CN116468598B - 高分航空影像与低分卫星影像匹配方法、设备及存储设备 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种高分航空影像与低分卫星影像匹配方法、设备及存储设备，方法包括：获取高分航空影像和低分卫星影像；读取高分航空影像文件参数；利用获得的文件参数计算高分航空影像任一像素点与影像中心点的实际经纬度距离；根据实际经纬度距离，得到高分航空影像四个顶点的经纬度；利用高分航空影像四个顶点以及中心点作为基准点，基于五个基准点的经纬度坐标和像素坐标，与低分卫星影像进行自动配准，获得最终匹配结果。本发明有益效果是：算法复杂度极低，不需要对高分航空影像与低分卫星影像进行复杂的特征点匹配，可以快速的将任意航向角下拍摄的高分航空影像自动配准到经纬度坐标系下，实现高分航空影像的快速自动处理。

Description

高分航空影像与低分卫星影像匹配方法、设备及存储设备
技术领域
本发明涉及图像匹配领域，尤其涉及一种高分航空影像与低分卫星影像匹配方法、设备及存储设备。
背景技术
高分航空影像在拍摄时记录了相机所在位置的经纬度，即影像中心点的经纬度，但没有记录影像四个角点的经纬度。由于航空器在飞行时航向角是动态变化的，导致所拍摄的高分航空影像不是正北朝南的，且拍摄的影像没有空间参考系信息，不能直接与经纬度坐标系下的低分卫星影像叠加。现有的技术手段是将获得的高分航空影像进行拼接后处理，得到正射影像，然后才能与低分卫星影像进行叠加显示。但此过程涉及到影像特征点匹配，算法复杂度非常高，整个处理过程非常耗时，而且一般需要人工参与，效率较低。在目标实时跟踪、实时监测预警等对影像实时性要求较强的应用领域，迫切需要一种方法能够将高分航空影像快速自动匹配到低分卫星影像上，实现与低分卫星影像的快速叠加显示。
发明内容
为了解决目前实现目标跟踪、监测预警实时性不强的问题，本发明提供了一种高分航空影像与低分卫星影像匹配方法、设备及存储设备，方法包括以下步骤：
S1：获取高分航空影像和低分卫星影像；
S2：读取高分航空影像文件参数；
S3：利用步骤S2获得的文件参数计算高分航空影像任一像素点与影像中心点的实际经纬度距离；
S4：根据实际经纬度距离，得到高分航空影像四个顶点的经纬度；
S5：利用高分航空影像四个顶点以及中心点作为基准点，与低分卫星影像进行自动配准，获得最终匹配结果。
一种存储设备，所述存储设备存储指令及数据用于实现一种高分航空影像与低分卫星影像匹配方法。
一种高分航空影像与低分卫星影像快速匹配设备，包括：处理器及所述存储设备；所述处理器加载并执行所述存储设备中的指令及数据用于实现一种高分航空影像与低分卫星影像匹配方法。
本发明提供的有益效果是：算法复杂度极低，不需要对高分航空影像与低分卫星影像进行复杂的特征点匹配，可以快速的将任意航向角下拍摄的高分航空影像自动配准到经纬度坐标系下，实现高分航空影像的快速自动处理，与低分卫星影像进行快速叠加显示，为基于高分航空影像的实时目标跟踪、实时监测预警等应用提供技术支撑。
附图说明
图1是本发明方法流程图；
图2是高分航空影像的坐标系与地理坐标的经纬度坐标系示意图；
图3是高分航空影像四个顶点在低分影像中的匹配计算结果；
图4是高分航空影像配准后结果；
图5是配准后的高分航空影像与低分卫星影像叠加显示结果；
图6是本发明实施例中硬件设备工作的示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明实施方式作进一步地描述。
请参考图1，图1是本发明方法流程图。本发明提供了一种高分航空影像与低分卫星影像匹配方法，包括以下步骤：
S1：获取高分航空影像和低分卫星影像；
S2：读取高分航空影像文件参数；
步骤S2中高分航空影像文件参数包括：相机焦距f、高分航空影像的高度h、宽度w、航向角Ψ、相机拍摄位置的经纬度cen_lon、cen_lat和相机相对地面的高度H。
需要说明的是，采用OpenCV图像处理库解析高分航空影像文件中的存储的exif信息，读取相机焦距f，高分航空影像的宽度w、高度h。计算高分航空影像的中心点像元的行号和列号，即cen_h、cen_w。
cen_h＝h/2
cen_w＝w/2
采用OpenCV图像处理库解析相机在高分航空影像文件中添加的APP1部分，读取相机在拍摄时的航向角Ψ，相机相对地面的高度H，相机拍摄位置的经纬度(cen_lon，cen_lat)，相机拍摄位置的经纬度即是高分航空影像中心点的经纬度。
S3：利用步骤S2获得的文件参数计算高分航空影像任一像素点与影像中心点的实际经纬度距离；
