一種基于航攝資料的歷史航空影像配準算法

孫海萍，張靜怡，楊澤東，劉 杰,4(. 江蘇省測繪資料檔案館，江蘇 南京 00； . 南京師范大學地理科學學院，江蘇 南京 00； . 中國測繪科學研究院，北京 0009； 4. 中國科學院南京土壤研究所土壤與農業可持續發展國家重點實驗室，江蘇 南京 0008)

航空攝影是快速獲取原始數據資源和動態更新基礎地理信息的主要技術手段和資料來源[1]，航空影像作為遙感圖像的重要組成部分，因其數據信息量大和幾何分辨率高受到普遍重視[2]。歷史航空影像真實地反映了各個時期的地表形態、植被覆蓋、社會經濟與環境狀況，客觀有效地記錄了自然景觀與人文景觀的演化變遷過程[1]。因此可以幫助后人更直觀地了解過去，有助于研究城市動態變遷與生態環境的變化，從而掌握相關規律，對決策進行輔助支持。

20世紀80年代以來，我國積累了大量珍貴的航空影像資料，并且廣泛應用于資源開發、環境治理、土地利用、國防建設等眾多領域，有效地支持了國民經濟建設和科學研究。隨著計算機軟硬件、GIS技術、數字圖像處理、攝影測量和數據庫技術的飛速發展，通過磁帶、硬盤、光盤甚至膠片等媒介來管理航空資料的傳統方法已跟不上時代的步伐，建立航空影像數據庫勢在必行。進入21世紀，國家基礎地理信息中心聯合武漢武大吉奧信息工程技術有限公司開發了國家基礎航空攝影成果管理信息系統，各省市測繪相關部門也隨后建立了航空影像管理系統，實現了航空攝影成果信息化統一管理[3]。雖然這些系統可以很好地完成航攝資料的管理，而且支持影像數據瀏覽和更新，但是卻不能實現航空影像的漫游瀏覽和空間查詢。

目前，常用的航空影像配準拼接的方法包括：①利用攝影測量理論制作正射影像(DOM)；②利用圖像匹配技術進行航空影像拼接后，再人工進行配準[4]。伴隨著計算機與相關技術的飛速發展，處理航空影像時的自動化程度也在逐步提高。針對第1種方法，ERDAS LPS、VirtuoZo NT、JX-4C等全數字攝影測量工作站的出現，大大提高了正射影像制作的效率。以點、線、面為基元的圖像特征匹配算法，極大提升了第2種拼接方法的效率和準確度，具有代表性的特征匹配算法有：F?rstner算法[5-6]，SIFT算法[7-10]，基于小波變換、遺傳算法和最小二乘匹配的快速高精度影像匹配組合算法[11]等。

雖然以上兩種方法配準的航空影像精度比較高，但是大批量影像數據配準工作量巨大，對于只需要實現航空影像非精確位置查詢的航空影像數據庫，此種方法代價非常高。為減輕航空影像配準的工作量，本文僅利用航攝資料提供的攝區、航線和航片等元數據中的像主點坐標(經緯度坐標)、航攝比例尺、像幅高度和像幅寬度等字段，基于攝影測量學和數字圖像處理技術，使用GDAL和Pro4Net等開源工具，設計并實現無控制點依賴的航空影像配準算法，從而實現航空影像的快速拼接，滿足歷史航空影像小比例尺漫游瀏覽和空間查詢的要求。

1 數據整理與分析

本文研究區位于江蘇省，介于東經116°18′—121°57′，北緯30°45′—35°20′之間，地處江淮平原，地形以平原為主，江蘇省的平原面積為7萬km2，占全省面積的70%以上，主要由蘇南平原、蘇中江淮平原、蘇北黃淮平原組成。自從20世紀70年代以來，江蘇省進行了多次全省級的航空攝影測量，積累了大量寶貴的航空影像數據，本文研究對象包括1970年至今的江蘇省航空影像數據。

