新型航空傳感器快速處理方法探討

萬(wàn)幼川，鄭順義，柯 濤

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

新型航空傳感器快速處理方法探討

萬(wàn)幼川1，鄭順義1，柯 濤1

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

針對(duì)快速發(fā)展的新型航空傳感器如何進(jìn)行快速處理問(wèn)題進(jìn)行了探討,包括多級(jí)并行處理機(jī)制、海量航空遙感影像的自動(dòng)空中三角測(cè)量、大尺度三維地形信息精確提取、大區(qū)域大比例尺數(shù)字影像圖智能鑲嵌等技術(shù)；針對(duì)航空攝影過(guò)程中的實(shí)時(shí)處理探討了實(shí)時(shí)定位與測(cè)姿參數(shù)解算、航空遙感影像幾何與色彩質(zhì)量評(píng)定、數(shù)字影像圖實(shí)時(shí)拼接等技術(shù)。

新型傳感器；海量數(shù)據(jù)；并行計(jì)算；實(shí)時(shí)在線處理；幾何質(zhì)量；全景影像

隨著國(guó)內(nèi)外新型航空傳感器快速發(fā)展，如三線掃描式的ADS40、80系統(tǒng)、寬幅SWDC、UCD、DMC數(shù)字相機(jī)在我國(guó)開始大范圍使用，現(xiàn)有的航空遙感數(shù)據(jù)生產(chǎn)采用單機(jī)、串行的生產(chǎn)作業(yè)模式人工干預(yù)量大，軟件智能化程度低，嚴(yán)重束縛了數(shù)碼航空影像高效、快速處理，更難以滿足突發(fā)事件應(yīng)急響應(yīng)和多種航空遙感應(yīng)用發(fā)展的需求。因此，在現(xiàn)階段對(duì)獲取的高分辨率航空影數(shù)據(jù)如何實(shí)現(xiàn)快速處理仍然是一個(gè)亟待解決的瓶頸問(wèn)題。

1 海量航空遙感并行快速處理技術(shù)

新型航空傳感器由于獲取信息速度快、幾何分辨率高，其處理的數(shù)據(jù)量呈幾何倍增，需要有效地解決海量航空遙感影像數(shù)據(jù)的多級(jí)并行處理機(jī)制、海量航空遙感影像的自動(dòng)空中三角測(cè)量、POS輔助的海量遙感影像無(wú)（稀少）控制方位參數(shù)精化、大尺度三維地形信息精確提取、大區(qū)域大比例尺數(shù)字影像圖智能鑲嵌及海量航空遙感數(shù)據(jù)自動(dòng)化處理質(zhì)量控制等關(guān)鍵技術(shù)，實(shí)現(xiàn)海量航空遙感快速處理的自動(dòng)化、并行化和智能化。

1）形成并行計(jì)算體系和開放式體系結(jié)構(gòu)。研發(fā)多機(jī)、多核的兩級(jí)并行處理算法[1]，通過(guò)最優(yōu)化理論和多級(jí)優(yōu)化算法，對(duì)任務(wù)隊(duì)列進(jìn)行了高效合理的自動(dòng)管理與分配；利用GPU實(shí)現(xiàn)了對(duì)影像處理過(guò)程的硬件加速，實(shí)現(xiàn)了持續(xù)或者近似100%地利用所有計(jì)算機(jī)、所有CPU從而使生產(chǎn)效率最大化。采用共享資源池的分布式調(diào)度模式，如圖1所示。集群計(jì)算機(jī)作為計(jì)算資源，磁盤陣列作為存儲(chǔ)資源，二者共同構(gòu)成資源池，可以為網(wǎng)絡(luò)中分布的工作站所共享。服務(wù)器集群則用于管理構(gòu)成共享資源池的各種資源，并對(duì)網(wǎng)絡(luò)中分布的工作站提供必要的資源申請(qǐng)和目錄查詢等各種服務(wù)。

