CN101126639A - 快速进行低空遥感影像自动匹配与空中三角测量方法 - Google Patents

Abstract

快速进行低空遥感影像自动匹配与空中三角测量的方法，包括以下步骤：利用低空遥感平台获取序列影像；利用特征提取技术从影像中提取特征点，自动保存所有提取出的影像特征点；自动进行相邻影像的同名特征点匹配，并将匹配后的同名特征点向所有重叠影像自动传递，获得大量三度以上同名特征点；半自动量测控制点和检查点的影像坐标，结合其他非摄影测量观测值进行高精度空中三角测量，并进行平差结果的精度评定。本发明的优点是在低空遥感影像的旋偏角较大时仍然能够获得稳定可靠的匹配结果和较高的空中三角测量精度，满足大比例尺测图及高精度三维重建等应用的需要。

Description

快速进行低空遥感影像自动匹配与空中三角测量方法

技术领域

本发明属于测绘科学与技术领域，涉及一种快速进行低空遥感影像自动匹配与空中三角测量的方法，该方法可以克服低空遥感影像重叠度不同、旋偏角较大的缺点，进行低空遥感影像的自动匹配与高精度区域网空中三角测量，可以应用于土地利用变化动态监测、大比例尺测图及精细三维重建等领域。

背景技术

随着摄影测量及相关科学技术的快速进步，对地观测***中的摄影测量技术已经从最初的地面摄影测量，经航空摄影测量发展到航天(卫星)摄影测量。国际上围绕基于航天技术的“高空”摄影测量及基于航空技术的“中空”摄影测量(航高一般大于1000米)开展了大量研究，并取得了卓有成效的理论与应用成果，产生了巨大的经济、社会效益及军事价值。

进入数字摄影测量阶段后，在利用计算机“匹配”代替“人眼”测定影像同名点时，由于传统航空摄影方式下影像间的重叠度较小，同一地物特征在相邻影像上的变形较大，存在大量的误匹配点，再加上航空影像受分辨率的限制，导致高程精度无法满足大比例尺测图的需要，成为制约数字摄影测量技术更广泛应用的瓶颈之一。更为突出的问题是在高、中空摄影测量中，天气的影响很难克服，例如三峡库区经常处于云雾天气，很难拍摄到合格的摄影测量影像。而对于建筑物墙面、悬崖、大佛等近似垂直的物体表面，根本无法用航空和航天摄影手段获取到合格影像，只有近距离低空摄影才有可能解决这些难题。如果能够实现500米以下的“低空”摄影测量与遥感，则可以完全摆脱云层遮挡的影响，获取分辨率优于0.1米的多角度低空遥感影像，满足大比例尺测绘(如1∶2000～1∶500)、土地利用变化及违法土地占用快速监测、突发事件快速响应、数字城市及城市局部三维精细模型的快速建立、土石方及矿山等工程应用、旅游景点及大型文物的三维重建与保护等实际应用的巨大需求。

但是，由于操控特性及受风力的影响，低空遥感平台很难严格按照预定的航线进行直线飞行，只能在一定半径(如10～30米)的“空中管道”内飞行，数码相机的姿态角也无法保持固定不动，再加上多角度拍摄时数码相机需要不断改变主光轴的方向，因而所拍摄影像间的重叠度必然不会严格一致，且相邻影像间可能存在一定的旋角；而且由于遮挡、高差、阴影、光照等的影响，地面特征在不同影像上可能存在很大的变形，使得自动匹配变得非常困难。可以说，成本低廉、灵活高效、安全快速的低空遥感***获取的低空遥感影像自动高精度处理是国内甚至国际上急待解决的问题。

发明内容

本发明的目的是提供一种低空遥感影像的自动匹配与高精度空中三角测量方法，它能够克服上述现有技术低空遥感影像重叠度不同、旋偏角较大的不足，满足大比例尺测图、土地利用监测和精细三维重建等对摄影测量数据的要求。

本发明提供的技术方案是，一种低空遥感影像的自动匹配与高精度空中三角测量方法，包括以下步骤：

一、利用低空遥感平台，按照下述图像拍摄方法获取测区目标的单航带或多航带序列影像，并将影像导入计算机：

根据测区范围、相机参数和预设的地面分辨率，按照航带内重叠≥60％和航带间重叠≥20％的摄影测量基本要求设计航线和低空遥感平台的飞行高度，保证获得的低空遥感影像完全满足最小重叠度的要求；低空遥感平台在飞行过程中在航线上预设的摄影位置自动曝光，从而获取单条或多条航线的序列影像，并将影像自动存储，飞行结束后将影像导入地面数据处理计算机；

