技術(shù)領(lǐng)域：

本發(fā)明涉及光譜技術(shù)，遙感測量領(lǐng)域，具體涉及一種機載高光譜圖像的幾何校正裝置及其方法，該方法適用于輕小型低成本高分辨率光譜遙感系統(tǒng)。

背景技術(shù)：
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推掃式高光譜相機是一種采用線陣推掃成像方式的高光譜成像儀。推掃式高光譜相機常與機載平臺相結(jié)合，具有光譜波段多，波段連續(xù)，圖譜合一的特點，能夠提供豐富的地表信息。目前已廣泛應(yīng)用于巖礦識別，植被類型區(qū)分，生態(tài)環(huán)境監(jiān)測等領(lǐng)域。

在成像過程中，由于飛機運動和氣流影像，推掃成像方式獲取的高光譜數(shù)據(jù)會存在較大的幾何畸變，這種畸變會嚴重影響圖像質(zhì)量，有時候甚至造成了圖像無法目視判讀，嚴重影響了影像的正常應(yīng)用。對于幾何校正，最基本的是需要獲取成像系統(tǒng)的外方位元素，即航偏角γ、俯仰角α和側(cè)滾角β(heading,pitch,roll,hpr)。目前常用的方法為地面控制點法和慣性姿態(tài)測量法。對于第一種方法，在困難地區(qū)，無圖區(qū)或者人員不能通達的地區(qū)，人們常常只能獲得少量地面控制點或者根本無法獲得地面控制點。對于第二種方法，普通民用慣性姿態(tài)測量產(chǎn)品(如mese陀螺)的精度一般只能做到±0.1°，無法對分辨率達到毫弧度量級的高分辨率高光譜圖像進行像元級別幾何校正。某些能夠達到要求的慣性姿態(tài)測量系統(tǒng)，比如航空位置與姿態(tài)自動測量和穩(wěn)定裝置(pos)，激光陀螺等，絕對角度精度能夠做到±0.001°，但價格昂貴，動輒幾百萬，并且重量達到數(shù)公斤，影響了該技術(shù)的推廣應(yīng)用。

本發(fā)明采用的三個高速面陣cmos相機成本可以控制在10萬元以下，并具有高精度的特點，因此本發(fā)明提供的機載高光譜圖像實時幾何校正方法及裝置，能夠很好解決當前機載高光譜相機姿態(tài)測量成本高的問題。

技術(shù)實現(xiàn)要素：
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本發(fā)明所要解決的問題是提供一種機載高光譜圖像的幾何校正裝置和校正方法。

本發(fā)明所述的裝置，由運輸機，機載穩(wěn)定平臺控制器1，機載穩(wěn)定平臺2，固定支架3，慣性姿態(tài)測量模塊4，高速面陣cmos相機5，高光譜相機6組成。整套裝置可以配合運12型運輸機使用。運輸機艙提供測量窗口，在窗口上安裝機載穩(wěn)定平臺。該穩(wěn)定平臺由鋁合金制作，并提供多種機械安裝接口。穩(wěn)定平臺自帶一款低成本的mems慣性姿態(tài)測量模塊，能夠通過反饋控制使平臺穩(wěn)定在±0.05°～±0.1°。穩(wěn)定平臺中心為固定支架，支架中心固定一個高光譜相機。三個高速面陣cmos相機以高光譜相機中心視場主光軸為對稱軸，呈正三角形分布。三個高速面陣cmos相機透鏡中心距離光譜儀安裝支架中心50cm，與光譜儀相機光軸平行。

綜合考慮像元規(guī)模、像元尺寸和幀頻三個指標參數(shù)，結(jié)合項目需求，光譜儀決定采用加拿大dalsa公司的jugar型ccd探測器。該款ccd為四相面陣背照減薄幀轉(zhuǎn)移型探測器，光譜儀波段范圍是0.4-1.0um,光譜分辨率小于5nm。

cmos采用英國e2v公司的ev76c664型探測器。在典型應(yīng)用模式下，該面陣相機適應(yīng)作業(yè)高度1000～8000m，飛行速度180km/h～800km/h，在3000m作業(yè)高度時，空間分辨率0.25毫弧度(mrad)，幀速為350幀/秒。則此時每個高速面陣cmos相機地面分辨率為：

