水面及島礁地區DMC后處理方法研究

周樹旺 馬海燕

摘 要:DMC相機是目前世界上最先進的數字航攝像機,本文基于筆者多年從事數碼航攝數據內業處理的相關工作經驗,以DMC數碼航空影像數據融合算法為研究對象,分析了影像的原理和算法的設計并通過具體的影像實例,對產生的問題及解決的辦法進行了具體的描述。全文是筆者長期工作實踐基礎上的理論升華,相信對從事相關工作的同行能有所裨益。

關鍵詞:影像融合Brovey算法

中圖分類號:P2 文獻標識碼:A 文章編號:1672-3791(2012)06(b)-0016-02

航空攝影測量技術得到廣泛的應用,已成為新建鐵路、新建公路選線和設計所需帶狀地形圖成圖的重要手段之一。隨著光電技術和計算機傳輸技術的發展,數碼航空影像的獲取已成為現代航空攝影測量的一種手段。數字航攝相機(Digital Mapping Camera簡稱DMC)系統的誕生改變了常規膠片航空攝影像片獲取的方法。

1DMC是什么

數字航攝相機是一個高分辨率、高精度的數字航空攝影系統,它可完成小比例尺和大比例尺航空攝影測量航攝工作。同時在惡劣氣候下,也能以不同的曝光時間在不同的光線條件下曝光,完成航空攝影測量航攝工作,解決了傳統航攝方式在惡劣氣候下不能進行航空攝影的缺陷。

DMC系統的主體部分包括DMC的鏡頭系統與電子控制系統,陀螺穩定平臺以及機載數據存儲設備等組成。DMC鏡頭系統是由8個鏡頭組合而成的,其中4個全色鏡頭,4個多光譜鏡頭(紅、綠、藍以及近紅外)。每個單獨鏡頭都配有大面陣的CCD傳感器,在航空攝影飛行中,DMC數字航攝儀的8個鏡頭同步曝光,一次飛行可同步獲取分辯率為7680×13824高分辨率黑白、真彩色和彩紅外航空影像數據。獲取的航空影像數據比傳統相機獲取的航片信息多、信息豐富,精度高,省去了膠片的沖洗、航片掃描中間環節。獲取影像數據周期短,速度快,成本低,效率高。

2DMC有什么優點

分辯率:DMC為大比例尺圖像提供卓越的地面分辨率,源于它的FMC功能,FMC技術的核心是時間延遲暴光技術(TDI)和與面陣CCD剛性的聯結。它的結果是地面分辨率在較差的光照條件下仍然小于2英寸。

精度:DMC基于面陣CCD技術,這種技術對攝影測量應用提供了最好的幾何精度。面陣CCD內部的高精度是由在硅表面上二維排列的CCD像元結構決定的,它的結果是在航空圖像的焦平面上提供了幾百萬個高精度的框標。(每一個CCD像元都可以被認為是一個獨立的框標)結果圖像嚴格相似于中心投影,使其獲得廣泛的應用,可以方便的進入任何攝影測量軟件。

像元輪廓:DMC的另一個優點是像元輪廓面積上曝光。這個功能使得飛機在飛行中速度突然變化和抖動而不會影響影像。

幅射分辨率:由于DMC具有FMC功能,曝光時間能根據景物亮度來設定,與飛行速度無關,允許采用每個CCD像元12Bit的幅射分辨率。高分辨率的圖像能在弱光條件下產生。在一定條件下,大大提高了可飛行的天數。

系統兼容性:由于采用了面陣CCD技術,嚴格的中心投影關系,使數據產品可以直接進入當今世界所有的攝影測量軟件。

自動化程度:攝影飛行航線設計在地面設計好后輸入計算機,航空攝影時從航線的進入、起拍點、以及每張航片的定位到關閉點都由計算機自動完成,每張航片拍攝完成后,能即時在計算機上看到所拍攝的成果,如有漏動立即能發現,可以馬上進行補拍。

3DMC在水面和島礁飛行中出現的問題

雖然DMC有著以上很多的優點,但是,客觀上,在航空攝影過程中,受天氣條件,地面地物類型,飛行時間,太陽高度等因素的影響,DMC相機拍攝成果在進行后處理的時候會出現一些問題。針對水面及島礁拍攝,可能會表現為以下幾種情況。

4采取的解決方法

我們采取就是辦法就是分別針對DMC后處理進行分鏡頭PAN影像拼接融合時候的算法及參數解決拼接異常問題;通過變更多光譜影像融合算法及數學模型的方法解決單一色彩和多色溢出的問題。

首先我們來了解一下進行分鏡頭PAN影像拼接融合時候的算法及參數。

兩種可選變換算法分別為HSV Transformation 和 Brovey Transformation。

HSV Transformation變換算法介紹分析。

這個模型中顏色的參數分別是:色調(H),飽和度(S),亮度(V)。

HSV模型的三維表示從RGB立方體演化而來。設想從RGB沿立方體對角線的白色頂點向黑色頂點觀察,就可以看到立方體的六邊形外形。六邊形邊界表示色彩,水平軸表示純度,明度沿垂直軸測量。

H參數表示色彩信息,即所處的光譜顏色的位置。該參數用一角度量來表示,紅、綠、藍分別相隔120度。互補色分別相差180度。

純度S為一比例值,范圍從0～1,它表示成所選顏色的純度和該顏色最大的純度之間的比率。S=0時,只有灰度。

V表示色彩的明亮程度,范圍從0～1。有一點要注意:它和光強度之間并沒有直接的聯系。

由于HSV是一種比較直觀的顏色模型,所以在許多圖像編輯工具中應用比較廣泛,如Photoshop(在Photoshop中叫HSB)等等,但這也決定了它不適合使用在光照模型中,許多光線混合運算、光強運算等都無法直接使用HSV來實現。

Brovey Transformation變換算法介紹

Brovey變換融合方法是一種通過歸一化后的三個波段多光譜影像與高分辨率影像乘積的融合方法,它將RGB影像進行多光譜波段顏色歸一化,并將高分辨率全色影像與各個波段灰度值分別相乘得到融合影像。Brovery變換運算簡單,并能在保持原始影像光譜信息的同時取得銳化影像的作用。它可以應用于不同傳感器的影像數據融合,如TM多光譜和SPOT全色影像的融合。Brovey變換既一定程度上保持多光譜數據的完整性又增強了圖像的細節。

接下來我們來了解一下多光譜影像融合算法及數學模型。兩種融合算法分別為 Least Square Matching 和 Correlation Matching。

5變化參數及算法后解決情況

6有待進一步研究的問題

在融合、勻色的過程中,也存在以下問題,有待以后解決如以下幾點。

(1)部分補飛的影像,出現航帶之間的色差過于大,而灰度平衡的幅度有限,如果幅度太大,必然影響效果。所以,有待日后尋找更加合適的灰度平衡方法。(2)有部分影像的高亮部分會出現彩色斑,這大概是由于鏡頭的輻射方面的原因產生的,有待進一步的分析和消除。

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