shù)據(jù)庫[5，7-11]等，但是控制點選取的數(shù)量和分布直接影響到影像糾正的精度，如何自動的選取盡可能多的、有效的且分布均勻的控制點就顯得非常重要.因此，本文提出一種基于Voronoi圖的影像配準(zhǔn)控制點自動搜索方法，首先通過矢量圖形邊界特征點自動搜索方法選取足夠的控制點數(shù)量，然后用Voronoi圖的點影響范圍特性使所選取的控制點達(dá)到均勻分布.

1顧及分布均勻的矢量圖形控制點自動選取方法

1.1　矢量圖形邊界特征點自動搜索

設(shè)A為矢量數(shù)據(jù)中的任意一個要素實體，它的邊界為EA，周長為lA，幾何中心點為OA.

定義1將實體邊界線上任一點pi到幾何中心點O的距離稱為邊界線在該點的中心距離(也稱為半徑)，記為ri，則有

邊界上控制點選取方法為對于實體邊界EA，任選邊界上一點作為起始點，記為p0，將邊界周長歸一化為1，若選取n個控制點，則按順時針方向(或逆時針方向)每隔1/n個周長距離將整個邊界劃分為n個子段，在每一個子段內(nèi)選取一個特征點作為控制點.

在每一個子段中通過下面方法選取特征點：根據(jù)定義1，通過比較該子段上所有邊界點的半徑大小，取其中半徑最大值(或最小值)所處位置的邊界點為特征點，若最大值(或最小值)不唯一，則按子段劃分方向選取第一個最值.

由于單個實體邊界上控制點的選擇因起始點的不同而不同，且匹配的實體對所選擇的起始點相對于整個邊界上所處的位置應(yīng)是相似或相近點，只有這樣在實體邊界上所選取的一系列控制點才有意義，所以必須考慮起始點的選擇.

應(yīng)用子段中選取控制點方法，通過比較實體邊界上所有點的半徑大小，取其中半徑最大值(或最小值)所處位置的點為起始點，則可以解決實體起始點選擇問題，示意圖如圖1所示.

圖1　自動搜索邊界特征點作為控制點示意圖

對于規(guī)則面狀地物，特別是圓形面狀地物，如圓形工廠設(shè)施等，通常無法獲取其邊界上的特征點，而其幾何中心點能夠準(zhǔn)確的表達(dá)面狀地物邊界所包含的整個地區(qū)區(qū)域，其具有旋轉(zhuǎn)、平移和縮放的不變性，也稱之為幾何形狀中心點，所以幾何中心點完全可以作為影像在這些地物上的控制點.

1.2　顧及分布均勻的邊界特征點自動搜索

控制點選取的基本原則之一就是要使控制點分布盡量均勻，為了滿足這一原則，可以通過每個控制點的影響范圍來進(jìn)行評價，若各個控制點的影響范圍相同或相近，則認(rèn)為所選取的控制點分布均勻，否則，認(rèn)為所選取的控制點分布不均勻[12].因此，利用Voronoi圖的點影響范圍特性[13]，提出一種顧及分布均勻的矢量圖形邊界特征點自動搜索方法.

根據(jù)Voronoi圖中點的影響范圍特性，利用上節(jié)初始選取的控制點所形成的Voronoi圖中各個子區(qū)域面積的離散程度來判斷所選取的控制點是否均勻分布.選取控制點步驟如下：

1)利用邊界特征點自動搜索方法，選擇實體中一定數(shù)量的邊界特征點，將這些特征點作為初始控制點.

2)以這些控制點為基點生成Voronoi圖，判斷圖中各個子區(qū)域面積Si大小，選擇面積最小的子區(qū)域Smin，其它各子單元均與Smin相比較，若比值r=Si/Smin大于一定閾值Th，則根據(jù)比值，在此子區(qū)域增加相應(yīng)個數(shù)的控制點.其中，增加控制點的方法采用上小節(jié)所述的邊界特征點法，根據(jù)個數(shù)需要依次選取增加的控制點數(shù).

3)增加控制點后，將新增控制點作為基點，重新生成Voronoi圖，重新執(zhí)行步驟(2)，直至各個子區(qū)域面積與Smin比值小于設(shè)定閾值Th為止.