圖2為網(wǎng)絡(luò)并行處理計(jì)算的一般流程。系統(tǒng)根據(jù)自動(dòng)化處理與人工編輯作業(yè)相分離的設(shè)計(jì)原則，將測(cè)繪生產(chǎn)中自動(dòng)化算法設(shè)計(jì)成基于網(wǎng)絡(luò)的并行處理程序。

將處理對(duì)象分解為影像、模型、航帶等，鑒于遙感影像的海量數(shù)據(jù)特點(diǎn)，任務(wù)分解時(shí)需要合理選擇并行處理粒度，盡量避免由于網(wǎng)絡(luò)結(jié)點(diǎn)間大數(shù)據(jù)傳輸引起的系統(tǒng)效率下降。確定并行處理的任務(wù)粒度后，建立整個(gè)處理任務(wù)的任務(wù)列表達(dá)到系統(tǒng)負(fù)載均衡。

圖1 共享資源池的分布式調(diào)度

圖2 網(wǎng)絡(luò)并行處理計(jì)算的一般流程

2）面陣/線陣影像空三自動(dòng)匹配。針對(duì)框幅式中心投影的傳感器所獲取的影像其數(shù)據(jù)是按設(shè)計(jì)的航帶和曝光點(diǎn)獲取的在物理存儲(chǔ)上互相獨(dú)立的單幅影像，匹配的并行計(jì)算應(yīng)以各立體像對(duì)和航帶為單元，對(duì)測(cè)區(qū)影像的匹配[2]任務(wù)進(jìn)行并行計(jì)算的子任務(wù)劃分每臺(tái)刀片服務(wù)器為一個(gè)計(jì)算節(jié)點(diǎn)，各計(jì)算節(jié)點(diǎn)同時(shí)對(duì)各單航帶影像進(jìn)行航帶內(nèi)的匹配和轉(zhuǎn)點(diǎn)。搜索應(yīng)遵循以下原則：①增大匹配的搜索范圍，以確保同名點(diǎn)位于搜索范圍內(nèi)。② 物體表面連續(xù)光滑的假設(shè)在宏觀上不成立，應(yīng)保證所有目標(biāo)點(diǎn)匹配之間的獨(dú)立性，即每個(gè)目標(biāo)點(diǎn)的搜索范圍應(yīng)均等。③在大范圍搜索情況下，為了提高匹配的速度，保證匹配的成功率和可靠性，應(yīng)采用基于多級(jí)金字塔影像和由粗到細(xì)的匹配策略。④ 幾何約束條件與局部連續(xù)光滑約束條件依然是必要的。

線陣影像的物理存儲(chǔ)是以條帶為單元，即一個(gè)條帶的影像存儲(chǔ)在一個(gè)大的文件中。如一個(gè)航帶的三線陣影像包括前視、下視和后視3個(gè)條帶的影像數(shù)據(jù)[3]，各視的條帶數(shù)據(jù)分別獨(dú)立存儲(chǔ)在一個(gè)大文件中。因此三線陣影像空三自動(dòng)匹配的并行計(jì)算必須先將三線陣影像在邏輯上劃分為若干塊，然后以邏輯塊作為子任務(wù)發(fā)送給集群計(jì)算機(jī)的多個(gè)計(jì)算節(jié)點(diǎn)進(jìn)行并行匹配。

3）三維地形信息快速提取。多特征匹配使數(shù)字表面模型可以更好地反映地形地貌特征，匹配算法在傳統(tǒng)特征點(diǎn)匹配的基礎(chǔ)上增加了直線和曲線特征（用來(lái)表示地形特征線，如道路、山脊和建筑物邊緣等）的匹配。將傳統(tǒng)的特征點(diǎn)整體松弛匹配也擴(kuò)展為點(diǎn)、線特征的混合松弛匹配[4]。除此以外，在點(diǎn)、線混合松弛過(guò)程中，三角網(wǎng)是一種非常高效的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)用于確定某個(gè)匹配點(diǎn)鄰域中的松弛點(diǎn)。為了提高匹配的成功率，同時(shí)抑制誤匹配率，除了最高一級(jí)金字塔影像以外，其余每一級(jí)金字塔影像（包含原始影像）匹配時(shí)都要根據(jù)上一級(jí)金字塔影像的匹配結(jié)果和影像的紋理特征對(duì)匹配參數(shù)進(jìn)行自適應(yīng)的調(diào)節(jié)。其中匹配參數(shù)包括影像相關(guān)窗口的大小、物方搜索范圍、相關(guān)系數(shù)閾值以及特征點(diǎn)提取格網(wǎng)的大小等等。例如對(duì)于平坦地形，相應(yīng)的物方搜索范圍就需要小一些，而特征點(diǎn)提取格網(wǎng)則可以適當(dāng)大一些；又例如影像上紋理特征比較匱乏的區(qū)域（水域或陰影區(qū)域），就應(yīng)當(dāng)適當(dāng)增大相關(guān)窗口和提高相關(guān)系數(shù)閾值等。

