遥感影像色彩一致性处理和镶嵌线优化技术研究

发布时间：2020-07-19 01:40

【摘要】：随着遥感平台和传感器的发展,大数据已经成为遥感影像的基本特征,现阶段数字正射影像生产的效率和自动化水平难以满足快速处理和应急响应需求。针对上述问题,论文围绕遥感影像镶嵌中的色彩一致性处理和镶嵌线选取两个瓶颈问题展开研究,旨在优化遥感影像镶嵌处理方法,提高遥感影像镶嵌的质量和效率,实现数字正射影像产品生产的自动化、并行化和智能化。论文的主要工作和创新点有:1.阐述了正射影像镶嵌的研究背景和意义,然后对单幅影像色彩一致性处理方法、多幅影像色彩一致性处理方法、镶嵌线选取方法和遥感影像的并行处理技术的研究现状和存在的问题进行了分析和总结。2.针对单幅影像内色彩不一致问题,提出一种混合约束的变分Retinex方法,将影像的匀光问题转换为变分模型的最优解问题。根据影像自身先验信息,结合Retinex算法构造变分能量模型,分别利用各向异性和各向同性全变分正则项对反射影像和光照影像进行约束。然后,利用分裂Bregman方法将变分模型的求解问题分解为三个子问题分步迭代求解,提高模型的求解效率。实验结果表明,该方法对多种类型的光照不均影像都能够有效地校正,并且不会丢失纹理和细节信息,较好地保持影像的颜色和对比度,是一种有效且通用性强的遥感影像匀光方法,具有较强的实用性。3.针对区域范围内多幅影像之间的色彩不一致问题,提出一种基于分块加权Wallis的匀色方法。根据变异系数对影像自适应分块,然后利用加权Wallis匀色法确定相邻影像间的变换关系,并利用Voronoi图和Dijkstra算法的方法确定两两影像的处理顺序,整体控制区域内影像的匀色质量。实验结果表明,该方法既能够保证区域内影像整体色彩一致,又可以有效地消除相邻影像间的色彩差异和对比度差异。4.研究了正射影像镶嵌中的镶嵌线选取问题,提出一种基于改进A*算法的启发式镶嵌线选取方法。首先,利用灰度和梯度信息计算重叠区域的差值影像,并利用数学形态学方法对差值影像进行优化。其次,利用改进的A*算法和金字塔分层搜索策略提高镶嵌线选取的效率。然后,为了解决大区域范围内多张影像的镶嵌处理问题,结合该方法和Voronoi图提出一种镶嵌线网络生成方法。最后,针对镶嵌线为曲线的情况,采用基于模板的距离加权法解决镶嵌线附近的色彩过渡问题,消除镶嵌缝。通过多组对比实验验证了所提出方法的正确性和有效性,提升了镶嵌线选取的效率和质量。5.实现了基于GPU的多幅影像色彩一致性并行处理方法和镶嵌线选取并行方法,对所提出的分块加权Wallis匀色法的计算量和并行性进行分析,研究了基于GPU的并行加速策略。将相互独立且重复的密集计算任务,如双线性插值和Wallis变换映射到GPU的众多线程中同时处理,达到并行加速的目的。对于耦合度较低的均值和标准偏差的计算,采用归约求和的方式进行优化,利用共享存储器在每一个线程块中进行并行运算。为了达到尽可能高的并行加速比,结合算法的自身特点,从配置划分、存储器带宽和指令吞吐量等方面进行优化。实验结果表明,与基于CPU的串行匀色算法相比,基于GPU的并行算法的最高加速比可以达到60倍以上。在提出的基于改进的A*算法的镶嵌线选取方法基础上,结合GPU的特点,调整处理步骤并设计相应并行搜索算法,尽可能大地发挥GPU的性能。实验结果表明,与基于CPU的串行镶嵌线选取算法相比,GPU并行算法的最高加速比可以达到40倍以上。
【学位授予单位】：战略支援部队信息工程大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：P237
【图文】：

