專利名稱：正射鑲嵌線的自動選擇與正射影像無縫鑲嵌方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及正射影像鑲嵌線的自動選擇與正射影像無縫鑲嵌方法，用于測 繪行業(yè)正射影像地圖生產(chǎn)，屬于遙感測繪領(lǐng)域。
背景技術(shù)：
正射影像的制作過程中，在單張航空或遙感影像生成的單片正射影像上選 擇鑲嵌線進行鑲嵌操作是一個重要步驟，國內(nèi)現(xiàn)有正射影像(DOM)生產(chǎn)軟件 一般是先給出鑲嵌線的初始位置，然后再人工修改鑲嵌線以避免穿過房屋，樹木 等高出地面的地物或者灰度反差大的區(qū)域，如VirtuoZo， JX4等。國際上較為先 進的DOM與True Ortho (真正射影像)制作軟件Pixel Factory,雖然已基本解 決這一問題，但在實際應(yīng)用中，依然存在一定問題。國際攝影測量學(xué)界對該問題 的論述較少，在攝影測量手冊中，沒有提及到鑲嵌線的自動檢測算法。Martin Kerschner提出利用twin snakes算子選擇正射影像的鑲嵌線，從而榮獲2004年 第20屆ISPRS大會U.V.HELAVA最佳論文獎，但其實驗結(jié)果主要針對森林地區(qū)， 沒有城市地區(qū)房屋較為密集情況下的鑲嵌線檢測結(jié)果。目前航空數(shù)碼影像已經(jīng)成 為航測生產(chǎn)最主要的數(shù)據(jù)來源，其高重疊度，大比例尺特征極大增加了IH射影像 鑲嵌處理的工作量。鑲嵌線自動檢測的研究與解決無疑能提高DOM生產(chǎn)的效率 與質(zhì)量，對于測繪行業(yè)實現(xiàn)DOM的自動化生產(chǎn)具有重要意義。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的是提供一種利用蟻群算法進行正射影像鑲嵌線自動選擇并進
行.m射影像的無縫鑲嵌的方法，該方法實現(xiàn)了測繪行業(yè)中DOM的自動化生產(chǎn)。
本發(fā)明提供的技術(shù)方案是， 一種正射鑲嵌線的自動選擇與自動無縫鑲嵌方 法，包括以下步驟-
1. 在完成航空影像空三定向與數(shù)字地面模型(DEM)采集的基礎(chǔ)上，將原始影 像進行正射糾正得到單片正射影像。每相鄰兩幅單片正射影像構(gòu)成一個待 鑲嵌的正射影像對；
2. 將待鑲嵌正射影像對按地面坐標(biāo)進行重疊，得到重疊區(qū)域的灰度差值圖像， 房屋、樹冠等或者成像顏色反差大的地物會在差值圖像上以較亮的灰度特 性表現(xiàn)出來，則差值圖像上的較亮區(qū)域即差值圖像灰度值人于30的岡域為正射鑲嵌線的障礙區(qū)域；將進行單片正射糾正的待鑲嵌正射影像對按地面坐標(biāo) 進行重疊，然后對正射影像對的重疊區(qū)域逐象素利用公式(l)求取灰度差值， 得到重疊區(qū)域的差值圖像。
其中g(shù) & W與經(jīng)& W分別為兩幅待鑲嵌圖像在地面坐標(biāo)A /處的灰 度值，g^^為差值圖像上,，/處的象素灰度值。
