含云衛(wèi)星影像配準算法研究

陳翠嬋，黃國森，王　越，鐘　靜

(1. 廣東省國土資源技術中心，廣東 廣州 510000; 2. 武漢市測繪研究院，湖北 武漢 430022)

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含云衛(wèi)星影像配準算法研究

陳翠嬋1，黃國森1，王越2，鐘靜1

(1. 廣東省國土資源技術中心，廣東 廣州 510000; 2. 武漢市測繪研究院，湖北 武漢 430022)

影像上云層的存在不僅覆蓋了大量地面有效信息，也給正射影像生產流程中的空三平差等環(huán)節(jié)造成不利影響。因此，含云衛(wèi)星影像通常不具備較高的定位精度，在生產應用中被大量閑置。而這些影像的晴空區(qū)域仍含有較多的信息，帶來了資源的浪費。本文針對國產高分辨率衛(wèi)星影像，提出了一種顧及云層影像的影像自動配準算法。首先采用Otsu分割與形態(tài)學運算相結合的云檢測方法以實現(xiàn)衛(wèi)星影像的云區(qū)自動提取；然后在云檢測結果的輔助下，將云層中匹配點剔除，優(yōu)先保證晴空區(qū)域的定位精度。本文研究有助于充分挖掘含云影像中的有用信息，提升國產高分辨率衛(wèi)星影像的應用價值。

影像配準；云檢測；粗差剔除

以資源三號(2012年1月發(fā)射)、高分一號(2013年4月發(fā)射)為代表的國產高分辨率陸地資源衛(wèi)星影像廣泛應用于資源調查、防災減災等領域[1]。與此同時，云層的存在不僅覆蓋了地物信息，也給影像產品生產流程中的空三、平差等環(huán)節(jié)造成不利影響，從而影響正射影像產品的定位精度[2]。一般的，這些定位精度較差的正射影像不能參與后續(xù)高級產品生產，被大量閑置。而這些影像的晴空區(qū)域仍含有較多的信息，造成了資源的浪費。

本文針對國產高分辨率衛(wèi)星影像，提出一種顧及云層影像的影像自動配準算法。首先采用Otsu分割與形態(tài)學運算相結合的云檢測方法以實現(xiàn)衛(wèi)星影像的云區(qū)自動提?。蝗缓笤谠茩z測結果的輔助下，將云層中匹配點剔除，從而優(yōu)先保證晴空區(qū)域的定位精度，提升影像應用價值。

一、研究背景

1. 影像匹配與粗差點去除

影像匹配是數(shù)字攝影測量的核心[3]，是影像配準、拼接、目標檢測等工作的核心環(huán)節(jié)。一種傳統(tǒng)的匹配策略為：首先通過提取Harris特征點，根據(jù)SIFT粗匹配結果或地理坐標信息預測對應同名點的位置，然后對影像進行基于相關系數(shù)法的精匹配，從而得到大量分布均勻的同名點[4]。

任何匹配算法都會造成一定數(shù)目的誤匹配點，因此對匹配點進行粗差點去除是必不可少的[5]。傳統(tǒng)的處理手段一般是通過測量平差技術，在區(qū)域網平差解算過程中剔除影像匹配粗差[6]。它基于測量誤差服從數(shù)學期望為零的正態(tài)分布的原則，通過計算仿射變換之后匹配點之間的中誤差和每個點的殘差，將殘差大于3倍中誤差的點作為誤匹配剔除。采用迭代方式進行計算，直至所有匹配點的殘差滿足條件。

2. 含云影像與云層中匹配點

由于陸地資源衛(wèi)星成像時間、成像角度的差異，同一區(qū)域不同軌道影像，云層的位置并不一致。另外，考慮到衛(wèi)星前視與后視相機之間、全色與多光譜相機之間均有著一定的成像夾角，即使同軌道同時刻成像，云層在影像上也有著幾個像素的差異，如圖1所示。