4）正射影像制作。正射影像制作中常用的遙感影像勻光處理包括補(bǔ)償法和濾波法[5]。補(bǔ)償法中可以通過(guò)數(shù)學(xué)模型模擬，也可以通過(guò)低通濾波的方式來(lái)反映影像亮度變化，然后再對(duì)影像不同部分進(jìn)行不同程度的補(bǔ)償，從而獲得亮度、反差均勻的影像。對(duì)于DMC、ADS40等特定相機(jī)拍攝影像，使用相應(yīng)的數(shù)學(xué)模型模擬相機(jī)成像造成的不均勻光照現(xiàn)象；對(duì)于其他情況的不均勻光照，目前常用傳統(tǒng)光學(xué)曬印中的MASK勻光，使用低通濾波結(jié)果模擬影像亮度變化。濾波法中常用的是Wallis濾波器，將影像局部均值和方差調(diào)整至給定的均值和方差，使影像不同位置處的灰度均值和灰度方差具有近似相等的數(shù)值，以達(dá)到勻光效果。

快速鑲嵌技術(shù)以BBI文件的小塊為基本鑲嵌單元，尋找每一小塊與單幅正射影像中心點(diǎn)（或者影像的攝站坐標(biāo)）的最小距離，以最小距離所對(duì)應(yīng)的單幅正射影像作為該小塊的紋理填充源進(jìn)行快速填充，該方法實(shí)際上與基于Voronoi圖的鑲嵌方法類似。給出鑲嵌線的初始位置，然后再人工修改鑲嵌線以避免穿過(guò)房屋、樹木等高出地面的地物或者灰度差異大的區(qū)域。目前數(shù)碼航空影像已經(jīng)成為航測(cè)生產(chǎn)最主要的數(shù)據(jù)來(lái)源，其高重疊度、大比例尺特征大大增加了正射影像鑲嵌處理的工作量?？梢岳孟伻核惴▉?lái)實(shí)現(xiàn)鑲嵌線的自動(dòng)檢測(cè)。

2 航空攝影實(shí)時(shí)在線處理技術(shù)

面向航空遙感系統(tǒng)快速發(fā)展及實(shí)時(shí)信息提取的需求，解決航空遙感數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)檢測(cè)與監(jiān)控關(guān)鍵技術(shù)，研究數(shù)碼航攝儀與定位定向系統(tǒng)集成、實(shí)時(shí)定位與測(cè)姿參數(shù)解算、數(shù)字影像圖實(shí)時(shí)拼接、航空遙感影像幾何與色彩質(zhì)量評(píng)定等技術(shù)，建立機(jī)上實(shí)時(shí)檢測(cè)與處理，服務(wù)于航空遙感質(zhì)量保障、快速響應(yīng)、實(shí)時(shí)監(jiān)控與指揮決策等應(yīng)用。