選取實體中一定數(shù)量的邊界特征點為初始控制點，并以它們?yōu)榛c生成的Voronoi圖，如圖2所示，圖中填充面狀為所選取的實體，圓點為選擇的初始控制點.

圖2　選擇的初始控制點及生成的Voronoi圖

圖3　增加控制點及重新生成的Voronoi圖

Voronoi圖中各個子區(qū)域面積及相對于最小面積子區(qū)域的比值見表1.

表1　 Voronoi圖各子區(qū)域面積及比值

注：表1和表2中面積比值為各區(qū)域面積與最小區(qū)域面積之比.

本文選取閾值Th為7，從圖2及表1中可以看出，初始控制點作為基點生成的Voronoi圖中，ID為10009這個基點所在多邊形面積較大，需要進(jìn)一步增加控制點.在該基點所在的實體邊界上，通過增加邊界特征點作為新的控制點(圖3中右下角的點)，并重新生成Voronoi圖，如圖3所示.從中可以看出，原來的多邊形10009被分割為兩個子多邊形，即新10009和10015，從而使控制點的分布達(dá)到了進(jìn)一步均勻化分布.表2為增加控制點后重新生成Voronoi圖后的子區(qū)域面積及面積比值.

表2　 Voronoi圖各子區(qū)域面積及比值

從表2中可以看出，增加控制點10015后，各個基點所在子區(qū)域面積的比值均小于閾值，所以可以不需要再增加控制點.

2實驗與分析

影像數(shù)據(jù)為采集自2006年的SPOT5影像，數(shù)據(jù)空間分辨率為2.5m，對應(yīng)矢量數(shù)據(jù)為同一地區(qū)部分水系圖層，實驗數(shù)據(jù)大小為2087×1765px，如圖4和圖5所示.

圖4　影像數(shù)據(jù)(2006年SPOT5)

圖5　矢量化后數(shù)據(jù)及現(xiàn)有矢量數(shù)據(jù)

圖6　矢量與影像配準(zhǔn)結(jié)果1

圖7　矢量與影像配準(zhǔn)結(jié)果2

圖8　矢量與影像配準(zhǔn)結(jié)果2(局部放大)

2.1　控制點選取及配準(zhǔn)實驗

首先利用文獻(xiàn)[14]方法獲取匹配實體對，然后利用1.1方法選取控制點，并將矢量化后數(shù)據(jù)控制點坐標(biāo)反饋到原始影像上，得到控制點在原始影像上的像元坐標(biāo)，最終的控制點對坐標(biāo)見表3.

表3　控制點對坐標(biāo)

對原始影像進(jìn)行幾何糾正，糾正后結(jié)果如圖6所示.從實驗結(jié)果可以看出，矢量和影像配準(zhǔn)基本重疊，但是還有局部不能完全重疊，主要原因是現(xiàn)有矢量地物圖形過碎，與矢量化后數(shù)據(jù)實體邊緣特征可匹配的實體對不多，可選控制點對較少且分布不均.

根據(jù)1.2所述方法，根據(jù)Voronoi圖對所選控制點分布均勻性分析，新增邊界特征點控制點對見表4，并再次對原始影像進(jìn)行糾正.糾正后結(jié)果如圖7和圖8所示，其中圖8為局部放大圖.

表4　新增控制點對坐標(biāo)

2.2　誤差精度分析

表5為選取6個檢查點對矢量與影像配準(zhǔn)結(jié)果1的誤差分析.

表6為選取10個檢查點對矢量與影像配準(zhǔn)結(jié)果2的誤差分析.

表5　矢量與影像配準(zhǔn)結(jié)果1誤差分析　 px

表6　矢量與影像配準(zhǔn)結(jié)果2誤差分析　px

從配準(zhǔn)結(jié)果及結(jié)果誤差分析中可以看出，得到總的RMSError為0.527 2，小于一個像元，說明所選控制點精度總體上得到了較大提高.

3結(jié)束語

本文提出了顧及分布均勻的矢量圖形控制點自動搜索新方法，利用該方法獲取了實驗數(shù)據(jù)上的控制點對，對原始影像進(jìn)行了幾何糾正，最終實現(xiàn)現(xiàn)有矢量數(shù)據(jù)與影像數(shù)據(jù)的配準(zhǔn).通過誤差精度分析，說明該方法在精度上滿足了影像糾正的要求,是可行有效的.

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(編輯：劉寶江)