面向对象的真正射影像处理方法

发布时间：2019-10-08 20:18

【摘要】：数字正射影像(DOM)是摄影测量与遥感的主要产品之一,利用数字高程模型(DEM)通过正射纠正技术制作,消除地形起伏和相机倾斜等引起的投影变形,目前已经达到实用化程度。城区DOM存在建筑物倾斜、遮挡等问题,造成DOM与GIS矢量图配准困难,妨碍正射影像图的准确判读。“真正射影像”TDOM应运而生：利用数字表面模型(DSM)进行微分纠正,通过对地形与地物的完全纠正和遮挡区域的信息补偿,从真正意义上确保影像处处为垂直正射投影。 真正射影像与正射影像制作方法最大的不同在于使用DSM代替DEM同时改正地形与地物的投影差,并对影像的遮挡区域进行检测和补偿。由于现有的真正射影像制作方法均属于“像素级”处理：用于纠正的DSM仅具有几何信息,而缺乏建筑物对象相关的语义信息；另外,基于DSM进行逐格网纠正、基于规则影像像素进行逐像素采样,难以顾及目标特征,如局部边界错误需要人工编辑,这些问题日益成为大规模TDOM自动化智能化处理的瓶颈。现有“像素级”的真正射影像纠正方法由于没有充分考虑地物特征和影像像素间的关联关系,导致对DSM分辨率十分敏感、地物轮廓边缘模糊、纹理结构被破坏,遮挡偿难以实现自动化,需人工处理。 综上,本文提出了一种面向对象的真正射影像处理方法,主要内容包括： (1)对象的定义及语义描述 本文定义了两大类对象：三维地表空间的物方对象和二维影像空间的像方对象。物方对象是由几何面片构成的、相对独立的地形或地物对象,在水平面上的投影应无缝、无重叠,本文通过语义约束的不规则三角网(S-TIN)的形式来表示物方对象。物方对象的语义信息主要包括几何语义(对象边缘、面片及其拓扑关系)和属性语义。像方对象是指影像上辐射特征一致、局部相关性最大、边缘闭合的纹理区域。像方对象的语义信息包括几何语义和属性语义,其中包括对真正射影像纹理采样至关重要的可见性、完整性等属性语义。 (2)对象信息的全局空间索引 根据成像原理,物方对象与像方对象存在一对多的对应关系,且由于遮挡,可能产生破碎不完整的像方对象纹理。在此逻辑基础上建立对象信息的全局空间索引,有效存储物方和像方对象及其语义信息。根据两类对象之间的几何映射关系与语义关联关系,全局空间索引可以快速查找最佳的像方对象用于纠正和采样,为准确高效的真正射纠正和自适应规避遮挡和阴影的优化采样。 (3)面向对象的真正射纠正和纹理优化采样 基于S-TIN格式表达的物方对象进行正射纠正,并根据全局可见索引查找对应的像方对象及其语义信息,用于面向对象的纹理优化采样。优化采样过程中使用的像方对象语义包括可见性、纹理完整性、阴影、辐射质量、成像天底角等,通过语义筛选选择最佳纹理生成真正射影像,自适应规避遮挡和阴影区域,保证结果的准确美观。 设计了面向对象的真正射影像纠正处理的核心算法,并通过使用VC++6.0编程,开发了一个原型系统,选择广东阳江和贵州金阳地区多角度航空影像进行实验验证,结果表明面向对象的真正射处理方法既能保持准确的几何特征和完整的纹理结构,还能自适应的处理遮挡和阴影,为多角度高分辨率影像数据的自动化智能化真正射纠正提供了一种有效的新途径。
【图文】：

且每一个匹配点或线都可以在影像上找到实际位置。但由于纹理匮乏、纹理重复、遮挡等原因的影响，各种算法在不同程度上出现错误匹配的问题(Schickler，Anthony, 1998),局部区域可能无法获得正确的匹配结果(Leberl，et al., 1994)。Chiabrando等(Chiabrando, Spano, 2009)使用低空影像进行正射投影与制作生成地表模型。(2) DBM常见的DBM生产方法是利用数字摄影测量工作站通过人机交互的方式获取，，该方法制作成本较高，时效性较差。DBM也可以利用航空影像自动重建获得(江万寿等,2001),或者采用航空影像与LiDAR数据相结合的方式获得(黄先锋等，2009);还有基于视频序列影像的简单建筑物模型重建方法（（Sohn，Dowman, 2007)。1.2.1.2数据类型⑴DSMLidar点云或者影像匹配生成的DSM产品，经过数据内插和重采样等处理后可能无法完全贴合地表实际，如下图1-2所示。

下图1-3所示为像素工厂Pixel Factory矢量图提取时的工作截图，说明DSM点云数据局部边缘模糊会导致生成的真正射影像建筑物矢量不准确，需要后期的人工调整(吴正鹏，奚歌,2012)。mmmi图1-3像素工厂真正射影像图中人机交互提取夫量图(2) DBM相较于DSM中的建筑物数据存在的不足，DBM能够更加准确的表达建筑物目标，并保持其重要的形状特征；而且建筑物的边界轮廓构成一个闭合的区域，在遮挡检测中具备优势，如下图1-4所示。?摄影中心///遮挡区域_ /// 7Z Z,/ j图1-4 DBM保持建筑物特怔及其在遮挡检n,中的优势1.2.1.3数据格式(1) DSMDSM表现方式主要包括规则规则格网(Grid)(Kratky，1976)、不规则三角网(TIN)、格网与不规则三角网（Grid-TIN)混合结构(Xiao
【学位授予单位】：武汉大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2013
【分类号】：P23

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本文编号：2546433