无人机图像全自动生成大比例尺真正射影像方法 - 模式识别国家重点 .PDFVIP

中国科学 信息科学 年 第 卷 第 期 论 文 无人机图像全自动生成大比例尺真正射影像方法 ∗ 郭复胜 高伟 胡占义 中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室, 北京 100190 * 通信作者. E-mail: fsguo@ 收稿日期: 2013–01–08; 接受日期: 2013–05–10 国家高技术研究发展计划(863 计划)(批准号: 2013AA12A202)、国家自然科学基金(批准号: 和中国科学院战略性先导科 技专项 (批准号: XD 资助项目 摘要 随着无人机遥感技术逐步从研究开发阶段发展到实际应用阶段，采用无人机图像进行大比 例尺的真正射影像生成方法的研究具有重要的现实意义 本文旨在探索将计算机视觉中获得巨大成 功的多视三维重建技术应用到对无人机影像处理中 给出了一种基于运动恢复结构重建算法和多视 图立体视觉算法全自动生成大比例真正射影像的方法 本文首先分析了无人机图像 重建点云 的特点 给出一种由基于面片多视图立体视觉稠密点生成数字表面模型的方法 然后详细介绍了包 括正射影像图像坐标映射模型、可见性计算、基于 随机场能量优化的面片选择和匀光处理 等真正射影像生成的关键步骤 实验结果以及与商业软件的比较表明 本文给出的方法在野外地形 和城市区域均能获取有效的真正射影像结果 关键词 真正射影像 无人机 多视立体几何 随机场 引言 数字正射影像图具有表现直观、真实、信息量丰富、易于更新等优点, 因而逐渐成为数字城市空 间数据框架的重要组成部分, 并在国土资源调查、城市规划、城市管理和军事应用等方面发挥越来越 重要的作用. 与其他移动测图平台相比, 无人机系统具有机动、灵活、低成本等特点, 因此非常适合应 用于大比例尺测图 . 随着无人机遥感技术逐步从研究开发阶段发展到实际应用阶段, 采用无人机图 像进行大比例尺的真正射影像生成方法的研究具有很重要的现实意义. 数字正射影像纠正是指同时消 除地形和地面三维目标投影变形的正射影像处理流程. 传统的正射影像图是中心投影, 又称为伪正射 影像图, 而真正射影像图是指垂直投影, 需要利用三维数字表面模型DSM 进行微分纠正, 消除投影差, 使地形与地物均被纠正到正确的平面位置, 从而在真正意义上确保影像处处为垂直正射投影. 关于真正射影像生成算法理论, 计算机视觉、计算机图形学和摄影测量领域都做过相关的研究. 对无人机图像的真正射影像处理的关键技术环节包括遮挡检测与补偿、影像镶嵌匀光 . 目前主流的 ∼ 正射纠正中遮蔽检测的方法大多属于 Z-buffer 检测方法 , Habid 等 给出了一种在矢量建筑物 模型下, 通过检测扫描方向上投影射线与天底方向夹角变化趋势的基于角度的检测方法. Zhou 等 给出了一种基于三角网的遮蔽检测方法. Rau 等 给出了一种比较地物点到摄影中心距离的Z-buffer 方法. Amhar 等 结合数字表面模型 (DBM) 和传统数字地形模型 (DTM) 对遮蔽进行检测, 其主要 引用格式 郭复胜 高伟 胡占义 无人机图像全自动生成大比例尺真正射影像方法 中国科学 信息科学 郭复胜等 无人机图像全自动生成大比例尺真正射影像方法 思路是采用数字地表模型的可见性分析, 以检测遮蔽地区, 并将结果用于引导后续的几何纠正, 以避 免重复纠正而产生的影像叠加现象. 这些方法主要存在的问题在于由于DSM 与影像分辨率的差异和 地形陡变等引起遮蔽的伪可见性噪声, 使得无法准确获得真实的可见性. 而对影像匀光, 主要算法有 两大类: 基于灰度空间的Blending 算法 , 和基于