空白真正射纠正影像的生成

王光盈,胡　靖

(山东正元数字城市建设有限公司,山东 烟台 264000)

空白真正射纠正影像的生成

王光盈,胡靖

(山东正元数字城市建设有限公司,山东 烟台 264000)

摘要：空白真正射纠正影像的生成是基于DSM制作真正射影像的最重要的一部分,是进行正射纠正读取原始图像数据进行内定向和相对定向后首先要解决的问题。本文以VC++中MFC为开发平台利用仿射变换,实现影像内定向;然后利用共线方程,解决像素坐标、像平面坐标和地面点坐标之间的相互转化,为利用数字微分纠正技术进行影像的真正射纠正的灰度赋值做好了准备。

关键词：DSM；真正射影像；数字微分纠正；共线方程

doi:10.13442/j.gnss.1008-9268.2015.03.015

中图分类号：P231.5

文献标志码：码： A

文章编号：号： 1008-9268(2015)03-0061-04

收稿日期：2015-04-13

作者简介

Abstract:Blank generation of true orthorectified image is an important part of true orthophoto which is based on DSM, and it is the first problem after the original orientation and relative orientation through orthorectified image data reading the original image. We take the VC++MFC as a development platform in the affine transformation to achieve original orientation. We use a total of line equation to achieve transformation among pixel coordinates and photo coordinates and the ground point coordinates, which is ready for the assignment of orthorectified assignment of gray using differential correction technique.

0引言

随着遥感影像分辨率的不断提高,传统正射纠正采用的地表模型不完善而忽略了地物与地表高差,由此造成的正射影像上建筑物等地物偏离其正直投影位置的现象愈发明显,使得传统的正射影像应用面临许多问题[1]。近年来,随着数字城市的快速发展,对真正射影像的需求也更加迫切。

数字真正射影像(TDOM)是基于数字表面模型(DSM)利用数字微分纠正中反解法进行真正射纠正。首先,改正由地形起伏和建筑物造成的投影差;其次,检测并标识被建筑物遮挡的区域,对被遮挡区域进行填充;最后,通过阴影的检测与信息补偿,消除了建筑物倾斜产生的遮挡问题。在摄影测量与遥感行业中,真正射影像制作的研究不但具有很高的理论研究价值,更具有广泛的实际应用前景。

1真正射影像的制作理论

对于真正射影像的制作和研究,遮蔽检测和阴影区的检测是最为重要的两部分。目前,遮蔽检测方法包括Amhar的基于矢量建筑物模型的Z-buffer方法[2],Rau的基于栅格DSM模型的Z-buffer方法[3],Habib的基于角度的检测方法和Bang的基于角度和高程信息的射线追踪法等[4]。对于阴影区的检测,王涛等提出了一种基于共线方程的正射影像遮蔽区查找的方法[5],王树根等基于K-L变换的彩色航空影像阴影检测[6]。本文主要研究基于DSM真正射纠正过程中的几个坐标相互转化以及利用MFC创建空白真正射纠正影像方面的问题。在本文研究的基础上结合比较成熟的算法思想,利用VC++中MFC开发平台实现感兴趣区域大比例尺的真正射影像的制作。

2设计思想

2.1　获取原始BMP格式影像信息

在实验时以BMP格式影像为例,国际上对BMP格式影像的存储与结构已经有严格的规范和定义,BMP影像不仅存储了影像的灰度信息即位图信息,还有文件头和调色板。文件头用于描述影像的基本信息如大小、宽高以及使用的颜色数等,调色板用于说明位图中的颜色以便系统在显示影像时能达到较好的显示效果。影像中存储的地面影像信息的位图数据,是进行正射纠正的数据来源。在读取和显示时采用了MSDN提供的DIBAPI函数库中的函数,实现BMP影像的读取与位图信息获取。

图1示出了本文实验用到的原始影像,是一幅24位真彩色中心投影低空遥感影像,幅面大小:W:2464像素;H:1648像素;像元大小:11.5 μm×11.5 μm.图2所示为该城市区域的DSM范围。

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联系人： 王光盈E-mail:skywang008@126.com

图1　读取的原始影像

图2　DSM数据范围示意图

2.2　像素坐标转化为地面坐标

实验中要分为两步来实现:首先将四个角点的像素坐标转换为像平面坐标;然后将像平面坐标再转换为地面坐标。本实验中四个角点的像素坐标分别为(0,0),(0,1648),(2464,1648),(2464,0)。

2.2.1像素坐标系

像素坐标系是建立在扫描像片上,以像片左下角为原点,向右为X轴正方向,向上为Y轴正方向,每个扫描单元(1个像素)为一个单位。如图3所示。

图3　像素坐标系

2.2.2像片坐标系

相对于框标坐标系而言,以飞行方向为X轴正方向,以像主点为原点。即将框标坐标系的原点由(0,0)平移到(X0, Y0),建立新的坐标系即为像片坐标系。X0、Y0像主点在框标坐标系中的坐标,即投影中心在像片平面上的垂直投影,是理论像片坐标系的原点。如图4所示。

