考虑不同光照成像条件的多立体影像融合制图方法技术

本发明专利技术涉及一种考虑不同光照成像条件的多立体影像融合制图方法，包括以下步骤：1)获取研究区域已有影像，并选择多重覆盖立体影像对；2)构建遥感影像的成像几何模型；3)对立体影像对进行初始匹配，获取遥感影像的同名点；步骤4)对步骤2)得到成像几何模型进行立体影像区域网光束法平差，得到精化后的成像几何模型；5)对每一组立体影像对进行密集匹配，分别得到各组立体影像对的像方密集同名点集合；6)根据4)精化后的成像几何模型，将骤5)中得到的像方密集同名点进行前方交会，得到物方的密集三维点云，进而通过格网划分和内插得到DEM，并对DEM进行融合得到无空洞DEM；7)根据无空洞DEM和精化后的成像几何模型，生成DOM即：经过地形校正后带有地理信息的影像。

Multi stereoscopic image fusion method considering different illumination imaging conditions

The invention relates to a multi stereoscopic image fusion mapping method considering different illumination imaging conditions, including the following steps: 1) obtaining the existing images in the study area, selecting multiple coverage stereoscopic images, and 2) constructing the imaging geometric model of remote sensing images; 3) initial matching of stereoscopic image pairs and obtaining the same name of remote sensing images. Point; step 4) to step 2) the image geometry model is obtained by the image geometric model, and the image geometric model of the area network is obtained, and the image geometric model after the refinement is obtained; 5) the dense matching of each group of stereoscopic images is densely matched, and the image cube dense homologous point set of each stereoscopic image pairs is obtained respectively; 6) the image geometric model after the refinement of 4) will suddenly 5. The dense homonym point of the image square is in front intersection, the dense 3D point cloud of the object is obtained, and then the DEM is obtained through grid partition and interpolation, and the DEM is fused to get no hole DEM; 7) DOM is generated according to the non hollow DEM and the refined imaging geometry model, which is the image with geographical information after topographic correction.

