基于無姿態參數影像數據的融合與發布系統設計與實現

姜青濤 劉恒泉 戴希貝

（北京道達天際科技有限公司，北京100089）

1 概述

本文介紹了圖像配準和切片等算法和技術，并根據這些和技術設計實現了基于無姿態參數影像數據的融合與發布系統。系統的大致工作流程如下：用戶根據紅外影像數據的注釋信息下載或選取基準底圖，然后將基準底圖和待配準圖像加載到系統預覽界面并選取特征點對，系統通過特征點匹配算法對影像數據進行配準，進而賦予影像數據地理坐標信息。配準完成后，系統將用戶校驗合格的圖像進行投影和坐標系標準化處理，即轉換為WGS84 坐標系。經過影像數據標準化處理，系統獲取預設的或自定義的切片參數設置并根據切片規則進行切片，最后將切片輸出的文件入庫并發布到切片服務供前端調取使用，至此，基于無姿態參數影像數據的融合與發布流程結束。[1]

2 相關技術

2.1 特征點匹配

所謂圖像配準就是利用一些特定的算法和參數找到兩幅影像數據圖像的像素間的空間映射關系。而地理影像配準就是在尋找空間映射關系的過程中賦予被配準圖像以地理信息。本文所述系統利用的主要技術是基于Harris-Affine(H-A)的特征配準算法，即互補不變特征匹配的配準算法。

目前圖配準主要使用的方法基于特征點匹配，（轉下頁）其優點是計算速度快，操作簡單，基于特征點匹配的方法有四個主要步驟：數據準備，輸入特征點對，圖像特征匹配，圖像投影變換。

簡單的說，我們選擇兩個影像數據圖像中的匹配特征點，將待配準圖像與基準底圖中的等價匹配特征點進行關聯，然后變換影像數據使兩個圖像對齊。匹配點表示一對基準圖像和待配準圖像中對應的清晰的元素點。每組匹配點由三到若干對特征點組成，具體數量依算法而定。算法需要將兩個圖像中對應的特征點進行關聯或“匹配”。

在匹配至少三對特征點之后，算法應用局部不變特征，先求取準底圖影像數據和待配準影像數據間的仿射變換參數，然后通過仿射變換參數將基準底圖影像數據和待配準影像數據進行計算配準，最后，空間中相同平面的兩個影像數據通過單應性變換進行關聯并賦予地理信息。經過大量實驗表明:該算法能夠快速高精度實現大失配圖像的自動配準。[2]

2.2 切片規則和切片步驟

為了增強數據成果的可移植性，系統遵循基于墨卡托投影的切片規則進行切片。切片規則所依賴的為墨卡托投影是一種“等角正切圓柱投影”，其地圖投影結果是平面上的正方形，本文選擇Web 墨卡托投影是考慮到這種地圖投影方式在互聯網地圖的應用比較廣泛。基于墨卡托投影的切片主要分以下兩個步驟：

第一步，計算地圖空間可視范圍切片索引。

影像數據在地圖空間可視范圍的切片索引包括影像數據起始點、末尾點和中間區域的切片索引，切片Url 索引包括起始點、末尾點和中間區域的切片Url 索引，對于特定縮放級別，切片像素大小的影像數據的切片索引計算公式如下：

由上述公式循環遍歷i 和j 計算出切片的索引，進一步計算出各個切片的Url。

第二步，計算切片放在地圖空間上的位置。

經過上一步，組成影像數據視圖的所有切片的Url 都已計算得到，接下來是計算每個切片在地圖空間上的位置，計算公式如下：

上述公式(1)和公式(2)中：i 為地圖范圍和地圖空間可視范圍角點編號，j 為待切片數據的縮放級別，M為地圖范圍，V 為地圖空間可視范圍，R 為影像數據分辨率，h 為切片的大?。ㄏ袼氐膶挾群透叨认袼財担?。Rj 為在j 級別下的分辨率，Sij 為地圖空間可視范圍在j 級別視圖的i 方向的索引，Tij 為以Sij 為索引的切片在地圖空間上的位置。特殊的，上述切片的起始和末尾分別表示切片的左下角和右上角點。[3]

3 系統設計

基于上述影像配準和切片技術，我們設計了無姿態參數影像數據的融合與發布系統：

作為全球最重要的生產資料展覽會主辦方之一，漢諾威展覽公司在德國和世界各地舉辦著豐富多彩的展覽活動，目前公司已躋身德國五大展覽公司之列，公司旗下擁有多個全球領先的品牌系列展會，與木業有關的展會有：DOMOTEX漢諾威國際地面鋪裝展覽會(地毯和其他地面鋪裝)、HANNOVER MESSE漢諾威工業博覽會(工業技術)、LIGNA漢諾威國際林業木工展覽會(木工、木材加工、林業技術)。漢諾威展覽公司也會定期舉辦一系列第三方籌辦的國際知名盛會，此新聞發布會同期在廣州東方賓館召開了2018漢諾威林業木工大會——LIGNA.Conference 2018。