步骤S3具体如下：
S31、获取任一像素点(no_h，no_w)与影像中心点的像素距离dh、dw；
需要说明的是，当飞机上挂载的相机在拍摄时，如果飞机的航向不是朝着正北方向飞行，则拍摄得到高分航空影像的坐标系与地理坐标的经纬度坐标系不能完全重合。如图2所示，图2是高分航空影像的坐标系与地理坐标的经纬度坐标系示意图；其中实线坐标轴是经纬度坐标系，虚线坐标轴是高分航空影像的坐标系。
设高分航空影像中需要匹配的像素点的行号和列号分别为no_h、no_w，如图2中的实心圆点所示。首先需要计算像素点(no_h，no_w)与高分航空影像中心点(cen_h，cen_w)的像素距离。
S32、计算像素点(no_h,no_w)与影像中心点连线和像素点(no_h,no_w)垂直于飞机飞行方向所形成的夹角c；
需要说明的是，夹角c的计算公式为：c＝arctan(dh/dw)。
S33、计算像素点(no_h，no_w)在高分航空影像坐标系纵轴和横轴两个轴方向上对应的地面实际距离分别是Lh、Lw；
设相机传感器像元尺寸为pixel_size，单位为μm。计算像素点(no_h，no_w)在高分航空影像的坐标系两轴方向上对应的地面实际距离，单位为m，如图2中线段Lh和Lw所示。
Lh＝(dh*H*pixel_size)/(1000*f)
Lw＝(dw*H*pixel_size)/(1000*f)
根据Lh和Lw计算像素点(no_h，no_w)与高分航空影像中心点(cen_h，cen_w)之间的地面实际距离L，单位为m。
S4：根据实际经纬度距离，计算高分航空影像四个顶点的经纬度；
S41、根据像素点(no_h，no_w)与影像中心点的相对位置，判断像素点(no_h，no_w)的所属象限；
S42、根据像素点(no_h，no_w)的所属象限计算经纬度坐标系中正东方向逆时针到像素点(no_h，no_w)角度e；
设e是经纬度坐标系中正东方向逆时针到像素点(no_h，no_w)的角度，范围为0-360°，根据像素点(no_h，no_w)与高分航空影像中心点(cen_h，cen_w)像素坐标值，判断像素点(no_h，no_w)在高分航空影像的坐标系中所属的象限。
如果cen_h>no_h并且cen_w<no_w，则像素点(no_h，no_w)在第一象限，e＝c-Ψ。
如果cen_h>no_h并且cen_w>no_w，则像素点(no_h，no_w)在第二象限，e＝180-Ψ-c。
如果cen_h<no_h并且cen_w>no_w，则像素点(no_h，no_w)在第三象限，e＝180-Ψ+c。
如果cen_h<no_h并且cen_w<no_w，则像素点(no_h，no_w)在第四象限，e＝360-Ψ-c。
S43、根据角度e和相机拍摄位置的经纬度cen_lon、cen_lat计算像素点实际经纬度lon和lat；
lat＝cen_lat+L*sin(e)/110946.2521327066
lon＝cen_lon+L*cos(e)/(111319.4907932455*cos(lat))
使用上述步骤，依次计算高分航空影像的左上角A(1，1)，左下角B(h，1)，右下角C(h，w)和右上角D(1，w)的实际经纬度坐标。
请参考图3，图3是高分航空影像四个角在低分遥感影像中的匹配计算结果。
以图3(b)所示的高分航空影像为例，其高度是5460，宽度是8192，航向角Ψ＝184.7。相机相对地面的高度H＝80.028m，相机的焦距为f＝35mm，相机传感器像元尺寸为pixel_size＝4.4μm，A、B、C、D四个点的经纬度计算结果如图3(a)所示。图3(b)中心点E(2730，4096)对应的经纬度坐标是从高分航空影像文件中读取的相机拍摄位置的经纬度(cen_lon，cen_lat)。
S5：利用高分航空影像四个顶点以及中心点作为基准点，基于五个基准点的经纬度坐标和像素坐标，与低分卫星影像进行自动配准，获得最终匹配结果。
将A、B、C、D四个点和中心点E作为控制点，使用ArcGIS Engine SDK提供的地理配准函数接口对高分航空影像进行校正，实现像素坐标系下的高分航空影像与经纬度坐标系下的低分卫星影像的自动匹配。经过配准后得到结果如图4所示，再将配准后的高分航空影像与低分卫星影像在ArcGIS Desktop软件中进行叠加显示，可得到如图5所示效果。
经过上述步骤，可完成高分航空影像与低分卫星影像的快速自动化匹配，从图5中可以看出，高分航空影像和低分卫星影像在叠加显示时存在的位置偏差较小，完全可以满足影像目视解译与可视化分析需求。