【技术实现步骤摘要】
考虑不同光照成像条件的多立体影像融合制图方法
本专利技术是关于一种考虑不同光照成像条件的多立体影像融合制图方法，涉及摄影测量中立体摄影测量

技术介绍
行星(月球、火星)表面的遥感制图是行星探测任务中的一项基础性工作，为行星科学探测任务规划和科学研究提供地理参考基础，是获取行星形貌和构造信息的基本手段。目前的行星轨道器遥感影像制图同一区域大多是基于一对立体影像对，制作该区域的高精度地形图产品。然而单个立体影像对受观测角度及光照条件等的影响，提供的信息往往有限，特别有些区域表面地形起伏较大，产生阴影或成像过饱和区较多的情况下，往往会导致制图时信息的缺失。传统的基于单个立体影像对轨道器影像制图，通常包含如下步骤：首先根据轨道姿态及内方位元素等建立立体影像的成像模型，然后对两张影像进行相对定向或光束法平差，从而尽可能减小由于轨道姿态、位置参数等误差带来的不一致性，建立精确的影像立体成像关系；最后对两张影像进行密集匹配，通过精确的成像模型以及密集匹配的同名点，前方交会得到月面密集点的三维坐标；最后通过对三维点云进行内插和编辑得到数字高程模型(DigitalElevationModel,DEM)，利用成像模型和该DEM对影像进行纠正得到数字正射影像(DigitalOrthophotoMap,DOM)。在上述步骤中，密集匹配的效果将直接决定地形三维重建的效果，也即制图产品的质量。然而在密集匹配过程中，由于光照角度以及地形等因素的影响，导致影像上高程起伏较大的区域，容易出现过亮的灰度饱和区或过暗的严重阴影区。这些区域由于纹理缺失，无法匹配得到同名点，最终使得生成的地形产品上存在空洞。若简单通过周围的信息进行插值，虽能够解决空洞问题，但是往往造成地形细节信息的丢失，使得地形产品精度难以保证。尤其在地形起伏较大区域，通过插值来修补空洞的方式会带来较大误差，因而难以满足精细地形生产的要求。目前，随着行星轨道任务周期的延长，同时由于多任务轨道器数据的获取，探测中往往能在行星(如月球、火星)表面积累了大量的重复观测影像。由于行星轨道不同于对地观测卫星通常采用的太阳同步轨道，往往无法保证获取多重覆盖影像时的光照一致性，因此多重覆盖时光照条件往往不同。充分利用这些影像，使其潜在价值得到更大程度的挖掘，补充单立体成像时的信息缺失。
技术实现思路
针对上述问题，本专利技术的目的是提供一种考虑不同光照成像条件的多立体影像融合制图方法，能够利用不同光照条件下获取的多个立体影像对，进行高精度三维融合制图生成最优地形产品。为实现上述目的，本专利技术采取以下技术方案：一种考虑不同光照成像条件的多立体影像融合制图方法，其特征在于包括以下步骤：步骤1)：获取研究区域已有影像，并选择多重覆盖立体影像对；步骤2)：构建遥感影像的成像几何模型；步骤3)：对立体影像对进行初始匹配，获取遥感影像的同名点；步骤4)：对步骤2)得到成像几何模型进行立体影像区域网光束法平差，得到精化后的成像几何模型；步骤5)：对每一组立体影像对进行密集匹配，分别得到各组立体影像对的像方密集同名点集合；步骤6)：根据步骤4)精化后的成像几何模型，将步骤5)中得到的像方密集同名点进行前方交会，得到物方的密集三维点云，进而通过格网划分和内插得到DEM，并对DEM进行融合得到无空洞DEM；步骤7)：根据无空洞DEM和精化后的成像几何模型，生成DOM即：经过地形校正后带有地理信息的影像。进一步地，所述步骤1)的具体选择过程为：根据影像间的交会角、影像成像时太阳方位角和高度角、影像的纵横比、影像重叠范围选择多组立体影像对，组成每一组立体影像对的两张影像应该满足立体交会角大于10°、成像时的太阳方位角和高度角基本相同以及影像纵横比接近1，而多组立体影像对之间应该具有不同的太阳高度角或方位角、且相互之间存在尽可能大的重叠范围。进一步地，所述步骤2)包括严格成像几何模型和通用几何模型的构建，其中，通用几何模型为多项式模型、直接线性变换模型或有理函数模型。进一步地，所述步骤3)的具体过程为：步骤3.1)：光照方向相同时，在立体影像对的重叠区域内，对于光照条件相同的立体影像对，影像的同名点采用自动影像匹配在立体影像对上获取均匀分布的同名点；步骤3.2)：光照方向不同时，通过人工判读的方式在影像间选取同名点，然后对误匹配点进行剔除，保留各立体影像对的正确匹配点。进一步地，所述步骤4)的具体过程为：步骤4.1)：构建平差误差方程：Fx＝samplei+a0+a1·samplei+a2·linei-xi＝0Fy＝linei+b0+b1·samplei+b2·linei-yi＝0式中，Fx和Fy表示x，y坐标误差方程函数，a0,a1,a2和b0,b1,b2为改正参数，(sample,line)为归一化后的像方量测坐标，(x,y)为像方坐标，下标i为点号标记；步骤4.2)：进行误差方程求解：对误差方程进行一阶泰勒级数展开，得到线性化的误差方程：式中，lat为纬度，lon为经度，h为高程，Fx0，Fy0分别为误差函数在x0，y0处的取值，分别为相应参数的一阶偏导数，Δa0、Δa1、Δa2、Δb0、Δb1、Δb2、Δlat、Δlon和Δh分别为相应参数的改正值；得到间接平差模型：V＝AX+BY-L,P式中，X为平差参数：X＝[Δa0Δa1Δa2Δb0Δb1Δb2]A为未知数X的系数矩阵：Y为连接点的地面坐标：Y＝[ΔlatΔlonΔh]B为未知数Y的系数矩阵：式中，LINE_SCALE，SAMP_SCALE为像方坐标的归一化参数，LAT_SCALE,LON_SCALE,HEIGHT_SCALE为物方坐标归一化参数；对于控制点，B为0，L为常数项，可以通过初值和误差方程计算得到：式中，P为权矩阵，对于控制点而言，未知数为平差参数(a0,a1,a2,b0,b1,b2)；而对连接点而言，未知数包括平差参数和相应的物方坐标(lat,lon,h)；同时存在控制点和连接点时，即可建立如下的误差方程：对于两类未知数的误差方程，消除第二类未知数Y得到相应的改化法方程：通过上式完成未知的数X的求解；步骤4.3)：立体影像对分别平差获取虚拟控制点根据步骤4.1)和4.2)，对多组立体影像对每组分别进行无控制点的平差，选择平差精度高的一组，即平差中像方反投影误差最小的一组，利用该组立体影像的有理函数模型和平差改正值及该对影像上的多度重叠连接点在该对影像上的像点坐标，前方交会出多度重叠连接点的月面三维坐标，利用这些月面三维坐标作为虚拟控制点坐标；步骤4.4)：整体平差获得所有影像改正数将所有立体影像对利用步骤4.1)和4.2)提供的方法进行平差，并利用步骤4.3)中的虚拟控制点作为控制。进一步地，所述步骤6)的具体过程：步骤6.1)：根据立体影像对重叠区的物方范围，对每组立体影像对建立相同单元间隔的规则格网；步骤6.2)：以每个格网点为中心，搜索半径为R范围内的密集点；步骤6.3)：当搜索结果为空或搜索到的点数不满足要求时，认为该格网点为空洞点，记录其编号及平面坐标信息(ID,X,Y)；否则根据搜索到的密集点的高程值内插得到格网点的高程值；步骤6.4)：重复上述步骤，由每个立体影像对得到一个DEM和DEM上空洞位置对应的编号和坐标本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种考虑不同光照成像条件的多立体影像融合制图方法，其特征在于包括以下步骤：步骤1)：获取研究区域已有影像，并选择多重覆盖立体影像对；步骤2)：构建遥感影像的成像几何模型；步骤3)：对立体影像对进行初始匹配，获取遥感影像的同名点；步骤4)：对步骤2)得到成像几何模型进行立体影像区域网光束法平差，得到精化后的成像几何模型；步骤5)：对每一组立体影像对进行密集匹配，分别得到各组立体影像对的像方密集同名点集合；步骤6)：根据步骤4)精化后的成像几何模型，将步骤5)中得到的像方密集同名点进行前方交会，得到物方的密集三维点云，进而通过格网划分和内插得到DEM，并对DEM进行融合得到无空洞DEM；步骤7)：根据无空洞DEM和精化后的成像几何模型，生成DOM即：经过地形校正后带有地理信息的影像。