圖3 機(jī)上位置姿態(tài)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)解算流程圖

1）機(jī)上航空傳感器位置姿態(tài)實(shí)時(shí)解算技術(shù)。研究機(jī)上航空遙感快速處理硬件集成技術(shù)，通過(guò)國(guó)產(chǎn)自主航空數(shù)碼相機(jī)及POS系統(tǒng)集成技術(shù)，實(shí)現(xiàn)機(jī)上數(shù)據(jù)處理設(shè)備的快速通信與調(diào)度，利用機(jī)上實(shí)時(shí)處理硬件平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)機(jī)上GPS攝站坐標(biāo)數(shù)據(jù)的高精度實(shí)時(shí)處理，IMU姿態(tài)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)解算與輸出[6]。如圖3所示，主要包括信息采集、時(shí)間同步、坐標(biāo)轉(zhuǎn)換、IMU和GPS數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)聯(lián)合解算、外方位元素內(nèi)插與改正等主要環(huán)節(jié)。

2）航空遙感影像幾何質(zhì)量實(shí)時(shí)評(píng)定。在航空影像數(shù)據(jù)采集過(guò)程中，由于天氣和飛行計(jì)劃等因素的影響，可能存在漏拍、影像重疊度不夠、旋偏角過(guò)大等情況，如能在飛行過(guò)程中實(shí)時(shí)計(jì)算出航攝漏洞區(qū)域，指導(dǎo)實(shí)時(shí)補(bǔ)飛，則可以大幅節(jié)省數(shù)據(jù)獲取成本。采用影像所對(duì)應(yīng)的外方位元素來(lái)計(jì)算相關(guān)的數(shù)據(jù)，根據(jù)規(guī)范要求的最小航向、旁向重疊度、各條航帶的航偏角等參數(shù)，對(duì)航攝區(qū)域數(shù)據(jù)進(jìn)行質(zhì)量評(píng)定和分級(jí)，對(duì)幾何質(zhì)量不合格地區(qū)的信息進(jìn)行綜合分析，為制定最優(yōu)航攝補(bǔ)拍方案提供數(shù)據(jù)。

航空遙感影像幾何質(zhì)量實(shí)時(shí)評(píng)定首先讀入航攝遙感影像以及解算的定位定姿的數(shù)據(jù)。為保證實(shí)時(shí)處理的需要，采用通過(guò)實(shí)時(shí)解算得到的定位定姿的數(shù)據(jù)來(lái)計(jì)算重疊度、旋偏角、航線彎曲度。首先通過(guò)外方位元素角元素將傾斜影像置平，然后根據(jù)外方位線元素確定置平后的水平影像的縮放參數(shù)，以上兩步可以合為一步完成以降低系統(tǒng)處理的時(shí)間，通過(guò)統(tǒng)計(jì)相鄰影像重疊的像素?cái)?shù)來(lái)計(jì)算相鄰影像的重疊度，確定整個(gè)區(qū)域的重疊度圖。

3）航空遙感影像色彩質(zhì)量實(shí)時(shí)評(píng)定。航空攝影影像的質(zhì)量關(guān)系到內(nèi)業(yè)數(shù)據(jù)處理的效率與成果質(zhì)量，影像數(shù)據(jù)模糊會(huì)導(dǎo)致空三精度與立體測(cè)圖精度下降，顏色質(zhì)量差導(dǎo)致DOM制作過(guò)程中編輯工作量大，DOM成果觀感差。航空攝影時(shí)應(yīng)保證影像內(nèi)容清晰、亮度對(duì)比度適中、色調(diào)飽和、無(wú)大面積陰影區(qū)域、無(wú)云與云影等，同時(shí)還應(yīng)保證相鄰影像之間的色調(diào)基本一致。需要研究確定描述影像質(zhì)量的定性與定量指標(biāo)（包括信息熵、信噪比、均值方差、平均梯度、灰度動(dòng)態(tài)范圍、亮度空間分布均勻度與顏色空間分布均勻度等）、陰影檢測(cè)與云量實(shí)時(shí)估計(jì)等算法。

通過(guò)對(duì)陰影特性進(jìn)行分析，選取能夠有效檢測(cè)陰影的特征組合，改進(jìn)了Otsu閾值算法，可以自動(dòng)獲取各特征的合適閾值，實(shí)現(xiàn)陰影的自動(dòng)檢測(cè)（如圖4所示），并提出了改進(jìn)的Wallis濾波陰影補(bǔ)償策略，突出陰影區(qū)域的地物信息。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該檢測(cè)算法簡(jiǎn)單有效，精度和適用范圍均得到有效提高，陰影補(bǔ)償效果明顯，真實(shí)再現(xiàn)了被陰影遮蔽的地物細(xì)節(jié)。

