多幅正射影像鑲嵌的接邊精度改進(jìn)方法

夏團(tuán)兵，萬(wàn)幼川，孫明偉

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

多幅正射影像鑲嵌的接邊精度改進(jìn)方法

夏團(tuán)兵1，萬(wàn)幼川1，孫明偉1

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

針對(duì)目前方法大多只能對(duì)兩幅正射影像進(jìn)行接邊糾正且精度不高的問(wèn)題，提出了一種基于最小二乘法的多幅正射影像鑲嵌的接邊精度改進(jìn)方法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明，該方法不僅提高了兩幅影像接邊糾正的精度，而且實(shí)現(xiàn)了多幅影像接邊區(qū)域的同時(shí)糾正，消除了影像只能兩兩糾正帶來(lái)的誤差積累，得到了接邊精度更高的鑲嵌影像。

正射影像；SIFT匹配；最小二乘法；曲面擬合；網(wǎng)格插值

在利用遙感影像制作正射影像的過(guò)程中，影像鑲嵌是一個(gè)重要步驟，其過(guò)程主要包括幾何鑲嵌、勻光勻色[1-3]和鑲嵌線(xiàn)選擇[4-7]等。由于某些國(guó)產(chǎn)衛(wèi)星精度不高或平差結(jié)果一般，可能會(huì)出現(xiàn)單幅影像正射糾正之后區(qū)域相鄰影像的接邊精度較差的情況[8]，因此需要在進(jìn)行影像鑲嵌前先對(duì)接邊區(qū)域進(jìn)行處理。目前對(duì)接邊區(qū)域進(jìn)行處理的方法可分為兩類(lèi)：直接對(duì)接邊區(qū)域像元賦值，如ArcGIS[9]中采用平均值作為柵格單元值或基于權(quán)重計(jì)算柵格單元值等；先配準(zhǔn)后糾正，如劉曉龍[10]提出基于影像匹配接邊糾正的數(shù)字正射影像的鑲嵌技術(shù)，該方法能將接邊誤差均勻的分配至左右兩幅影像接邊區(qū)域中，以及在ArcGIS平臺(tái)的接邊區(qū)域人工選取同名點(diǎn)進(jìn)行配準(zhǔn)與糾正等。但這些方法都只能實(shí)現(xiàn)正射影像兩兩之間的接邊糾正，當(dāng)多幅正射影像接邊時(shí)，兩兩糾正會(huì)產(chǎn)生誤差積累，使首尾兩幅影像的接邊區(qū)域地物幾何偏差大，無(wú)法得到較好的影像鑲嵌結(jié)果。本文針對(duì)以上問(wèn)題，提出了一種基于最小二乘法的多幅正射影像鑲嵌的接邊精度改進(jìn)方法。

1 改進(jìn)方法原理介紹

在實(shí)際應(yīng)用中，通常采用ArcGIS人工選點(diǎn)配準(zhǔn)與糾正方法實(shí)現(xiàn)接邊糾正。ArcGIS人工選點(diǎn)配準(zhǔn)與糾正方法是在ArcGIS平臺(tái)上，在兩幅影像接邊區(qū)域選取同名點(diǎn)，再進(jìn)行配準(zhǔn)與糾正。其糾正方法有7種：零階多項(xiàng)式變換、一階多項(xiàng)式變換、二階多項(xiàng)式變換、三階多項(xiàng)式變換、校正變換、樣條函數(shù)變換和投影變換。其中，樣條函數(shù)變換是一種基于樣條函數(shù)的橡皮頁(yè)變換方法，并能對(duì)局部精度進(jìn)行優(yōu)化，其總體精度也更高。本文針對(duì)ArcGIS人工選點(diǎn)配準(zhǔn)與糾正方法中的樣條函數(shù)變換方法做了以下兩點(diǎn)改進(jìn)，提高了多幅影像接邊糾正的精度。

1.1 分網(wǎng)格SIFT[11]匹配

ArcGIS人工選點(diǎn)配準(zhǔn)與糾正方法是將整個(gè)接邊區(qū)域作為匹配對(duì)象，可能會(huì)出現(xiàn)匹配點(diǎn)分布不均的情況（圖1a），造成影像糾正精度不高。改進(jìn)方法將正射影像按均勻的網(wǎng)格（圖1b）分割成小影像，再分別對(duì)接邊區(qū)域的小影像對(duì)進(jìn)行SIFT匹配，從而自動(dòng)得到分布均勻、數(shù)目更多、精度更高的同名點(diǎn)對(duì)。

1.2 解算整體意義上的坐標(biāo)改正值

圖1 按網(wǎng)格進(jìn)行SIFT匹配

改進(jìn)方法在多幅影像接邊區(qū)域，考慮多幅影像地物之間的幾何差異，而且使糾正后影像接邊區(qū)域與非接邊區(qū)域過(guò)渡平滑。方法原理如下：