1.1 歷史航攝數據

本文需要處理并建庫的影像包括：①江蘇省測繪局檔案館館藏1976—1993年的小比例尺航空影像數據35 440張；②館藏1980—2004年大比例尺航空影像數據30 313張。其中每張影像大小為100 MB左右，總數據量達到6.3 TB以上。航攝資料包括航片掃描技術設計書、航片掃描技術總結報告、航片掃描質量檢測報告和航空膠片掃描儀檢測報告，元數據包含：攝區元數據、分區元數據、攝區范圍元數據、航線元數據、航片元數據、底片筒元數據和像片盒元數據。圖1為航空影像元數據關系示意圖。

圖1 航空影像元數據關系示意圖

1.2 數據分析

館藏歷史航攝數據具有如下特點：

(1) 數據量大。航攝數據包括航攝資料、航空影像和航空影像索引圖，其數據量主要由航空影像決定。單張無壓縮航空影像最大可達140 MB，最小在70 MB左右，一個中等大小的攝區擁有2000張左右影像，數據量超過195 GB。

(2) 航攝資料殘缺。航攝資料是航空影像數據配準的重要依據，但是因為年代久遠，大多數攝區航攝資料存在缺失現象，內外方位元素基本丟失。根據分析發現，現存航攝資料中攝區元數據的航攝比例尺、焦距、像幅寬度、像幅高度等字段，以及航空影像元數據的像主點經度、緯度等字段可以用于航空影像配準工作。

(3) 航線設計復雜多變。航線敷設方向一般為東西方向，考慮航攝區域特點等因素還會出現南北方向的情況，在某些攝區存在部分航線方向為東西、其他航線方向為南北的復雜情形，有些攝區因為沿著一定的人工建筑(如高速公路、鐵路等)或自然景觀(如河流、山脈等)敷設航線，因此航線沒有一定的規律(如圖2所示)。航線敷設方向決定了航空影像名稱的字頭朝向，然而掃描時影像字頭朝向各不相同，需根據具體情況進行相應處理。

圖2 某攝區航跡圖

以上多種因素導致了完全基于航攝資料的歷史航空影像配準工作效率相對較低、精度不高，僅能實現小比例尺的漫游瀏覽和空間查詢。

2 基于航攝資料的航空影像配準算法

2.1 算法思路

傳統的基于航攝資料的航空影像配準算法需要具備內、外方位元素，在圖像特征匹配算法支持下完成航空影像的空間前方交會，最后利用計算獲取的地面控制點進行仿射變換，從而完成航空影像配準。本文稱以上方法為攝影測量法，然而本文研究的歷史航空影像的航攝資料缺失內、外方位元素，無法使用攝影測量法配準歷史航空影像。因此，根據傳統的攝影測量法，以實現歷史航空影像拼接瀏覽和查詢為目的，本文設計了一種實現航空影像的快速拼接算法——估算法。估算法的算法思想為：利用航攝比例尺、像幅高度、像幅寬度和像主點坐標等信息，將攝影測量的坐標系統進行簡化，從而估算航空影像四角點坐標，最后利用仿射變換完成航空影像配準。

2.2 算法實現

將航攝時坐標系簡化為像空間坐標系和物方坐標系(并使用投影坐標系作為物方坐標系)，像空間坐標系中假設經過裁切處理的影像掃描坐標系相同，同時假定像空間坐標系只在水平方向做旋轉運動(即假定飛機沒有豎直方向的轉動)。

由于內外方位元素的缺失，假設航片像主點為航空影像有效范圍的中心點，假定航攝比例尺為整張影像的比例尺，并且像幅寬度和像幅高度為像片有效范圍的高度與寬度。算法可通過以下步驟實現。

2.2.1 像片背景噪音去除

掃描時由于背景的存在，航空影像實際掃描范圍大于有效范圍，估算法配準影像需要利用航片有效范圍，因此必須去除像片背景噪音。對大量航空影像分析發現，影像背景與有效范圍之間存在明顯的灰度值差，在像片上反映為背景部分與有效范圍的分割線，如能夠確定一個閾值，就能將背景與有效范圍區分。本文采用影像灰度之差加權和最小的算法計算最佳閾值，完成影像有效范圍與背景的分割，提取有效影像范圍。