2×3000×tan(0.25×256/1000/2)≈200m.(1)

該像元分辨率優(yōu)于高光譜相機，是高光譜相機像元分辨率的3倍左右。該模式下具有突出的地物探測和識別能力。

電子學系統(tǒng)主要由驅(qū)動模塊、信息獲取模塊、主控模塊和通信模塊組成，驅(qū)動模塊對輸入電源進行去耦、分配，為探測器正常工作提供所需的偏壓。信息獲取模塊為cmos芯片提供輸入輸出接口，對視頻信號進行射級跟隨，提高信號的傳輸能力，將模擬視頻信號轉(zhuǎn)換成數(shù)字信號，送入主控fpga中。主控模塊為驅(qū)動模塊提供驅(qū)動時序、控制的視頻信號處理、編排數(shù)據(jù)格式、控制數(shù)據(jù)傳輸?shù)取Ｍㄐ拍K對成像數(shù)據(jù)進行并串轉(zhuǎn)換，并經(jīng)同軸電纜傳輸?shù)綌?shù)據(jù)記錄設(shè)備中。

高光譜相機和三個高速面陣cmos相機同時對地面成像。首先，高速面陣cmos獲取的圖形進行基于直方圖的圖像標準二值化處理，采用灰度平均值值法，即使用整幅圖像的灰度平均值最為二值化的閾值。

threshold＝sum/amount(4)

其中，h(g)為各顏色分量的直方統(tǒng)計函數(shù)，g為各個分量，sum為整幅圖像的灰度統(tǒng)計總和，amount為灰度統(tǒng)計數(shù)量，threshold即為閾值。

接著進行濾波和圖像特征點的提取。濾波主要采用高斯濾波，即線性平滑濾波。對整幅圖像進行加權(quán)平均，每一個像素點的值都由本身和領(lǐng)域內(nèi)的其他像素值經(jīng)過加權(quán)平均得到。特征提取采用尺寸不變特征變換算法(sift)，利用原始圖像與高斯核函數(shù)的卷積來建立尺寸空間，并在高斯差分空間金字塔上提取出尺寸不變性的特征點。

對于連續(xù)兩幅圖像，我們對后一張進行坐標變換。通過對不同的航偏、俯仰和側(cè)滾角組合進行網(wǎng)格搜索，在兩幅圖像左，中，右分別選取三個特征區(qū)域，比對前后兩張圖像特征區(qū)域中的特征點來確定姿態(tài)角即航偏角γ、俯仰角α和側(cè)滾角β。例如。對于地面特征點a，在水平圖像p⁰和傾斜圖像p上的構(gòu)像分別是a⁰和a,對應(yīng)的以各自像主點為原點的像點坐標分別為(x⁰,y⁰)和(x,y)。則有：

其中，f為焦距。利用該公式獲得俯仰角α，同理可獲取其余兩個角度。

為了獲得相對于地面坐標系的絕對姿態(tài)角，需要對系統(tǒng)初始姿態(tài)進行定標。這里采取通過地面控制點來獲取測量平臺姿態(tài)角的方法?？刂泣c的地理坐標提前確定。當三個高速面陣cmos相機平拍攝到地面控制點后，通過控制點的地理坐標和在圖像上的位置坐標，來計算相機平臺當前的姿態(tài)角。此姿態(tài)角即為后面計算用到的初始角度。

獲取姿態(tài)角α,β,γ后，基于共線方程計算因飛機姿態(tài)變化導致的像點位移。由攝影測量基本原理，線中心投影的幾何關(guān)系可以用共線方程表示：