1）最小二乘法計(jì)算坐標(biāo)改正值。根據(jù)SIFT匹配所得到的同名點(diǎn)坐標(biāo)，利用最小二乘法，得到影像中每個(gè)小影像對(duì)的坐標(biāo)改正值。以4幅影像接邊區(qū)域內(nèi)同一網(wǎng)格范圍對(duì)應(yīng)的小影像為例，編號(hào)為1、2、3、4，可將其分為兩兩接邊的6組小影像對(duì)。小影像1、2進(jìn)行SIFT匹配后，可得如下方程：

2）曲面擬合修正坐標(biāo)改正值。在實(shí)際情況中，不排除有的小影像對(duì)由于沒(méi)有匹配點(diǎn)或匹配出的是完全錯(cuò)誤的點(diǎn)，得到錯(cuò)誤的ΔX、ΔY值。另外，糾正后的影像也需要在接邊區(qū)域和非接邊區(qū)域之間形成平滑的過(guò)渡，因此要對(duì)ΔX、ΔY值進(jìn)行修正，以得到更好的結(jié)果。以某行小影像對(duì)對(duì)應(yīng)的ΔX值為例（圖2a），其中點(diǎn)6是誤匹配點(diǎn)，點(diǎn)9沒(méi)有匹配點(diǎn)，首尾有ΔX值的部分和沒(méi)有ΔX值的部分沒(méi)有過(guò)渡。用曲面擬合方法可較好地解決以上問(wèn)題，在首尾各添加一個(gè)值為0的點(diǎn)，用比較平滑的曲線(xiàn)，擬合ΔX的值，如圖2b。該方法可把點(diǎn)6修改成比較正確的值，同時(shí)也可擬合出點(diǎn)9的值，首尾處也有較好的過(guò)渡。

同理，對(duì)行方向的ΔY值也進(jìn)行擬合，保存經(jīng)過(guò)行方向擬合后的ΔX、ΔY值，將所得值作為進(jìn)行列方向上擬合的初始值。經(jīng)過(guò)2個(gè)方向的擬合后，能形成關(guān)于ΔX、ΔY值的2個(gè)平滑曲面，得到每個(gè)像素對(duì)應(yīng)的質(zhì)量較高的ΔX、ΔY值。

3）網(wǎng)格插值反算坐標(biāo)改正值。通過(guò)曲面擬合方法，得到原正射影像每個(gè)像素對(duì)應(yīng)的坐標(biāo)改正值ΔX、ΔY，再由已知的像素坐標(biāo)x、y，得到每個(gè)像素在糾正后影像上對(duì)應(yīng)的位置。采用網(wǎng)格插值方法（圖3）得到糾正后影像每個(gè)像素對(duì)應(yīng)的ΔX'、ΔY'。反向?qū)ふ覍?duì)應(yīng)的原影像上的像素，并賦值和生成糾正后的影像。

圖2 某行對(duì)應(yīng)的ΔX值擬合方法

圖3 網(wǎng)格插值示意圖

2 實(shí)驗(yàn)與分析

本文采用的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)為山西省和河南省交界處的4 幅ZY-3影像。為了驗(yàn)證方法的有效性，將改進(jìn)方法與ArcGIS人工選點(diǎn)配準(zhǔn)與糾正方法進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn)。

圖4 糾正前后相鄰兩幅影像接邊區(qū)域地物偏差對(duì)比

圖5 糾正前后首尾兩幅影像接邊區(qū)域地物偏差對(duì)比

圖6 糾正前后4幅影像接邊區(qū)域地物偏差對(duì)比

圖4a中原正射影像上道路錯(cuò)位明顯；經(jīng)過(guò)ArcGIS方法糾正后道路錯(cuò)位減小，但仍沒(méi)有完全消除錯(cuò)位，原因在于ArcGIS方法中匹配點(diǎn)數(shù)量少且精度受主觀限制。而改進(jìn)方法應(yīng)用了SIFT匹配算法，無(wú)需人工選點(diǎn)，減少了人工操作，且SIFT匹配算法具有對(duì)影像的旋轉(zhuǎn)、尺度縮放和亮度變換保持不變的特性，能得到更好的匹配結(jié)果，因此能完全消除道路錯(cuò)位，使兩幅影像能夠平滑接邊（圖4c）。

圖5a中原正射影像上房屋在橫向和縱向上錯(cuò)位大；經(jīng)過(guò)ArcGIS方法糾正后仍沒(méi)有消除房屋錯(cuò)位，因?yàn)樵摲椒ㄟM(jìn)行了3次影像之間的兩兩配準(zhǔn)糾正，首尾兩幅影像無(wú)法進(jìn)行配準(zhǔn)糾正，隨著配準(zhǔn)糾正誤差的累積，首尾兩幅影像接邊區(qū)域地物偏差大。而改進(jìn)方法應(yīng)用最小二乘法解算多幅影像的坐標(biāo)改正值，以多幅影像為整體計(jì)算坐標(biāo)改正值，使得多幅影像接邊區(qū)域地物糾正后的偏差也大大減小，消除了房屋錯(cuò)位（圖5c）。

