一种海岸带区域无人机影像同名点信息快速提取方法技术

本发明专利技术涉及一种海岸带区域无人机影像同名点信息快速提取方法，其技术特点是包括以下步骤：根据影像数据自动判断相机安置方式；结合全球高程格网数据估计影像地面覆盖范围；进行影像重叠信息粗提取；提取影像间连接强度信息；根据影响匹配结果进行测区影像组网；生成测区同名点并输出。本发明专利技术根据海岸带区域无人机影像特性，分析影像间重叠信息，高效地为后续空中三角测量提供测区同名点信息，其处理算法并行化程度较高，具备较好的数据处理能力，在生成影像缩略图和灰度图、进行影像特征点提取与匹配等过程中均采用了多线程并行技术，计算效率高。

A fast extraction method of image homonym information of unmanned aerial vehicle in coastal zone

【技术实现步骤摘要】
一种海岸带区域无人机影像同名点信息快速提取方法
本专利技术属于摄影测量与遥感、海洋测绘
，涉及无人机影像数据后处理技术，尤其是一种海岸带区域无人机影像同名点信息快速提取方法
技术介绍
随着人类的发展和社会的进步，人们越来越关注海洋资源。在占地球表面积71％、拥有14亿立方公里体积的海洋中，蕴藏着极为丰富的生物资源及矿产资源。海洋不仅为人类提供丰富的物质资源，而且在现代战争中具有重要的战略地位。我国是一个海洋大国，拥有着1.8万公里长的海岸线和300万平方公里的海洋国土，对海洋的开发和海洋规律的探索对我国的国民经济和军事都具有重要的意义和价值。无人机因其机动、灵活、安全等特点已成为低空遥感摄影测量系统的主要平台。作为低空测绘生产和应急保障服务中不可多得的重要工具，无人机航空摄影测量系统对于远离大陆或人员不宜登陆的海岛礁地形测绘优势尤为突出。但无人机测绘应用于海岸带、海岛礁地形测绘时，主要存在以下问题：(1)无人机影像幅面小、重叠度高、数据量大，若依靠人工干预，则处理过程繁琐；国内主流无人机影像处理软件在初始数据组织工作中均依靠人工干预，其工作量大、作业效率较低，缺少全自动化处理的方法。(2)海岸带、海岛礁地区不同于内陆，其无人机影像常存在大面积落水或云雾遮挡等情况，在预处理阶段若未有效提取此类信息将难以保证后续空三构网工作顺利进行。目前无人机测绘的相关规范与标准是针对内陆地区提出的，未具体顾及海岸带、海岛礁区域的地形特性；国内也没有专门针对海岸带、海岛礁区域做有针对性优化和改进的成熟商用无人机影像处理系统。
技术实现思路
本专利技术的目的在于克服现有技术的不足，提供一种海岸带区域无人机影像同名点信息快速提取方法，用以解决现有海岸带无人机影像预处理过程中自动化程度不足的问题，并使测区同名点提取的过程自动化。本专利技术解决现有的技术问题是采取以下技术方案实现的：一种海岸带区域无人机影像同名点信息快速提取方法，包括以下步骤：步骤1、根据影像数据自动判断相机安置方式；步骤2、结合全球高程格网数据估计影像地面覆盖范围；步骤3、进行影像重叠信息粗提取；步骤4、提取影像间连接强度信息；步骤5、根据影响匹配结果进行测区影像组网；步骤6、生成测区同名点并输出。所述步骤1通过homography矩阵并计算右影像坐标系原点O(0,0)在左边影像上的坐标O′(xo′,yo′)，进而通过O′(xo′,yo′)与O(0,0)的位置关系判断相机安置四种方式。所述步骤2的具体实现方法为：首先计算影像四个角点在实际地面上的位置，其中每个角点在地面上的坐标根据共线条件方程求得，然后利用全球高程格网数据通过内插到某一地面点的高程值，进而计算出每一张影像的覆盖范围。所述步骤3实现方法为：首先基于影像间地面覆盖范围的碰撞检测算法得到存在同名区域的影像对信息；然后利用Delaunay三角剖分算法去除冗余信息保留必要信息。所述步骤4提取影像间连接强度信息的方法为：首先原始影像进行降采样获取原始影像的缩小片；然后根据连接性结果，对每一连接线对应的两影像的缩小片进行匹配；最后通过分析测区内所有缩小片匹配结果得到测区内影像间的实际连接强度。所述步骤5的实现方法为：假设整个测区有n张影像，将测区内n张影像间的重叠关系用数学模型Gε＝{V,E}来表述：其中V＝{v1,v2,v3,...,vn}T，vi表示一个顶点(影像)；E＝{w11,...,w1n,...,wn1,...,wnn}T，wij表示顶点vi和vj间的连接线，则影像间的相互关系就能通过顶点vi、vj和两顶点间对应的边来表示，其中，表示公共区域的面积，表示匹配点对的数量。所述步骤7的实现方法为：利用基于分块策略的SIFT匹配方法对具有连接强度的影像进行两两间的影像匹配，最终将所有影像匹配文件进行综合，得到整个测区的同名点文件。本专利技术的优点和积极效果是：1、本专利技术根据海岸带区域无人机影像特性，分析影像间重叠信息，高效地为后续空中三角测量提供测区同名点信息，其处理算法并行化程度较高，具备较好的数据处理能力，在生成影像缩略图和灰度图、进行影像特征点提取与匹配等过程中均采用了多线程并行技术，计算效率高。2、本专利技术自动判断相机的安置方式，无需先验信息，仅根据同一航带内两张相邻影像即可自动判断相机的安置方式，能够处理各类无人机平台所获取的面阵无人机影像，通用性强。3、本专利技术采用导航数据与全球高程格网数据的影像重叠信息提取方法，首先根据GPS/IMU导航数据和全球高程格网数据计算出每一张影像的覆盖范围，然后创造性地利用多边形碰撞算法与Delaunay三角网算法提取影像间的重叠信息。4、本专利技术采用测区自动初始化组网方法，能够根据影像间的匹配结果，提出一套无效影像的判断准则，在测区初始化组网的过程兼顾了海岛礁区域无人机影像的特点，有效剔除存在落水、有云雾遮挡等连接信息较少的影像，以利于后续(空中三角测量)工作的正常进行。附图说明图1为本专利技术的处理流程图；图2为相机与像空间坐标的关系示意图；图3a为影像上方与飞行方向的关系示意图(相反方向)；图3b为影像上方与飞行方向的关系示意图(相同方向)；图3c为影像上方与飞行方向的关系示意图(垂直方向之一)；图3d为影像上方与飞行方向的关系示意图(垂直方向之二)；图4为共线条件示意图；图5a为某测区影像覆盖范围显示视图(测区部分截图)；图5b为影像文件估计覆盖范围；图5c为影像文件的影像图；图6为影像覆盖区域碰撞检测连接性视图；图7a为某测区“碰撞检测”连接性结果图(包括10130条连接线)；图7b为某测区“Dealunay检测”连接性结果图(包括1167条连接线)；图8为某测区二连接性强度图(包含5338条连接线)；图9为某测区平差点云结果(点数为157573)。具体实施方式以下结合附图对本专利技术实施例做进一步详述：一种海岸带区域无人机影像同名点信息快速提取方法，如图1所示，包括以下步骤：步骤1、根据影像数据自动判断相机安置方式对于无人机测绘，相机安置应符合《低空数字摄影测量规范》的规定。该规范给出了四种相机安置方式，如图2及图3a、图3b、图3c、图3d所示。在同一行航线中，利用同名物体在先摄影的一张相片上相对于后摄影的一张相片上分别出现了向下、上、右、左四个不同方向的“移动”。假设像对中任意同名像点像平面坐标为(x,y)和(x′,y′)，其相互关系可用透视变换描述：其中也可以利用齐次形式更简洁地表示为x'＝Hx，H称为单应(homography)矩阵。得到影像间单应矩阵后，通过计算右影像坐标系原点O(0,0)在左边影像上的坐标O′(x′o,y′o)，按照表1规则确定相机安置方式。表1相机安置方式判断表格步骤2、结合全球高程格网数据估计影像地面覆盖范围。相机安置方式确定后，结合无人机摄影时的GPS/IMU信息和全球地面高程数据，可以概略确定单张影像在地面上的覆盖范围。然后可通过影像在地面上的覆盖范围确定影像间是否存在公共区域，来判定影像是否应该进行匹配。要计算影像在地面上的覆盖范围，就是要求得影像四个角点在实际地面上的位置，每一个角点在地面上的坐标根据共线条件方程求得，其原理如图4所示。利用共线条件方程求解对应地物平面坐标时，地物点高程值属于必要的已知数据。虽然其精确值无本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种海岸带区域无人机影像同名点信息快速提取方法，其特征在于包括以下步骤：步骤1、根据影像数据自动判断相机安置方式；步骤2、结合全球高程格网数据估计影像地面覆盖范围；步骤3、进行影像重叠信息粗提取；步骤4、提取影像间连接强度信息；步骤5、根据影响匹配结果进行测区影像组网；步骤6、生成测区同名点并输出。