由于高出地面的地物在糾正后的單片正射影像上仍存在投影差，并且 投影差的大小還能反映地物高出地面的高度，因此將待鑲嵌的相鄰正射影 像對根據(jù)地面坐標(biāo)計算它們在重疊區(qū)域的差值圖像，差值圖像上較亮的區(qū) 域就能夠反映高出地面地物的位置，并且地物成像顏色反差大的區(qū)域也會 在差值圖像上反映出來。因此在差值圖像上較亮的區(qū)域就是正射鑲嵌線的 障礙區(qū)域。
3.利用蟻群算法的正反饋，群體智能的啟發(fā)式搜索特性，在差值圖像中選擇
避開障礙區(qū)域的最優(yōu)路徑，即得到兩幅待拼接正射影像的鑲嵌線，利用鑲
嵌線將正射影像對進行鑲嵌融合；
a) 將兩幅待鑲嵌的正射影像按地理坐標(biāo)重疊，則初始鑲嵌線應(yīng)該是它 們重疊區(qū)域的中心線，對于航空影像，可以將兩幅影像攝站連線的 中垂線視為初始鑲嵌線。
b) 根據(jù)重疊區(qū)域的差值圖像的灰度與初始鑲嵌線位置確定蟻群路徑點 的初始信息素值。
正射影像的鑲嵌線需避開差值圖像上的較亮區(qū)域，可按灰度值大 小設(shè)置信息素值，灰度越小，信息素越高，該路徑點被選擇的概率也就 越高。在糾正后的正射影像上越靠近邊緣處，地物的投影差越大，而且 分辨率也不如影 像中心處。因此最終提取的鑲嵌線應(yīng)盡可能的分布 于初始鑲嵌線附近，不應(yīng)偏離初始鑲嵌線太遠，因此可以設(shè)置信息素 的向心性，使靠近初始鑲嵌線的 路徑點信息素高。
c) 基于路徑點的初始信息素，利用蟻群算法搜索最優(yōu)路徑，過程如下
1)將初始鑲嵌線的起點像素作為路徑搜索的起點放置一只螞 蟻，螞蟻的備選路徑點為下一行像素(路徑點)上在當(dāng)前點附近的若干個路徑點。
2) 螞蟻根據(jù)信息素值按概率從備選路徑點中選擇一個路徑點作 為下一個當(dāng)前路徑點。重復(fù)該過程直到螞蟻到達路徑點的最 后一行。
3) 將螞蟻路徑表中記載的路徑點上的信息素更新。
4) 重復(fù)1)-3)歩，直至達到循環(huán)次數(shù)或者路徑收斂為止。
5) 在通過蟻群算法確定鑲嵌線后，利用鑲嵌線將正射影像對進 行鑲嵌融合。
4.將整個測區(qū)的單片正射影像先按航帶進行逐一鑲嵌，得到各航帶的正射鑲 嵌成果，然后再將各航帶的正射鑲嵌影像進行鑲嵌，得到最終的正射影像 圖(D0M)。
本發(fā)明在正射影像鑲嵌過程中全自動確定鑲嵌線的位置，使鑲嵌線自動避 開房屋、樹冠等高出地面的地物，并且避開在相鄰正射影像圖上成像顏色反差大 的區(qū)域，代替現(xiàn)有的手工確定鑲嵌線或者手工修改鑲嵌線的方法，能極大的提高 測繪行業(yè)正射影像地圖的生產(chǎn)效率。


圖1房屋在單片正射影像上的投影差以及重疊區(qū)域的差值圖像。
圖2地物成像顏色反差大的區(qū)域以及差值圖像。
圖3待鑲嵌正射影像對的初始鑲嵌線。
圖4路徑點初始信息素。
圖5蟻群算法提取的鑲嵌線與鑲嵌融合結(jié)果。
圖6鑲嵌線避開房屋與水面。
圖7單航帶鑲嵌結(jié)果。
圖8航帶間的鑲嵌結(jié)果。
具體實施例方式
下面結(jié)合附圖和具體實施例對本發(fā)明提供方法作進一歩的說明。
本發(fā)明包括以下步驟
1.在完成航空影像空三定向與數(shù)字地面模型(DEM)采集的基礎(chǔ)上，將原始 影像進行正射糾正得到單片正射影像。每相鄰兩幅單片正射影像構(gòu)成一個 待鑲嵌的正射影像對；2. 將待鑲嵌正射影像對按地面坐標(biāo)進行重疊，得到重疊區(qū)域的灰度差值圖像， 房屋、樹冠等或者成像顏色反差大的地物會在差值圖像上以較亮的灰度特 性表現(xiàn)出來，則差值圖像上的較亮區(qū)域即為正射鑲嵌線的障礙區(qū)域；
