水面及岛礁地区DMC后处理方法研究

摘 要:DMC相机是目前世界上最先进的数字航摄像机,本文基于笔者多年从事数码航摄数据内业处理的相关工作经验,以DMC数码航空影像数据融合算法为研究对象,分析了影像的原理和算法的设计并通过具体的影像实例,对产生的问题及解决的办法进行了具体的描述。全文是笔者长期工作实践基础上的理论升华,相信对从事相关工作的同行能有所裨益。

关键词:影像融合 Brovey 算法

中图分类号:P2 文献标识码:A 文章编号:1672-3791(2012)06(b)-0016-02

航空摄影测量技术得到广泛的应用,已成为新建铁路、新建公路选线和设计所需带状地形图成图的重要手段之一。随着光电技术和计算机传输技术的发展,数码航空影像的获取已成为现代航空摄影测量的一种手段。数字航摄相机(Digital Mapping Camera简称DMC)系统的诞生改变了常规胶片航空摄影像片获取的方法。

1 DMC是什么

数字航摄相机是一个高分辨率、高精度的数字航空摄影系统,它可完成小比例尺和大比例尺航空摄影测量航摄工作。同时在恶劣气候下,也能以不同的曝光时间在不同的光线条件下曝光,完成航空摄影测量航摄工作,解决了传统航摄方式在恶劣气候下不能进行航空摄影的缺陷。

DMC系统的主体部分包括DMC的镜头系统与电子控制系统,陀螺稳定平台以及机载数据存储设备等组成。DMC镜头系统是由8个镜头组合而成的,其中4个全色镜头,4个多光谱镜头(红、绿、蓝以及近红外)。每个单独镜头都配有大面阵的CCD传感器,在航空摄影飞行中,DMC数字航摄仪的8个镜头同步曝光,一次飞行可同步获取分辩率为7680×13824高分辨率黑白、真彩色和彩红外航空影像数据。获取的航空影像数据比传统相机获取的航片信息多、信息丰富,精度高,省去了胶片的冲洗、航片扫描中间环节。获取影像数据周期短,速度快,成本低,效率高。

2 DMC有什么优点

分辩率:DMC为大比例尺图像提供卓越的地面分辨率,源于它的FMC功能,FMC技术的核心是时间延迟暴光技术(TDI)和与面阵CCD刚性的联结。它的结果是地面分辨率在较差的光照条件下仍然小于2英寸。

精度:DMC基于面阵CCD技术,这种技术对摄影测量应用提供了最好的几何精度。面阵CCD内部的高精度是由在硅表面上二维排列的CCD像元结构决定的,它的结果是在航空图像的焦平面上提供了几百万个高精度的框标。(每一个CCD像元都可以被认为是一个独立的框标)结果图像严格相似于中心投影,使其获得广泛的应用,可以方便的进入任何摄影测量软件。

像元轮廓:DMC的另一个优点是像元轮廓面积上曝光。这个功能使得飞机在飞行中速度突然变化和抖动而不会影响影像。

幅射分辨率:由于DMC具有FMC功能,曝光时间能根据景物亮度来设定,与飞行速度无关,允许采用每个CCD像元12Bit的幅射分辨率。高分辨率的图像能在弱光条件下产生。在一定条件下,大大提高了可飞行的天数。

系统兼容性:由于采用了面阵CCD技术,严格的中心投影关系,使数据产品可以直接进入当今世界所有的摄影测量软件。

自动化程度:摄影飞行航线设计在地面设计好后输入计算机,航空摄影时从航线的进入、起拍点、以及每张航片的定位到关闭点都由计算机自动完成,每张航片拍摄完成后,能即时在计算机上看到所拍摄的成果,如有漏动立即能发现,可以马上进行补拍。

3 DMC在水面和岛礁飞行中出现的问题

虽然DMC有着以上很多的优点,但是,客观上,在航空摄影过程中,受天气条件,地面地物类型,飞行时间,太阳高度等因素的影响,DMC相机拍摄成果在进行后处理的时候会出现一些问题。针对水面及岛礁拍摄,可能会表现为以下几种情况。

4 采取的解决方法

我们采取就是办法就是分别针对DMC后处理进行分镜头PAN影像拼接融合时候的算法及参数解决拼接异常问题;通过变更多光谱影像融合算法及数学模型的方法解决单一色彩和多色溢出的问题。

首先我们来了解一下进行分镜头PAN影像拼接融合时候的算法及参数。

两种可选变换算法分别为HSV Transformation 和 Brovey Transformation。

HSV Transformation变换算法介绍分析。

这个模型中颜色的参数分别是:色调(H),饱和度(S),亮度(V)。

HSV模型的三维表示从RGB立方体演化而来。设想从RGB沿立方体对角线的白色顶点向黑色顶点观察,就可以看到立方体的六边形外形。六边形边界表示色彩,水平轴表示纯度,明度沿垂直轴测量。

H参数表示色彩信息,即所处的光谱颜色的位置。该参数用一角度量来表示,红、绿、蓝分别相隔120度。互补色分别相差180度。

纯度S为一比例值,范围从0～1,它表示成所选颜色的纯度和该颜色最大的纯度之间的比率。S=0时,只有灰度。

V表示色彩的明亮程度,范围从0～1。有一点要注意:它和光强度之间并没有直接的联系。

由于HSV是一种比较直观的颜色模型,所以在许多图像编辑工具中应用比较广泛,如Photoshop(在Photoshop中叫HSB)等等,但这也决定了它不适合使用在光照模型中,许多光线混合运算、光强运算等都无法直接使用HSV来实现。

Brovey Transformation变换算法介绍

Brovey变换融合方法是一种通过归一化后的三个波段多光谱影像与高分辨率影像乘积的融合方法,它将RGB影像进行多光谱波段颜色归一化,并将高分辨率全色影像与各个波段灰度值分别相乘得到融合影像。Brovery变换运算简单,并能在保持原始影像光谱信息的同时取得锐化影像的作用。它可以应用于不同传感器的影像数据融合,如TM多光谱和SPOT全色影像的融合。Brovey变换既一定程度上保持多光谱数据的完整性又增强了图像的细节。

接下来我们来了解一下多光谱影像融合算法及数学模型。两种融合算法分别为 Least Square Matching 和 Correlation Matching。

5 变化参数及算法后解决情况

6 有待进一步研究的问题

在融合、匀色的过程中,也存在以下问题,有待以后解决如以下几点。

(1)部分补飞的影像,出现航带之间的色差过于大,而灰度平衡的幅度有限,如果幅度太大,必然影响效果。所以,有待日后寻找更加合适的灰度平衡方法。(2)有部分影像的高亮部分会出现彩色斑,这大概是由于镜头的辐射方面的原因产生的,有待进一步的分析和消除。

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