高分辨率遙感影像糾正、拼接系統的研究

付海龍 安園園 曲超

摘 要：隨著IKONOS、QuickBird、SPOT等一批高分辨率衛星影像的推出，高分辨率遙感衛星迅速發展，遙感影像用于測繪將是今后發展的趨勢。文章著重研究了遙感影像的糾正、拼接系統。文章的主要討論內容如下：基于有理函數的通用傳感器模型、糾正后的遙感影像鑲嵌的基本原理、影像糾正拼接系統的架構設計方案以及示例程序效果圖。

關鍵詞：傳感器模型；糾正；鑲嵌

中圖分類號：TP751 文獻標志碼：A 文章編號：2095-2945（2018）14-0081-02

Abstract： With the introduction of IKONOS， QuickBird， SPOT and other high-resolution satellite images， high-resolution remote sensing satellites are developing rapidly， and the use of remote sensing images in mapping will be the trend in the future. This paper focuses on the correction and splicing system of remote sensing image. The main contents of this paper are as follows： the general sensor model based on rational function， the basic principle of corrected remote sensing image mosaic， the architecture design of image correction and splicing system and the example program effect.

Keywords： sensor model； correction； mosaic

1 概述

建立傳感器模型目的是建立有效的成像模型，以便正確描述物方空間坐標系的地面點坐標與它在圖象平面上像點坐標之間的幾何關系。衛星影像受到透視投影、攝影軸傾斜、大氣折光、地形起伏等因素，造成各種幾何變形。必須解決傳感器的幾何模型問題。才可以進行后續的鑲嵌工作等。

影像糾正后，我們需要將其進行有效的拼接，形成更大范圍的影像。

2 基于有理函數的通用傳感器模型的建立

有理函數模型RFM是將像點坐標（r，c）表示為以相應地面點空間坐標（X，Y，Z）為自變量的多項式比值。如下式：

其中，

其中rn、cn、Xn、Yn、Zn分別表示像素坐標和地物坐標（X Y Z），平移、縮放形成的標準坐標，區間是（-1，1）。對于每一個多項式，有如下形式：

上述僅可以實現從XYZ到像素坐標的轉換，要實現反算，必須有如下公式：

p5等多項式的表現形式和前面p1完全一樣，僅需要把對應參數替換一下即可。假設已經對兩張圖象進行了同名點匹配，其中左像是標準正射影像。因此匹配的像素點對（rLcL）（rRcR）就可以表示成另一種形式：（XLYLZL）（rRcR）或（BLLLHL）（rRcR）。這個時候，就可以應用最小二乘原理，平差求得上述RFM模型中的系數（想要模擬的階數不同，系數個數也不同）。

3 糾正過程原理

（1）首先，根據原圖象上的象素點坐標（col，row），求得相對于相框中心的像素坐標，再與每個像素的尺寸相乘，減去像主點相對于相框中心的物理距離。就可以得到像空間坐標（x，y，-f）。

根據傳感器模型，求出地理坐標，再根據投影類型，投影到投影坐標系下。設置好投影坐標系下圖象左上角的投影坐標，和每個像素的尺寸。就建立了原圖象上的（col，row）與計算機視圖（col，row）的一一對應關系。

將原圖象的四個角點，計算出糾正后的計算機視圖的四個對應點坐標，取其外接矩形框，就是糾正后圖象的邊界范圍。

（2）為了獲得計算機圖象某一個范圍的數據，就可以根據一一對應關系，將計算機矩形框的四個角點的坐標，計算出在原圖象上的對應點。然后取其外接矩形，就可以進行重采樣過程。

（3）重采樣。在新的范圍內，重新確定每個像素的亮度值，需要根據糾正方程在原像中進行重投影和灰度插值計算，例如最鄰近值或雙線性插值。

4 影像鑲嵌原理

影像糾正后，我們需要將其進行有效的拼接，形成更大范圍的影像，叫做影像鑲嵌。

數字圖象鑲嵌的關鍵是：

（1）原始影像幾何糾正，將原始的影像糾正到統一的坐標系中。

（2）拼接后的影像反差一致，色調一致，沒有明顯的拼接縫。下面主要是討論第二點。

取影像重疊區域的中央線為鑲嵌邊；然后搜索最佳鑲嵌邊，即該邊為左右圖象上亮度最接近的連線，相對左右圖象有：I1-Ir=MIN。

再進行亮度和反差調整。對整幅右圖象作反差拉伸。最后進行邊界線平滑，經過色調和反差調整，仍存在接縫，必須進行邊界線平滑。

5 影像糾正、拼接系統架構

該系統的主要功能是：

（1）幾何糾正，就是消除圖象中的幾何變形，產生一幅符合某種地圖投影或圖形表達要求的新圖象的過程。

（2）圖象間的自動配準，將多源圖象變換到這個地圖坐標系以后來實現坐標系的統一，就是幾何糾正到同一個地圖坐標系。

（3）數字鑲嵌。

為了實現以上功能，提出以下幾個模塊：

針對幾何糾正，有“傳感器模型模塊、圖象模塊、圖象處理模塊、DEM生成與編輯模塊、正射糾正模塊、地圖投影模塊”。

針對配準和數字鑲嵌，有“同名點匹配模塊、多項式擬合模塊、拼接糾正模塊”。

（4）經過絕對配準后的拼接圖

由于使用的是粗糙的SRTM DEM模型，所以糾正的效果不佳。存在較明顯的拼接縫錯位。拼接方法采用的是最臨近中心拼接，拼接縫是兩張圖片中心連線的垂直平分線。

兩張影像使用的是POS系統給出的傳感器參數，糾正到WGS84坐標下，使用的是UTM投影。投影后將兩張影像直接拼接。

（5）軟件界面

左上角的矩形框內的全部數據，顯示在下面的視圖4.8內。下面視圖內矩形框的全部數據，顯示在右上角的視圖內。形成了逐級放大的功能。

6 結束語

隨著IKONOS、QuickBird、SPOT等一批高分辨率衛星影像的推出，遙感影像用于測繪將是今后發展的趨勢。本文以此為背景，著重講述了RFM傳感器模型在幾何糾正中的應用。以及如何利用這些糾正后的正射影像，進行拼接和鑲嵌。作者進行了編程工作。將以上理論用于了影像的幾何糾正與拼接的系統中去。并且給出了軟件運行圖示，展示了糾正、拼接、匹配的成果。

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