由于影像框標和掃描影像的偏轉，會在四角存在框標和不同程度的影像旋轉。為消除旋轉對配準精度的影像，利用邊緣檢測[12-15]和最小二乘算法實現像片旋轉的糾正。

為提高影像有效范圍提取效率，結合航空影像特點，設置了一個合理的搜索范圍和搜索策略：即從上到下和從下到上搜索n行影像，n為設定值且取值范圍是(0,R](R為影像總行數)，進而確定有效影像上下邊界行；自左向右和自右向左搜索m列影像，m為設定值且取值范圍是(0,C](C為影像總列數)，從而確定有效影像左右邊界列；最終實現影像有效范圍提取。

經過以上算法處理的航片，在框標所在處會存在一定的背景。為增強航空影像漫游瀏覽的視覺效果，設置影像四角點一定長寬的影像灰度值為0，以實現配準后影像的美化顯示。像片去噪流程示意圖如圖3所示。

圖3 影像背景噪音去除流程

2.2.2 像片角點坐標計算和瀏覽抽取

圖4 簡化的航攝坐標系統

2.2.3 影像配準

影像配準一般需要經過變換重采樣，重采樣需要消耗高內存并且花費大量時間。本文利用ArcInfo、MicroStation、AutoCAD等均支持坐標信息文件TFW為影像賦予空間坐標，大大提高了航片配準效率。TFW定義了影像坐標與空間坐標之間放射變化關系，式中x′、y′表示像素對應的空間坐標，x、y為像素行列坐標，A、B分別為x、y方向的像素分辨率，D、B為圖像旋轉參數，C、F分別為圖像左上角點空間坐標值。根據航空影像四角點坐標及相關信息，可以計算TFW文件的六參數。

3 結論與討論

(1) 本文使用小比例尺航空影像作為試驗數據，利用估算法對航空影像配準，結果表明該算法可以準確地抽取出相應重疊度的航片。航空影像配準之后，即可以實現航空影像的拼接，進而滿足漫游瀏覽和空間查詢。如圖5、表1所示，對比抽取前后的航空影像，可以發現漫游影像抽取后一般為原始影像片數的一半左右，部分甚至比抽取前的1/10稍多。因此，對抽取之后的航空影像進行裁切、配準，進而實現航空影像的拼接將大大提高處理效率。

圖5 某攝區抽取效果

表1 部分攝區抽片結果

(2) 精度檢查：由于本文對歷史航空影像進行配準的目的在于小比例尺漫游瀏覽與空間查詢，同時考慮像主點定位精度較低及估算法對配準結果的影響，常規的控制點定位檢查意義不大。因此，本文采取航空影像與矢量數據疊加的方法進行檢驗，將航空影像拼接圖與江蘇省矢量河流、道路等進行疊加(如圖6所示)，經目視檢查，主要標志性地物重合較好，可以基本滿足漫游瀏覽和空間查詢的需求。

圖6 拼接影像與矢量疊加

(3) 本文僅使用航攝資料進行航空影像配準，拼接精度相對較低。后期研究可引入DOM、DEM數據結合圖像處理相關技術，對航空影像進行正射糾正，從而實現影像精確配準。

4 結 語

基于攝影測量與圖像處理相關理論，本文設計了基于有限航攝資料的航空影像配準算法。利用該方法，對航攝資料部分缺失的江蘇省測繪資料檔案館館藏歷史航空影像進行了無交互快速批量配準。與傳統的制作DOM影像及人工配準方法相比，本文算法無需人工干預，大大提高了航空影像配準的處理效率，能滿足中低精度的航空影像管理需求。但本文僅使用航攝資料進行航空影像配準，拼接精度相對較低。后期研究擬引入DOM、DEM數據，結合圖像處理相關技術，對航空影像進行無交互快速批量航空影像精糾正，以滿足高精度的航空影像更高的應用需求。

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