二、使用Wallis变换技术对影像进行自动增强处理，而后利用特征提取技术从影像中提取特征点，并将所有提取出的影像特征点自动保存；

使用图像处理领域常用的Wallis变换技术，对所有影像自动进行增强处理，并将处理后的影像存储成文件形式；将每幅影像划分为均匀的格网，格网点数可以根据影像大小给定，一般将一幅影像划分为50×50以内的格网即可，采用摄影测量中常用的Forstner算子或Harris算子在每个格网内提取一个最佳特征点，如果某格网内的特征信息不明显则舍弃该格网内的特征点，将所有提取出的特征点保存为文件形式，供影像匹配时使用。

三、自动确定相邻影像间的重叠度和旋偏角，以此为基础进行相邻影像的同名特征点匹配，并将匹配后的同名特征点向所有重叠影像自动传递，获得大量三度以上同名特征点；

重叠度和旋偏角的确定是低空遥感影像匹配的前提，将相邻的左右影像同时压缩产生缩小的金字塔影像，然后在一定的重叠度和旋偏角范围内进行搜索，记录两幅影像的纹理信息整体吻合程度最佳时的重叠度和旋偏角，作为下一步同名特征点匹配的基础；读取文件中记录的特征点影像坐标，依据如上确定的重叠度和旋偏角，在一定的左右和上下视差搜索范围内进行最小二乘影像匹配，获取匹配效果最佳的同名特征点，将匹配后的同名特征点向同航带内的后序影像及下一条航带的相关影像自动传递，获得尽可能多的三度以上同名特征点。

四、半自动量测控制点和检查点影像坐标，结合其他非摄影测量观测值进行高精度空中三角测量，并进行平差结果的精度评定。

空中三角测量的目的是获得在地面某坐标系下的影像方位元素和同名特征点的地面坐标，因此需要测量一部分地面控制点，检查点则用来检核空中三角测量成果是否满足要求；如果在摄影飞行时利用GPS和/或IMU***记录了摄站中心的位置和数码相机的姿态角，则可以大大减少地面控制点的数量，进行GPS/IMU辅助空中三角测量。整体平差时，借鉴传统空中三角测量的原理，利用多度重叠点进行基于多条摄影光线的光束法平差，既能增加观测值数量，有效地剔除误匹配引起的粗差观测值，同时又能增加交会角，提高高程测量精度，保证空中三角测量的可靠性；整体平差完成后，计算单位权中误差以及控制点和检查点等的残差，评定平差结果是否满足精度要求。

本发明可以克服低空遥感影像重叠度不同、旋偏角较大的缺点，进行低空遥感影像的自动匹配与高精度区域网空中三角测量，可以应用于土地利用变化动态监测、大比例尺测图及精细三维重建等领域。

附图说明

图1为本发明的流程示意图；

图2为本发明的低空遥感影像重叠方式及旋偏角示意图；

图3为本发明的影像匹配同名特征点传递方向示意图。

具体实施方式

低空遥感影像的自动匹配与高精度空中三角测量(参见图1)：

1.利用低空遥感平台，按照下述图像拍摄方法获取测区目标的单航带或多航带影像，并将影像导入计算机：

低空平台飞行过程中无法严格按照预设的航线直线飞行，且数码相机姿态角也无法保持固定不动，因而设计航线时一般要根据测区范围、相机参数和预设的地面分辨率，按照航带内重叠80％、航带间重叠40％设计航线及低空遥感平台的飞行高度，保证获得的低空遥感影像完全满足最小重叠度的要求；低空遥感平台可以是无人驾驶飞艇、小型无人机、有人驾驶轻型飞机、有人驾驶三角翼飞机等。低空平台上安装自动曝光控制***，飞行过程中到达预设的摄影位置时，通过控制***自动曝光，获取单航线或多航线的数码序列影像，并将影像自动存储在存储卡或硬盘上，飞行结束后将存储影像导入地面数据处理计算机。

2.使用Wallis变换技术对影像进行自动增强处理，而后利用特征提取技术从影像中提取特征点，并将所有提取出的影像特征点自动保存；

Wallis变换是图像处理领域常用的图像增强技术，使用Wallis变换对所有影像自动进行增强处理并存储成文件；将每幅影像划分为均匀的格网，格网点数可以根据影像大小给定，一般将一幅影像划分为50×50以内的格网即可，采用摄影测量中常用的Forstner算子或Harris算子在每个格网内提取一个最佳特征点，如果某格网内的特征信息不明显则舍弃该格网内的特征点，将所有提取出的特征点保存为文件形式，供影像匹配时使用。影像增强和特征点的提取可以多台机器并行处理，从而大大节约处理时间，提高处理效率。