3.1 系統數據模型和功能類設計

系統對影像數據類型支持多來源數據，并支持不同分辨率的遙感影像數據，類型主要包括紅外影像數據、CCD 可見光數據，SAR 數據和高光譜數據等。

為了無姿態參數影像數據的融合與發布功能的實現，系統功能類包括影像數據參數提取，影像數據基準地圖獲取，影像數據基準底圖預覽，影像數據基準底圖保存，讀取影像數據基準底圖展示，讀取影像數據元數據展示，選擇三對特征點分別保存，計算配準，預覽校驗影像數據配準地圖，判斷影像數據配準圖像投影，轉換影像數據配準圖像為WGS84 投影，影像數據配準圖像入庫，加載影像數據配準圖像，影像數據配準圖像切片參數設置，影像數據配準圖像切片，影像數據配準圖像生成縮略圖，預覽影像數據配準圖像縮略圖，影像數據配準圖像縮略圖入庫，預覽影像數據配準圖像切片，影像數據配準圖像切片入庫，打包影像數據上傳。

3.2 系統流程設計

基于無姿態參數影像數據的融合與發布系統設計時序如下：

第一步，使用者根據影像數據文件參數附件提取影像數據注釋信息,系統提供兩種注釋信息校驗，包括注釋信息的手動、自動化提取。。

第二步，獲取基準地圖，將第一步提取的影像數據注釋信息填寫到基準地圖下載參數設置，系統通過計算裁剪基準底圖并加載。

第三步，選擇加載待配準數據并校驗所選的兩幅圖像要有相同的部分，否則配準沒有意義。

第四步，選擇配準算法。本文提供的配準策略包括兩種，分別是Harris-Affine 算法和Homography 匹配算法。對不同特征的圖像，選擇其適合的配準算法，這對配準結果的好壞至關重要，不同的特征點配準策略所需的特征點數量不同，一般來講，特征點數量越多，圖像配準越準確。

第六步，做好前期準備工作之后，開始計算配準，由于兩種配準策略所需的特征點數量不同，其具體算法實現過程不同，所以各個算法所需時間頁不同。

第七步，系統加載顯示配準后的結果供查驗，查驗內容除配準圖像外還包括匹配定位完成的tif 數據和其他帶坐標的柵格數據的名稱，四至范圍，像元大小，投影坐標系等。系統后臺判斷影像數據配準圖像投影，如果投影不匹配，轉換影像數據配準圖像為WGS84 投影，轉換完成后影像數據配準圖像入庫，為數據三維展示提供支撐。影像數據配準過程中圖像示例如下圖所示：

圖1 基準圖像特征點

圖2 待配準圖像特征點

第八步，在切片準備階段加載預覽已配準數據，校驗合格后開始自動設置切片參數，系統也支持包括切片層級，切片空間范圍，切片像素大小，切片的格式等切片參數的手動設置。

第九步，系統記錄影像數據配準圖像的切片參數設置并開始切片，切片完成后將切片數據信息入庫并發布到切片服務。

第十步，Web 端依據切片Url 引用規則調用切片服務并加載已融合數據圖層，疊加展示底圖和配準和切片的數據，系統支持通過調整覆蓋的切片加載透明度來查看最新的影像數據與底圖的對比變化。已配準影像數據切片過程中圖像示例如下圖所示：

圖3 基準底圖和配準圖像疊加展示

圖4 切片數據展示

4 系統實現

4.1 系統界面

本文的系統基于設計功能需求并結合實際業務流程進行軟件界面設計，使最終的系統界面效果能夠切合業務邏輯，并滿足用戶的易操作需求，圖形界面元素包括基準底圖下載設置窗口，基準底圖加載窗口，待配準數據加載窗口，配準策略選擇選擇框，特征點坐標微調工具窗口，保存特征點對功能按鈕，加載結果按鈕和預覽結果加載窗口。具體如圖5 所示：

圖5 切片和發布系統界面

4.2 系統操作

首先，點擊下載基準底圖按鈕，輸入基準底圖下載參數，然后點擊加載待處理數據按鈕并從彈出列表中選擇原始圖像。點擊匹配算法選擇要使用的特征點匹配算法。接著，手動選擇若干對特征點并分別保存，保存特征點之前用戶可以通過特征點坐標微調工具對特征點位置進行精確調整。最后，點擊預覽結果，系統計算匹配并預覽結果在界面的右方預覽結果窗口。

切片階段，選擇要切片的數據點擊切片上傳，系統根據默認參數設置進行切片，切片后數據包自動保存入庫并生成切片Url 索引，完成無姿態參數影像數據到帶姿態參數影像數據的轉換。

本系統最大的優點是可以選擇不同的配準策略，這使系統變得更加靈活，可擴展性更強，算法的效率也大大提高。

5 結論

融入圖像配準技術和切片處理的數據規范化處理系統在諸多行業具有重大的實踐意義。本文在研究影像數據的配準算法和切片規則的基礎上，根據影像數據類型多源的特點，完成了基于影像配準和切片技術的影像數據規范化處理系統的設計。系統首先將圖像配準算法應用并設計了數據配準處理分系統來負責圖像特征提取、特征匹配等功能，然后按照切片設計開發了影像數據切片和發布功能，最后將兩者有機結合，開發了影像數據規范化處理系統，并詳細介紹了系統的使用流程。