【技术特征摘要】
1.一种海岸带区域无人机影像同名点信息快速提取方法，其特征在于包括以下步骤：步骤1、根据影像数据自动判断相机安置方式；步骤2、结合全球高程格网数据估计影像地面覆盖范围；步骤3、进行影像重叠信息粗提取；步骤4、提取影像间连接强度信息；步骤5、根据影响匹配结果进行测区影像组网；步骤6、生成测区同名点并输出。2.根据权利要求1所述的一种海岸带区域无人机影像同名点信息快速提取方法，其特征在于：所述步骤1通过homography矩阵并计算右影像坐标系原点O(0,0)在左边影像上的坐标O′(x′o,y′o)，进而通过O′(x′o,y′o)与O(0,0)的位置关系判断相机安置四种方式。3.根据权利要求1所述的一种海岸带区域无人机影像同名点信息快速提取方法，其特征在于：所述步骤2的具体实现方法为：首先计算影像四个角点在实际地面上的位置，其中每个角点在地面上的坐标根据共线条件方程求得，然后利用全球高程格网数据通过内插到某一地面点的高程值，进而计算出每一张影像的覆盖范围。4.根据权利要求1所述的一种海岸带区域无人机影像同名点信息快速提取方法，其特征在于：所述步骤3实现方法为：首先基于影像间地面覆盖范围的碰撞检测算法得到存在同名区域的影像对信息；然后利用Delauna...

【专利技术属性】
技术研发人员：闸旋，申家双，滕惠忠，辛宪会，郭忠磊，叶秋果，王耿锋，
申请(专利权)人：中国人民解放军九二八五九部队，
类型：发明
国别省市：天津,12