请参见图6，图6是本发明实施例的硬件设备工作示意图，所述硬件设备具体包括：一种高分航空影像与低分卫星影像匹配设备401、处理器402及存储设备403。
一种高分航空影像与低分卫星影像匹配设备401：所述一种高分航空影像与低分卫星影像匹配设备401实现所述一种高分航空影像与低分卫星影像匹配方法。
处理器402：所述处理器402加载并执行所述存储设备403中的指令及数据用于实现所述一种高分航空影像与低分卫星影像匹配方法。
存储设备403：所述存储设备403存储指令及数据；所述存储设备403用于实现所述一种高分航空影像与低分卫星影像匹配方法。
综合来看，本发明的有益效果是：算法复杂度极低，不需要对高分航空影像与低分卫星影像进行复杂的特征点匹配，可以快速的将任意航向角下拍摄的高分航空影像自动配准到经纬度坐标系下，实现高分航空影像的快速自动处理，与低分卫星影像进行快速叠加显示，为基于高分航空影像的实时目标跟踪、实时监测预警等应用提供技术支撑。
以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (4)

1.一种高分航空影像与低分卫星影像匹配方法，其特征在于：包括以下步骤：
S1：获取高分航空影像和低分卫星影像；
S2：读取高分航空影像文件参数；
S3：利用步骤S2获得的文件参数计算高分航空影像任一像素点与影像中心点的实际经纬度距离；
S4：根据实际经纬度距离，得到高分航空影像四个顶点的经纬度；
S5：利用高分航空影像四个顶点以及中心点作为基准点，基于五个基准点的经纬度坐标和像素坐标，与低分卫星影像进行自动配准，获得最终匹配结果；
步骤S2中高分航空影像文件参数包括：相机焦距f、高分航空影像的高度h、宽度w、航向角Ψ、相机拍摄位置的经纬度cen_lon、cen_lat和相机相对地面的高度H；
步骤S3具体如下：
S31、获取任一像素点(no_h,no_w)与影像中心点的像素距离dh、dw；
S32、计算像素点(no_h,no_w)与影像中心点连线和像素点(no_h,no_w)垂直于飞机飞行方向所形成的夹角c；夹角c的计算公式为：c＝arctan(dh/dw)；
S33、计算像素点(no_h,no_w)在高分航空影像坐标系两轴方向上对应的地面实际距离Lh、Lw；
步骤S4具体如下：
S41、根据像素点(no_h,no_w)与影像中心点的相对位置，判断像素点(no_h,no_w)的所属象限；
S42、根据像素点(no_h,no_w)的所属象限计算经纬度坐标系中正东方向逆时针到像素点(no_h,no_w)角度e；
S43、根据角度e和相机拍摄位置的经纬度cen_lon、cen_lat计算像素点与影像中心点的实际经纬度lon和lat；
步骤S33中，实际距离Lh、Lw的计算公式如下:
Lh＝(dh*H*pixel_size)/(1000*f)
Lw＝(dw*H*pixel_size)/(1000*f)
根据Lh和Lw计算像素点(no_h，no_w)与高分航空影像中心点(cen_h，cen_w)之间的地面实际距离L：
步骤S41～S42中判断像素点所属象限以及计算角度e的具体规则为：
如果cen_h>no_h并且cen_w<no_w，则像素点(no_h，no_w)在第一象限，e＝c-Ψ；
如果cen_h>no_h并且cen_w>no_w，则像素点(no_h，no_w)在第二象限，e＝180-Ψ-c；
如果cen_h<no_h并且cen_w>no_w，则像素点(no_h，no_w)在第三象限，e＝180-Ψ+c；
如果cen_h<no_h并且cen_w<no_w，则像素点(no_h，no_w)在第四象限，e＝360-Ψ-c。
2.如权利要求1所述的一种高分航空影像与低分卫星影像匹配方法，其特征在于：步骤S43中，实际经纬度lon和lat的计算公式如下:
lat＝cen_lat+L*sin(e)/110946.2521327066
lon＝cen_lon+L*cos(e)/(111319.4907932455*cos(lat))。
3.一种存储设备，其特征在于：所述存储设备存储指令及数据用于实现权利要求1～2所述的任意一种高分航空影像与低分卫星影像匹配方法。
4.一种高分航空影像与低分卫星影像匹配设备，其特征在于：包括：处理器及存储设备；所述处理器加载并执行存储设备中的指令及数据用于实现权利要求1～2所述的任意一种高分航空影像与低分卫星影像匹配方法。
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