3.自动确定相邻影像间的重叠度和旋偏角，以此为基础进行相邻影像的同名特征点匹配，并将匹配后的同名特征点向所有重叠影像自动传递，获得大量三度以上同名特征点；

由于飞行平台受风力的影响较大，无法保持稳定的飞行姿态，因而低空遥感影像的重叠度和旋偏角变化较大，重叠度有可能在90％～65％之间变化，旋偏角则有可能在±15°范围内变化，见图2，给影像匹配带来极大困难。为了获得可靠的影像匹配结果，必须预先确定相邻影像的大致重叠度和旋偏角，将相邻的左右影像同时压缩产生缩小的金字塔影像，然后在一定的重叠度和旋偏角范围内进行搜索，记录两幅影像的纹理信息整体吻合程度最佳时的重叠度和旋偏角，作为下一步同名特征点匹配预测视差的基础。从特征点文件中读取左影像特征点的影像坐标，依据如上确定的重叠度和旋偏角，在一定的左右和上下视差搜索范围内进行最小二乘影像匹配，获取匹配效果最佳的同名特征点，并将匹配后的同名特征点向同航带内的后序影像及下一条航带的相关影像自动传递(参见图3)，获得尽可能多的3度以上同名特征点。图3中的1-12表示12幅影，共3条航带，每条航带4幅影像；图中的虚线箭头表示同名特征点在航带内影像的传递，实线箭头表示同名特征点在航带间影像的传递。例如影像1中提取的特征点可以和影像2进行匹配，获得同名特征点，并将此同名特征点传递到影像3和影像6；影像1中提取的特征点也可以和影像5进行匹配，获得同名特征点，并将此同名特征点传递到影像6；影像5中提取的特征点可以和影像6进行匹配，获得同名特征点，并将此同名特征点传递到影像7和影像10；影像5中提取的特征点也可以和影像9进行匹配，获得同名特征点，并将此同名特征点传递到影像10，以次类推。

4.半自动量测控制点和检查点影像坐标，结合其他非摄影测量观测值进行高精度空中三角测量，并进行平差结果的精度评定。

空中三角测量的目的是获得在地面某坐标系下的影像方位元素和同名特征点的地面坐标，因此需要测量一部分地面控制点，检查点则用来检核空中三角测量成果是否满足要求。传统空中三角测量要求每隔若干幅影像布设地面控制点，野外工作量非常大。如果在摄影飞行时利用GPS和/或IMU***记录了摄站中心的位置和数码相机的姿态角，则可以大大减少地面控制点的数量，进行GPS/IMU辅助空中三角测量。一般来说，测区周围布设4个地面控制点即可满足精度要求。整体平差时借鉴传统空中三角测量的原理，利用前述影像匹配方法获得的多度重叠点进行基于多条摄影光线的光束法平差，这样既能增加观测值数量，有效地剔除误匹配引起的粗差观测值，同时又能增加交会角，提高高程测量精度，保证空中三角测量结果的可靠性；整体平差完成后，需要计算单位权中误差以及控制点和检查点等的残差，给出完整的精度分析报告，进而评定平差结果是否满足精度要求。

Claims (3)

1.快速进行低空遥感影像自动匹配与空中三角测量的方法，其特征是：包括以下步骤：

一、利用低空遥感平台获取序列影像；按照下述图像拍摄方法获取测区目标的单航带或多航带影像，并将影像导入计算机：

根据测区范围、相机参数和预设的地面分辨率，按照航带内重叠度≥60％和航带间重叠度≥20％的摄影测量基本要求设计航线和低空遥感平台的飞行高度，低空遥感平台飞行过程中在航线上预设的摄影位置自动曝光，获取单航线或多航线的序列影像，并将影像自动存储，飞行结束后将影像导入地面数据处理计算机；

二、使用Wallis变换技术对影像进行自动增强处理，而后利用特征提取技术从影像中提取特征点，并将所有提取出的影像特征点自动保存；

三、自动确定相邻影像间的重叠度和旋偏角，以此为基础进行相邻影像的同名特征点匹配，并将匹配后的同名特征点向所有重叠影像自动传递，获得大量三度以上同名特征点；

四、半自动量测控制点和检查点影像坐标，结合其他非摄影测量观测值进行高精度空中三角测量，并进行平差结果的精度评定。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征是：所述低空飞行平台为无人驾驶飞艇、小型无人机、有人驾驶轻型飞机或有人驾驶三角翼飞机。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征是：其他非摄影测量观测值为利用全球定位***接收机测定的摄站中心坐标和/或利用惯性测量单元测定的相机姿态角。

Images