將進行單片正射糾正的待鑲嵌正射影像對按地面坐標(biāo)進行重疊，然后 對正射影像對的重疊區(qū)域逐象素利用公式(l)求取灰度差值，得到重疊區(qū)域 的差值圖像。
go，y)-M義j)-< 20,力| (i)
其中g(shù)i(3c,^與g2^^分別為兩幅待鑲嵌圖像在地面坐標(biāo)x,少處的灰度
值，g&w為差值圖像上^^處的象素灰度值。
由于高出地面的地物在糾正后的單片正射影像上仍存在投影差,如圖1
一a,圖l一b所示，并且投影差的大小還能反映地物高出地面的高度，因此 將待鑲嵌的相鄰正射影像對根據(jù)地面坐標(biāo)計算它們在重疊區(qū)域的差值圖 像，差值圖像上較亮的區(qū)域就能夠反映高出地面地物的位置如圖l一c，并 且地物成像顏色反差大的區(qū)域也會在差值圖像上反映出來，如圖2所示。 因此在差值圖像上較亮的區(qū)域即差值圖像灰度值人T 30就是正射鑲嵌線的障 礙區(qū)域。
3. 利用蟻群算法的正反饋，群體智能的啟發(fā)式搜索特性，在差值圖像中選擇 避開障礙區(qū)域的最優(yōu)路徑，即得到兩幅待拼接正射影像的鑲嵌線，利用鑲 嵌線將正射影像對進行鑲嵌融合；
a) 將兩幅待鑲嵌的正射影像按地理坐標(biāo)重疊，則初始鑲嵌線應(yīng)該是它 們重疊區(qū)域的中心線，對于航空影像，可以將兩幅影像攝站連線的 中垂線視為初始鑲嵌線，該鑲嵌線沒有考慮房屋等是否被切割，如 圖3所示。
b) 根據(jù)重疊區(qū)域的差值圖像的灰度與初始鑲嵌線位置確定蟻群路徑點 的初始信息素值。
正射影像的鑲嵌線需避開差值圖像上的較亮區(qū)域，可按灰度值大 小設(shè)置信息素值，灰度越小，信息素越高，該路徑點被選擇的概率也就 越高。在糾正后的正射影像上越靠近邊緣處，地物的投影差越大，而且 分辨率也不如影 像中心處。因此最終提取的鑲嵌線應(yīng)盡可能的分布于初始鑲嵌線附近，不應(yīng)偏離初始鑲嵌線太遠，因此可以設(shè)置信息素 的向心性，使靠近初始鑲嵌線的 路徑點信息素高。路徑點上最終的 初始信息素值如圖4所示。
C)基于路徑點的初始信息素，利用蟻群算法搜索最優(yōu)路徑，過程如下
1) 將初始鑲嵌線的起點像素作為路徑搜索的起點放置一只螞蟻，螞 蟻的備選路徑點為下-一行像素(路徑點)...匕在當(dāng)前點附近的若千 個路徑點。
2) 螞蟻根據(jù)信息素值按概率從備選路徑點中選擇-一個路徑點作為 下一個當(dāng)前路徑點。重復(fù)該過程直到螞蟻到達路徑點的最后一 行。
3) 將螞蟻路徑表中記載的路徑點上的信息素更新。
4) 重復(fù)l)-3)歩，直至達到循環(huán)次數(shù)或者路徑收斂為止。
5) 在通過蟻群算法確定鑲嵌線后，利用鑲嵌線將正射影像對進行鑲
嵌融合。圖5是最終選擇的鑲嵌線與鑲嵌融合后的結(jié)果，圖6
顯示了鑲嵌線避開房屋和水面的結(jié)果。 4.將整個測區(qū)的單片正射影像先按航帶進行逐一鑲嵌，得到各航帶的正射鑲
嵌成果，然后再將各航帶的正射鑲嵌影像進行鑲嵌，得到最終的正射影像