【技术特征摘要】
1.一种考虑不同光照成像条件的多立体影像融合制图方法，其特征在于包括以下步骤：步骤1)：获取研究区域已有影像，并选择多重覆盖立体影像对；步骤2)：构建遥感影像的成像几何模型；步骤3)：对立体影像对进行初始匹配，获取遥感影像的同名点；步骤4)：对步骤2)得到成像几何模型进行立体影像区域网光束法平差，得到精化后的成像几何模型；步骤5)：对每一组立体影像对进行密集匹配，分别得到各组立体影像对的像方密集同名点集合；步骤6)：根据步骤4)精化后的成像几何模型，将步骤5)中得到的像方密集同名点进行前方交会，得到物方的密集三维点云，进而通过格网划分和内插得到DEM，并对DEM进行融合得到无空洞DEM；步骤7)：根据无空洞DEM和精化后的成像几何模型，生成DOM即：经过地形校正后带有地理信息的影像。2.如权利要求1所述的考虑不同光照成像条件的多立体影像融合制图方法，其特征在于，所述步骤1)的具体选择过程为：根据影像间的交会角、影像成像时太阳方位角和高度角、影像的纵横比、影像重叠范围选择多组立体影像对，组成每一组立体影像对的两张影像应该满足立体交会角大于10°、成像时的太阳方位角和高度角基本相同以及影像纵横比接近1，而多组立体影像对之间应该具有不同的太阳高度角或方位角、且相互之间存在尽可能大的重叠范围。3.如权利要求1所述的考虑不同光照成像条件的多立体影像融合制图方法，其特征在于，所述步骤2)包括严格成像几何模型和通用几何模型的构建，其中，通用几何模型为多项式模型、直接线性变换模型或有理函数模型。4.如权利要求1～3任一项所述的考虑不同光照成像条件的多立体影像融合制图方法，其特征在于，所述步骤3)的具体过程为：步骤3.1)：光照方向相同时，在立体影像对的重叠区域内，对于光照条件相同的立体影像对，影像的同名点采用自动影像匹配在立体影像对上获取均匀分布的同名点；步骤3.2)：光照方向不同时，通过人工判读的方式在影像间选取同名点，然后对误匹配点进行剔除，保留各立体影像对的正确匹配点。5.如权利要求2所述的考虑不同光照成像条件的多立体影像融合制图方法，其特征在于，所述步骤4)的具体过程为：步骤4.1)：构建平差误差方程：Fx＝samplei+a0+a1·samplei+a2·linei-xi＝0Fy＝linei+b0+b1·samplei+b2·linei-yi＝0式中，Fx和Fy表示x，y坐标误差方程函数，a0,a1,a2和b0,b1,b2为改正参数，(sample,line)为归一化后的像方量测坐标，(x,y)为像方坐标，下标i为点号标记；步骤4.2)：进行误差方程求解：对误差方程进行一阶泰勒级数展开，得到线性化的误差方程：式中，lat为纬度，lon为经度，h为高程，Fx0，Fy0分别为误差函数在x0，y0处的取值，分别为相应参数的一阶偏导数，Δa0、Δa1、Δa2、Δb0、Δb1、Δb2、Δlat、Δlon及Δh分别为相应参数的改正值；得到间接平差模型：V＝AX+BY-L,P式中，X为平差参数：X＝[Δa0Δa1Δa2Δb0Δb1Δb2]A为未知数X的系数矩阵：Y为连接点的地面坐标：Y＝[ΔlatΔlonΔh]B为未知数Y的系数矩阵：式中，LINE_SCALE，SAMP_SCALE为像方坐标的归一化参数，LAT_SCALE,LON_SCALE,HEIGHT_SCALE为物方坐标归一化参数；对于控制点，B为0，L为常数项...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘斌，贾萌娜，辛鑫，邸凯昌，
申请(专利权)人：中国科学院遥感与数字地球研究所，
类型：发明
国别省市：北京,11