界面图,界面,软件,影像

图 1.1 Inpho 软件手工编辑镶嵌线界面大区域内多条航带影像进行处理时，大多数方法依据测区内已知的航线信息以及影像排列顺序分步两两处理。对影像间色彩一致性处理而言，两两影像处理模式体考虑进行质量控制，只能消除相邻影像间的色彩差异，无法保证区域范围内影色彩一致性。对影像镶嵌而言，随着影像数量的增加，两两影像处理模式会产生余数据，工作量也会成倍增长，影响处理效率，这显然不能满足各种应用的需如何兼顾整体与局部的色彩一致性以及基于全局生成镶嵌线网络以解决大范围影质量与效率，仍需进一步研究。着轻小型无人飞行平台的不断发展，如图 1.2 所示，遥感影像获取周期大幅度缩分辨率明显提升，导致影像数据量急剧增加。传统的基于单机的串行数据处理流模式已极大地束缚了数字正射影像产品的生产效率，难以满足海量遥感影像快速急响应需求[2]。并行计算技术的发展为这一问题的解决提供了可能，GPU计算性能高、功耗低、软硬件架构通用，与传统的集群系统相比具有明显的优势，在提高测率、降低成本等方面具有非常大的发展潜力。因此，研究基于 GPU 的高性能并嵌技术，对于提高数字正射影像产品是生产效率、提升我国的测绘生产水平和应

飞行平台,无人机

(a) 固定翼无人机 (b) 多旋翼无人机图 1.2 典型的无人机飞行平台1.2 国内外研究现状论文所研究的内容主要包括遥感影像色彩一致性处理和镶嵌线选取两个方面，论文对近几年这两类问题的研究现状进行简要介绍。1.2.1 单幅影像内色彩一致性处理单幅影像的色彩一致性处理也称匀光处理，主要是为了解决单幅影像内部亮度分布均匀问题。目前常用的影像匀光方法可分为三类：统计信息法、数学模型法和频率域滤法。统计信息法是利用影像的统计信息（如直方图、均值和方差等）进行匀光，Yegan等[3]利用直方图均衡法，以累积分布函数为变换函数生成新的影像，扩展原影像的动态围，增强影像的对比度。直方图均衡法简单实用，在此基础上衍生出许多改进方法，如

摄影测量处理

(b) Inpho 正射影像加速器 (c) DPGrid 的刀片式服务器系统图 1.3 并行数字摄影测量处理系统张剑清等[70][71]结合分布式并行计算技术，提出了一种无控制影像镶嵌图快速制作方法满足了遥感影像快速处理和应急响应的需求。刘航冶[72]结合混合集群架构，提出了基于非矩形影像划分的并行 PIORA-NRD 算法，用于面阵影像的正射纠正。李劲澎[73]着眼于无人机影像的应急快速处理，研究了基于刀片集群的特征匹配、影像融合重构等计算量密集环节的并行加速处理技术。随着 GPU 性能的提高，越来越多的科研人员将 GPU 技术应用于遥感数据处理。杨靖宇[74]提出了一种基于 CUDA 的 SURF 特征匹配 GPU 细粒度并行处理方法，并采用分块计算模式来隐藏全局存储器的访问延迟，提高 GPU 的并行加速效率。Wu[75]和 Choudhary[76等将大尺度光束法平差的方法移植于 GPU 上，分别用 CUDA 在 GPU 与 CPU 上混合实施并行工作求解稀疏光速法平差获得了显著地加速。闸旋[2]实现了一种基于 CUDA 的遥感图像快速正射纠正算法，将正射纠正运算中的重复性密集计算工作分配给 GPU 中的众多线程同时处理。韩宇韬[47]针对 Mask 匀光法中占据大量时间开销的傅立叶变换，利用 GPU 平[77]

【参考文献】