圖1　云層位置差異與云層中匹配點

上述情況下在云層的邊緣和卷積云內部紋理較豐富處，會存在大量匹配點，如圖1中點06719和06679。若這些匹配點不加以去除，就會導致云層實現(xiàn)了配準而實際地物發(fā)生了扭曲。當云層面積大、云內匹配點多時，從測量平差的角度很難實現(xiàn)云層中點的去除。實際生產中，一般必須通過交互編輯的方式手動剔除這些云層中的匹配點，這需要投入大量的人力。因此，需要引入有效的算法，從云檢測的角度對云層中的點進行去除。

3. 衛(wèi)星影像云檢測

衛(wèi)星影像自動云檢測一直是遙感領域中的研究熱點。當前較為常用的云檢測算法主要有紋理分析法[7]、多光譜綜合法等[8-9]?？紤]以資源三號、高分一號為代表的國產高分辨率衛(wèi)星影像波段少(多光譜影像4個波段，全色影像1個波段)、光譜范圍窄(0.45～0.90 μm)，多光譜綜合法的優(yōu)勢不能得到體現(xiàn)。另外，紋理分析對紋理細節(jié)豐富的卷積云不敏感，而這類卷積云內部往往會形成大量的粗差點，因此紋理分析也不適用于云層中點的去除。因此需要探索一種適合國產陸地資源衛(wèi)星影像的自動云檢測算法。

二、算法與流程

1. Otsu分割-形態(tài)學處理法云檢測

兼顧算法的自動化程度和運算效率，本文采用一種快速有效的閾值分割算法——Otsu算法。Otsu算法也稱最大類間方差算法，它將圖像按灰度級聚類分成背景和目標兩部分，以目標和背景的方差最大為原則來動態(tài)確定圖像的最優(yōu)分割閾值，使得類間的灰度值差異最大，類內的灰度值差異最小[10]。Otsu法分割效果較好、簡單有效，在已知影像含云的情況下，可用于云區(qū)的快速檢測和提取。

但是，如果僅使用灰度分割的方式，則會不可避免地對一些高亮建筑物、裸地產生誤判?？衫媒ㄖ铩⒙愕爻叽邕h小于云層的特點，使用指定大小的結構元素，對云區(qū)進行“腐蝕-膨脹”形態(tài)學處理。其中腐蝕操作可吞噬圖像中較小的區(qū)域，從而消除閾值分割算法對高亮噪聲的誤判。腐蝕操作所采用結構元素的尺寸可由影像分辨率決定。膨脹操作可抵消腐蝕操作犧牲掉的真實云區(qū)，同時平滑云區(qū)的邊緣輪廓。考慮到云層縫隙和云層邊緣的影像并不方便使用，膨脹操作還負擔著填充云縫的作用，因此膨脹操作所采用結構元素的尺寸應大于腐蝕操作時的尺寸。

本文試驗中，對于空間分辨率為2 m的資源三號全色影像，將閾值分割結果先進行結構元素為51×51像素的腐蝕操作，再進行結構元素為201×201像素的膨脹操作；對于空間分辨率為5.8 m的資源三號全色影像，將閾值分割結果先進行結構元素為17×17像素的腐蝕操作，再進行結構元素為69×69像素的膨脹操作?？上笮≡?00 m以內的噪聲，并填充大小在400 m以內的云層縫隙。

2. 同名點匹配

同名點匹配采用當前成熟的技術，首先采用Wallis濾波器[11]對影像進行增強，以提高影像的信噪比，從而保證影像特征在灰度空間的高相關性。然后，采用Harris算子[12]提取子像素級特征點，通過設置合理的間距將影像劃分為格網，可以提取得到均勻分布的特征點。最后進行基于灰度的相關系數(shù)法匹配，可得到像素級精度[13]的匹配結果。

3. 云中點去除

基于云檢測得到的云區(qū)范圍圖，設計云層中匹配點的剔除步驟如下：

1) 讀入匹配點文件，獲取匹配點Pi在影像上對應的位置，記為Pi(xi,yi)。

2) 以(xi,yi)為中心，設置100×100像素大小的二維窗口，統(tǒng)計窗口內被判斷為云的像素點占窗口內所有像素的比例為R，若R>10%，則刪除該點。