4）全景影像圖實(shí)時(shí)拼接技術(shù)[7]。全景影像圖與正射影像不同，它是原始影像的直接拼接結(jié)果，無(wú)需地面控制點(diǎn)和數(shù)字表面模型等已知數(shù)據(jù)，也無(wú)需正射糾正。盡管快速拼接圖不是基于嚴(yán)格的共線方程正射糾正生成，也沒(méi)有考慮地形起伏的影響，相鄰影像在拼接線附近會(huì)存在一定的接邊誤差，但具有很強(qiáng)的實(shí)時(shí)性，完全滿足測(cè)區(qū)整體現(xiàn)狀評(píng)估、土地利用現(xiàn)狀調(diào)查、自然災(zāi)害快速響應(yīng)、外業(yè)控制點(diǎn)設(shè)計(jì)與布設(shè)等方面的要求。研究航空相機(jī)與定位定向系統(tǒng)的高精度集成方法，對(duì)位置和姿態(tài)參數(shù)進(jìn)行實(shí)時(shí)計(jì)算與坐標(biāo)轉(zhuǎn)換，采用機(jī)上實(shí)時(shí)處理平臺(tái)對(duì)各影像進(jìn)行實(shí)時(shí)鑲嵌，實(shí)現(xiàn)數(shù)字影像圖的在線拼接。

圖4 不同區(qū)域有云圖的檢測(cè)結(jié)果

圖5所示處理過(guò)程中首先讀入預(yù)處理后的航攝遙感影像、預(yù)先設(shè)計(jì)的航線計(jì)劃信息以及對(duì)應(yīng)的定位定姿數(shù)據(jù)；根據(jù)航攝計(jì)劃中的測(cè)區(qū)信息及全景影像圖的比例尺計(jì)算出拼接圖大小。待解算出當(dāng)前影像的外方位元素后，根據(jù)外方位元素和影像4個(gè)角點(diǎn)的影像坐標(biāo)按共線條件方程解算出該張影像在全景圖像中的覆蓋范圍，然后根據(jù)共線條件方程和原始影像的灰度信息得到全景圖該范圍內(nèi)的每一像素的顏色值，在此過(guò)程中檢查拼接圖上每一像素的重疊度。按照該方法生成全景圖實(shí)質(zhì)上是利用外方位角元素組成的旋轉(zhuǎn)矩陣將傾斜影像變換為水平影像，然后根據(jù)外方位線元素平移縮放影像至全景圖中正確的位置。

圖5 數(shù)字影像圖實(shí)時(shí)拼接

3 結(jié) 語(yǔ)

新型航空傳感器快速處理必須依賴并行計(jì)算、信息化和高度智能化，其結(jié)果必將引起生產(chǎn)方式變革和生產(chǎn)效率大幅度提高；航空影像進(jìn)行幾何質(zhì)量、遮擋損失、色彩質(zhì)量等方面的在線評(píng)定可以調(diào)整航攝策略，

實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量影像的準(zhǔn)確獲取及滿足應(yīng)急的需要。

[1] 張劍清,柯濤,孫明偉,等．并行計(jì)算在航空攝影測(cè)量中的應(yīng)用與實(shí)現(xiàn):數(shù)字?jǐn)z影測(cè)量網(wǎng)格（DPGrid）并行計(jì)算技術(shù)研究[J]．測(cè)繪通報(bào),2008(12):11-14

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B

1672-4623（2016）12-0001-03

10.3969/j.issn.1672-4623.2016.12.001

萬(wàn)幼川，教授，博士生導(dǎo)師，主要研究方向?yàn)閿z影測(cè)量與遙感技術(shù)。

2016-10-25。

項(xiàng)目來(lái)源：國(guó)家科技支撐資金資助項(xiàng)目（2014BAL05B07）。