其中，f為焦距，xreal和yreal是地物點的實際地理坐標，(x,y)為像素點在地面坐標系中的坐標，(x,y,z)為像素點在圖像框標坐標系中的坐標，(xs,ys,zs)為投影中心在圖像框標坐標系中的坐標，ai,bi,ci(i＝1,2,3)為只含三個獨立參數(shù)的九個方向余弦，它們可由以下公式計算獲得：

計算出全部像素點的地面坐標后，對圖像進行重采樣操作。用該坐標來替換原高光譜圖像的坐標，進行圖像實時幾何校正。

有益效果：

本發(fā)明解決了低成本云臺實現(xiàn)高光譜圖像的幾何校正的問題。該方法結(jié)構(gòu)簡單，成本低，精度高，計算速度快，能夠?qū)D像進行像元級別的實時幾何校正。

附圖說明：

圖1是機載光譜圖像的幾何校正裝置示意圖。

圖2是算法流程圖。

具體實施方式：

下面結(jié)合附圖對本發(fā)明的具體實施方式作進一步的詳細說明：

圖1是機載光譜圖像的幾何校正裝置示意圖。包括運輸機，機載穩(wěn)定平臺控制器1，機載穩(wěn)定平臺2，固定支架3，慣性姿態(tài)測量模塊4，高速面陣cmos相機5，高光譜相機6組成。機載穩(wěn)定平臺2在運輸機窗口上水平固定，z軸與地面鉛垂線方向一致。在電機控制下，并通過慣性姿態(tài)測量模塊4的反饋控制，能夠使其x,y軸穩(wěn)定在±0.05°～±0.1°。機載穩(wěn)定平臺2上有固定支架3，在3上固定有一個高光譜相機6。三個高速面陣cmos相機以高光譜相機中心視場主光線為對稱軸，呈呈正三角形分布。三個高速面陣cmos相機透鏡中心距離光譜儀中心50cm，與高光譜相機的光軸平行。7是其中一個高速面陣cmos相機的投影區(qū)域，10是高光譜相機的投影區(qū)域。

根據(jù)前后圖像特征匹配的方法只能得到平臺相對轉(zhuǎn)動角度。為了獲得相對于地面坐標系的絕對姿態(tài)角，需要對系統(tǒng)初始姿態(tài)進行定標。多項式模型轉(zhuǎn)換是常用的一種方法。該方法是通過對原始影像坐標(行，列)與地理參考坐標之間數(shù)學關(guān)系，來獲取當前測量平臺相對于地面坐標系的姿態(tài)角。根據(jù)影像的變形程度，我們可以使用一階多項式，二階多項式和三階多項式等幾種，分別計算6個，12個，20個未知變形參數(shù)，因此需要3個，6個，10個控制點才能完成計算。為了提高校正精度，本發(fā)明采用10個控制點來計算系統(tǒng)初始姿態(tài)角。在地面建有10個人工控制點8。并已知他們的坐標。當面陣相機檢測到這些人工控制點后，通過計算它們的圖像位置關(guān)系和實際地面坐標系的坐標，來確定平臺的初始姿態(tài)角。確定初始姿態(tài)角后，后續(xù)解算的相對姿態(tài)角即可轉(zhuǎn)化為絕對姿態(tài)角，從而進行光譜圖像的幾何校正。

圖2是數(shù)據(jù)處理流程圖。首先將三個高速面陣cmos相機拍攝的照片進行二值化處理和濾波后，提取出圖像的特征點和特征向量。接著判斷這些特征點是否為人工控制點。如果是，則計算相機平臺的初始姿態(tài)角，即進行姿態(tài)角定標。如果否，則通過對比三個高速面陣cmos相機拍攝的前后圖像特征，得到相機平臺的航偏角γ、俯仰角α和側(cè)滾角β。得到這些角度后，利用共線方程，即可求得每個像素點相對地面坐標系的坐標。然后，對坐標變換后的像素值進行重新采樣，即可得到幾何校正后的圖像。