圖6a中原正射影像4幅影像接邊區(qū)域地物偏差大；ArcGIS方法糾正后地物偏差減小，但無(wú)法完全消除偏差，原因在于該方法在兩幅影像之間糾正效果一般，且隨著誤差積累，4幅影像接邊區(qū)域的偏差較大。而改進(jìn)方法應(yīng)用了分網(wǎng)格SIFT匹配和最小二乘法整體解算改正值，消除了多幅影像接邊區(qū)域的地物偏差（圖6c）。

實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以看出，對(duì)4幅影像進(jìn)行接邊糾正時(shí)，ArcGIS人工選點(diǎn)配準(zhǔn)與糾正方法在相鄰兩幅影像接邊區(qū)域糾正效果較好，在首尾兩幅影像接邊區(qū)域糾正效果較差，在3或4幅影像接邊區(qū)域的糾正效果較差。而改進(jìn)方法不僅在兩幅影像接邊區(qū)域糾正精度更高，而且在多幅影像接邊區(qū)域仍能獲得較好的糾正效果。

為了定量評(píng)價(jià)本文提出的改進(jìn)方法的糾正精度，用SIFT匹配得到糾正前、ArcGIS方法糾正后、改進(jìn)方法糾正后接邊區(qū)域地物匹配點(diǎn)的坐標(biāo)差。表1為兩種方法糾正效果的對(duì)比，可以看出改進(jìn)方法在多幅影像接邊區(qū)域糾正精度明顯更高。

表1 糾正前與糾正后4幅影像之間的幾何偏差

3 結(jié) 語(yǔ)

通過(guò)對(duì)基于最小二乘法的多幅正射影像鑲嵌的接邊精度改進(jìn)方法和ArcGIS人工選點(diǎn)配準(zhǔn)與糾正方法的對(duì)比實(shí)驗(yàn)，得出如下主要結(jié)論：

1）在兩幅影像接邊糾正時(shí)，ArcGIS人工選點(diǎn)配準(zhǔn)與糾正方法受人工選點(diǎn)數(shù)量和精度的限制，糾正精度一般；而本文方法能自動(dòng)得到數(shù)量更多、精度更高的匹配點(diǎn)，糾正效果更好。

2）在多幅影像接邊糾正時(shí)，ArcGIS人工選點(diǎn)配準(zhǔn)糾正方法效果較差；而本文方法依然能得到較好的糾正效果，彌補(bǔ)了ArcGIS人工選點(diǎn)配準(zhǔn)與糾正方法的不足。

[1] 吳煒,沈占峰,李均力,等.聯(lián)合概率密度脊提取的影像鑲嵌色彩一致性處理方法[J].測(cè)繪學(xué)報(bào),2013,42(2):247-252

[2] 高慧,何政偉,倪忠云,等.藏西地區(qū)多幅ETM遙感影像的鑲嵌方法[J].地理空間信息,2010,8(5):92-93

[3] 韓宇韜.數(shù)字正射影像鑲嵌中色彩一致性處理的若干問(wèn)題研究[D].武漢:武漢大學(xué),2014

[4] Kerschner M. Seamline Detection in Colour Orthoimage Mosaicking by Use of Twin Snakes[J].ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing,2001,56(1):53-64

[5] 岳貴杰,杜黎明,項(xiàng)琳,等.最短路徑原理正射影像鑲嵌線(xiàn)自動(dòng)提取[J].遙感信息,2015,30(1):33-36

[6] 袁修孝,鐘燦.一種改進(jìn)的正射影像鑲嵌線(xiàn)最小化最大搜索算法[J].測(cè)繪學(xué)報(bào),2012,41(2):199-204

[7] 左志權(quán),張祖勛,張劍清,等. DSM輔助下城區(qū)大比例尺正射影像鑲嵌線(xiàn)智能檢測(cè)[J].測(cè)繪學(xué)報(bào),2011,40(1):84-89

[8] 汪韜陽(yáng),張過(guò),李德仁,等.衛(wèi)星遙感影像的區(qū)域正射糾正[J].武漢大學(xué)學(xué)報(bào):信息科學(xué)版,2014,39(7):838-842

[9] Esri. ArcGIS Help 10.1[EB/OL]. http://resources.arcgis.com/ en/help/main/10.1/index.html#//001700000097000000,2013-11-18/2015-04-20

[10] 劉曉龍.基于影像匹配接邊糾正的數(shù)字正射影像的鑲嵌技術(shù)[J].遙感學(xué)報(bào),2001,5(2):104-109

[11] Lowe D G . Distinctive Image Features from Scaleinvariant Key Points[J].International Journal of Computer Vision,2004,60(2):91-110

P237

B

1672-4623（2016）03-0045-03

10.3969/j.issn.1672-4623.2016.03.015

夏團(tuán)兵，碩士，研究方向?yàn)楦哔|(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)正射影像的制作與發(fā)布。

2015-05-07。

項(xiàng)目來(lái)源：國(guó)家科技支撐計(jì)劃資助項(xiàng)目（2014BAL05B00）；國(guó)家重點(diǎn)基礎(chǔ)研究發(fā)展計(jì)劃資助項(xiàng)目（2012CB719904）；博士點(diǎn)科研基金資助項(xiàng)目（20130141130003）。