圖(DOM)。單航帶正射鑲嵌結(jié)果與航帶間的鑲嵌結(jié)果分別如圖7， 8所示。
權(quán)利要求
1.一種自動確定正射影像鑲嵌線并進行正射影像自動無縫鑲嵌的方法，其特征在于包括以下步驟(1)在完成航空影像空三定向與數(shù)字地面模型采集的基礎(chǔ)上，將原始影像進行正射糾正得到單片正射影像，每相鄰兩幅單片正射影像構(gòu)成一個待鑲嵌的正射影像對；(2)將待鑲嵌正射影像對按地面坐標(biāo)進行重疊，得到重疊區(qū)域的灰度差值圖像，則差值圖像灰度值大于30的區(qū)域即為正射鑲嵌線的障礙區(qū)域；(3)利用蟻群算法的正反饋，群體智能的啟發(fā)式搜索特性，在差值圖像中選擇避開障礙區(qū)域的最優(yōu)路徑，即得到兩幅待拼接正射影像的鑲嵌線，利用鑲嵌線將正射影像對進行鑲嵌融合，實現(xiàn)正射影像自動無縫鑲嵌。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述自動確定正射影像鑲嵌線并進行正射影像自動無縫鑲嵌的方法，其特征在于利用蟻群算法進行鑲嵌線的自動確定并進行正射影像的自動無縫鑲嵌包括以下步驟(1) 將兩幅待鑲嵌的正射影像按地理坐標(biāo)重疊，則初始鑲嵌線是它們重疊區(qū)域的中心 線；(2) 根據(jù)重疊區(qū)域的灰度差值圖像的灰度與初始鑲嵌線位置確定蟻群路徑點的初始信 息素值，差值圖像上灰度值越低，則信息素值越高，同時距離初始鑲嵌線越近，信息素值越高；(3) 基于路徑點的初始信息素值，利用蟻群算法搜索最優(yōu)路徑時，可以搜索到既避開紋理反差大的區(qū)域，又可使鑲嵌線盡可能分布于初始鑲嵌線附近的路徑，過程如下 1) 將初始鑲嵌線的起點像素作為路徑搜索的起點放置- 只螞蟻，螞蚊的備選路徑 點為下一行像素上在當(dāng)前點附近的若干個路徑點； 2) 螞蟻根據(jù)信息素值按概率從備選路徑點中選擇一個路徑點作為下一個當(dāng)前路徑 點，重復(fù)該過程直到螞蟻到達路徑點的最后一行； 3) 將螞蟻路徑表中記載的路徑點上的信息素更新； 4) 重復(fù)l)-3)步，直至達到循環(huán)次數(shù)或者路徑收斂為止； (4) 在通過蟻群算法確定鑲嵌線后，利用鑲嵌線將正射影像對進行鑲嵌融合。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種自動確定正射影像鑲嵌線并進行正射影像自動無縫鑲嵌的方法，該方法利用蟻群算法的正反饋，群體智能的啟發(fā)式搜索特性，在差值圖像中選擇避開障礙區(qū)域的最優(yōu)路徑，即得到兩幅待拼接正射影像的鑲嵌線，利用鑲嵌線將正射影像對進行鑲嵌融合，實現(xiàn)正射影像自動無縫鑲嵌。本發(fā)明在正射影像鑲嵌過程中全自動確定鑲嵌線的位置，使鑲嵌線自動避開房屋、樹冠等高出地面的地物，并且避開在相鄰正射影像圖上成像顏色反差大的區(qū)域，代替現(xiàn)有的手工確定鑲嵌線或者手工修改鑲嵌線的方法，能極大的提高測繪行業(yè)正射影像地圖的生產(chǎn)效率。
文檔編號G06T5/50GK101303231SQ200810048328
公開日2008年11月12日 申請日期2008年7月8日 優(yōu)先權(quán)日2008年7月8日
發(fā)明者孫明偉, 張劍清, 張祖勛 申請人:武漢大學(xué)