图4　像片坐标系

像素坐标转换为像平面坐标((Sample,Line)->(x,y))的公式为

(1)

其中,A0、A1、A2、B0、B1、B2为仿射变换参数(即内定向参数)。

2.3　像平面坐标转换为地面坐标

根据像点(x,y)、投影中心(S)和地物点(X,Y,Z)三点共线,可以列出将四个角点的像平面坐标转换为地面坐标的共线条件方程式[7]:

(2)

式中： XS、YS、ZS为摄影中心的地面坐标; a1、a2、a3、b1、b2、b3、c1、c2、c3为旋转矩阵R的元素。采用以Y轴为主轴的φω-κ系统，其中旋转矩阵R为[8]

a1=cosφcosκ,

a2=-cosφsinκ-sinφsinωcosκ,

a3=-sinφcosω,

b1=cosωsinκ,

b2=cosφcosκ,

b3=-sinω,

c1=sinφcosκ+cosφsinωsinκ,

c2=-sinφsinκ+cosφsinωcosκ,

c3=cosφcosω.

(3)

式中,φ、κ、ω为外方位元素的3个角元素。

由上述共线条件方程式和外方位元素解算(X,Y)实际是一个二维图像(x,y)变换到三维空间(X,Y,Z)的过程,它是一个迭代求解的过程。地面点的高程值Z是(X,Y)的函数,在求出地面坐标(X,Y)之前该点高程值Z是未知的,但由上述公式实现(x,y)到(X,Y)的变换又必须知道Z值才能进行计算。因此,需首先给定Z的初值Z0，求得(X1,Y1)后,由DSM内插得 (X1,Y1)处的高程Z1,然后由(X1,Y1,Z1)通过正解公式求得(X2,Y2),如此反复迭代,直至求出的Z值与前次的Z值相等或相差很小,其流程如图5所示。

图5　数据迭代过程

2.4　确定空白真正射影像的范围

将原始影像四个角点像素坐标都转换为地面坐标,在确定Xmin、Xmax、Ymin、Ymax后不能直接确定正射影像的大小,还需要根据纠正后正射影像的地面分辨率进行如下计算:

Wwidth=(Xmax-Xmin)/gridx+1,

Height=(Ymax-Ymin)/gridy+1,

(4)

其中:Width、Height分别为正射影像的宽和高;gridx、gridy分别为正射影像在X方向和Y方向的地面分辨率。

经以上转换后可调用DIBAPI函数库中CreateDIB(m-nRectWidth,m-nRectHeight, 24)函数加上文件头和调色板信息创建如图6、图7所示。

图6　正射纠正后的建筑物

图7　真正射影像

3结束语

在VC++开发环境的基础上通过仿射变换公式、共线方程,实现像素坐标、像平面坐标和地面点坐标之间的相互转化,确定了纠正后正射影像的范围,建立了空白的真正射影像。在以后的研究中可以利用间接纠正方法依次对正射影像上的点进行灰度赋值得到完整的真正射影像数据。

本文实验中采用的是点元素纠正方法,但实际应用中一般都是以“面元素”作为纠正单元,这样处理速度会有大幅度的提升。以“面元素”作为纠正单元进行真正射纠正处理以及精度和速度的评价有待进一步研究和探讨。

参考文献

[1]谢文寒,周国清. 城市大比例尺真正射影像阴影与遮挡问题的研究[J]. 测绘学报, 2010,39(1):52-59.

[2]AMHARF.Thegenerationoftrueorthophotosusinga3DbuildingmodelinconjunctionwithaconventionalDTM[J].InternationalArchivesofPhotogrammetryandRemoteSensing, 1998, 32(4): 16-22.

[3]RAUJ,CHENN,CHENL.Trueorthophotogenerationofbuiltupareasusingmulti-viewimages[J].PhotogrammetricEngineering&RemoteSensing,2002, 68(6): 581-588.

[4]HABIBAF,KIME,KIMC.Newmethodologiesfortrueorthophotogeneration[J].PhotogrammetricEngineering&RemoteSensing, 2007, 73(1): 25-36.

[5]王涛,真正射影像制作中有关算法的研究[D].北京:中国测绘科学研究院,2009.

[6]王树根,李德仁,郭泽金,等.正射影像上阴影和遮蔽的信息处理方法研究[J].测绘信息与工程, 2004, 29(4):1-4.

[7]刘军,王冬红,王慧,等.基于数字建筑物模型的线阵推扫影像真正射纠正[J].遥感技术与应用,2009,24(1):88-92.

[8]张祖勋,张剑清.数字摄影测量学[M].武汉:武汉测绘科技大学出版社,1996: 80-102.

王光盈(1983-),男,硕士,助理工程师,现主要从事摄影测量生产工作。

Blank Generation of True Orthorectified Image

WANG Guangying,HU Jing

(ShandongZhengyuanDigitalCityConstructionCo.,Ltd,Yantai264000,China)

Key words: TDOM; DSM; digital differential rectification; collinearity equation