3) 重復步驟1)—2)，直至完成所有匹配點的檢查。

粗差剔除后，根據(jù)剩余匹配點集構建的不規(guī)則三角網，將影像分割成多個三角形，然后利用仿射變換模型擬合同名三角形之間的局部影像畸變，由三對同名頂點坐標求得變換系數(shù)后，再以單個三角形為單位進行面元糾正，從而實現(xiàn)影像的精確配準[14]。

三、效果評價

1. 試驗數(shù)據(jù)

資源三號衛(wèi)星是我國第一顆民用三線陣立體測土衛(wèi)星。它配置2臺分辨率優(yōu)于3.5 m、幅寬優(yōu)于50 km的前后視全色相機，1臺分辨率優(yōu)于2.1 m、幅寬優(yōu)于50 km的正視全色相機和1臺分辨率優(yōu)于5.8 m的多光譜相機[1]。本文選取廣東沿海地區(qū)6景資源三號全色和多光譜正射影像為試驗數(shù)據(jù)，其中影像1—3含云，影像4—6不含云。分別從定性、定量兩個方面分析本文算法的可行性和優(yōu)勢。

2. 目視評價

以測試影像1為例，目視評價包括3個方面：云檢測效果、匹配點分布、融合影像細節(jié)。分別如圖2、圖3、圖4所示。

圖2　Otsu分割 - 形態(tài)學處理法云檢測示意圖

圖3　粗差點去除效果

圖4　融合影像效果對比(局部)

由圖3可以看出，經過Otsu分割、形態(tài)學處理后，檢測得到的云區(qū)較為準確，云區(qū)聯(lián)通、完整,這樣更有利于后續(xù)的判斷，且可以更好地去除云層邊緣的匹配點。

由圖4可以看出，本文提出的粗差去除策略成功地去除了位于云層中的大部分點，保留了地物上的匹配點。

由圖5可以看出，配準前全色和多光譜影像有著明顯的地理錯位，融合影像上出現(xiàn)重影現(xiàn)象。傳統(tǒng)配準算法改善了這一情況，但是云層的存在使地物區(qū)域仍然有一定的重影。而本文改進后的配準算法得到的融合影像，在晴空區(qū)域的配準效果明顯提升，更具有利用價值。

3. 定量評價

從云檢測精度和配準精度兩個方面對本文策略作定量評價。

首先，從每組相對的全色影像上隨意抽取100個匹配點作為樣本點。通過人工判讀的方式，將樣本點分為兩類：云層點和晴空點。以人工判讀結果作為真值計算自動識別結果的正確率，將其作為云檢測精度評價指標。

然后，將隨機選取的100個樣本點作為檢查點，通過人工判讀的方式標記對應多光譜影像上的同名點位置，測量標記點與檢查點之間的像素偏差，將其作為衡量配準效果的指標。

由表1可知，本文策略對云層點和晴空點的自動識別準確度在95%以上。說明本文提出的云檢測算法是可靠的。

同時可以看出，對于不含云影像，傳統(tǒng)算法配準誤差為1像素左右，但對于含云影像，誤差明顯變大，為10像素左右。說明云層的存在極大地影響了傳統(tǒng)算法的配準精度。去除云層中點之后，配準精度又回到1個像素的水準。另外，對于無云影像，本文算法并沒有對配準精度造成明顯影響，說明本算法可有效改善含云影像的配準效果，同時也能適應無云影像，滿足自動化處理的需要。

表1　匹配點識別情況及正確率

四、結束語

本文提出了一種顧及云層影響的影像配準策略，并以資源三號衛(wèi)星影像為試驗數(shù)據(jù)，定性、定量地驗證了本算法的可行性和優(yōu)勢。

試驗證實，本算法顯著提升了晴空區(qū)域的配準效果，有助于提升含云影像的利用價值。同時整個流程無需先驗知識和人工參與，實現(xiàn)了自動化處理，可滿足業(yè)務化運行的需要。當條件允許時，也可借助其他輔助信息(影像熱紅外波段，影像成像信息等)獲取更精確的云檢測結果，進一步削弱誤判情況。

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On Automatic Registration of Satellite Imagery with the Clouds

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2016-01-04；

2016-05-28

陳翠嬋(1974—)，女，工程師，主要從事地圖制圖工作。E-mail: kenhuzhenxuan@126.com

王越

P237

B

0494-0911(2016)10-0081-04