一种高精度小基高比立体测绘方法技术

本发明专利技术一种高精度小基高比立体测绘方法，步骤为：(1)一台相机在轨道高度为H，基线长度为B的两个位置对地进行拍摄，采集获取两幅图像；(2)对两幅图像分别进行基于频域晶胞的总变分正则化MTFC预处理；(3)计算得到校正畸变后的两幅图像；(4)计算得到两幅核线重采样后的图像；(5)计算得到一幅匹配后的视差图；(6)求得整幅图各个像素点处的相对高程值；(7)通过约束K个控制点计算的绝对高程与真实高程的误差平方和最小，来求解参考面高度，通过参考面高程加上各个点处的相对高程值，求得整幅图像各个点处的绝对高程。

【技术实现步骤摘要】
一种高精度小基高比立体测绘方法
本专利技术属于航天光学遥感
，涉及一种高精度小基高比立体测绘方法。
技术介绍
小基高比立体测绘方法与传统大基高比立体测绘方法完全不同。大基高比是通过图像匹配在两幅图像中找到同名点，进而将同名控制点坐标代入共线方程求得共线方程参数，将待求点像方坐标代入已求解好的共线方程中，求得待求点的物方三维坐标。而小基高比立体测绘方法的核心计算公式为像方相对高程等于两幅图像的平面视差除以基高比数值。早在2002年，法国人就利用SPOT5卫星上的全色影像和多光谱影像组成立体像对，对小基高比情况下获取数字高程模型进行了试验，结果表明在立体交会角仅为0.02时，仍能获取一定精度的高程信息，从而验证了小基高比立体测绘技术的可行性。传统的大基高比立体测绘方法是逐点代入共线方程，逐点获取相应点处的高程值；单台相机的大基高比立体测绘对平台的姿控提出了更高的要求，要卫星平台灵活、敏捷度高、稳定性强、姿态机动能力强，实现难度更大；大基高比条件下，拍摄城市区域(高大建筑物密集)时，丢失高程信息的遮挡区域将增大，不利于城市立体测绘。2007年第28卷《JournalofMathematicalImagingandVision》上，法国空间研究中心的JulieDelon等人发表的《SmallBaselineStereovision》论文通过理论推导和仿真分析，讨论了小基高比立体测绘方法的可行性及相关仿真实验验证，其不足之处在于：该方法仅通过两幅图像的平面视差除以基高比数值求得像方相对高程，没有对相机的内外方位元素进行校正，没有对原始采集到的图像进行合理的MTF补偿，不能计算出物方绝对高程。
技术实现思路
本专利技术解决的技术问题是：克服现有技术的不足，提供了一种高精度小基高比立体测绘方法，该方法提出了必须对采集到的图像进行MTF补偿预处理，并校正相机的内外方位元素，最后通过控制点计算参考面的绝对高程来计算整个重叠区域的物方绝对高程值，实现最终的地物高精度立体测绘。本专利技术的技术方案是：一种高精度小基高比立体测绘方法，步骤如下：1)相机在轨道高度为H，基线长度为B的两个位置对地进行拍摄，采集获取两幅被噪声污染后的退化图像，并建立所采集图像的退化模型其中，g为采集到的被噪声污染后的退化图像，为傅里叶逆变换算子，f为理想图像，n为噪声，H′为频域晶胞上的调制传递函数，*为卷积运算；2)对两幅被噪声污染后的退化图像分别进行基于频域晶胞的总变分正则化MTFC预处理，得到放大后的两幅复原图像f1、f2；3)计算得到校正内方位元素畸变后的两幅图像fcal1、fcal2；4)计算得到校正外方位元素畸变后的两幅图像fext1、fext2；5)采用基于解最优化的相位相关法对校正了外方位元素畸变的两幅图像fext1、fext2进行亚像素级匹配，得到匹配后的视差图V；6)利用视差图V计算得到整幅图各个像素点处的相对高程值ΔZ；ΔZ＝(s(a1-s(c1)))·GSD/(B/H)其中，s(a1)、s(c1)分别为a1、c1点视差值，a1、c1为的地面任意两点A和C在第一幅图像上的成像点，P为探测器像元大小，f′为光学系统焦距，为物方地面采样距离；7)通过约束K个控制点计算的绝对高程与真实高程的误差平方和最小，求解参考面高度h，即地面点C处的绝对高程为进而可计算整幅图上所有点处的绝对高程值。所述步骤2)进行基于频域晶胞的总变分正则化MTFC预处理的具体方法为：21)采用总变分最小化模型对退化图像矩阵g进行去噪，具体公式为：其中，α为正则化参数，β为可调参数，Df是f的支持域，即成像系统的频域晶胞；表示散度，对于二维向量f＝[fx,fy]T，22)计算成像系统的频域晶胞，其模型为其中，为点(ν,ω)处的系统调制传递函数数值，为系统调制传递函数矩阵，其大小为K×L，K、L均为正整数；comba(v,w)表示采样边带；θalias为阈值，其取值范围为[1,0)；23)计算频域晶胞上的调制传递函数进行反卷积，得到复原后的图像f。所述步骤3)计算得到校正内方位元素畸变后的两幅图像fcal1、fcal2的具体过程为：31)计算得到相机镜头x、y两个方向上的几何畸变量Δx,Δy；32)对两幅复原后的图像f1、f2进行校正，计算每幅图像校正后的图像坐标(xcal,ycal)对应的原坐标(x,y)，即x＝xcal-abs(Δx)y＝ycal-abs(Δy)其中，abs(·)为取绝对值操作；33)经过双线性内插算法求得校正后坐标处(xcal,ycal)的像素值；34)由上面的过程最终实现对复原后图像f1、f2的内方位元素校正，得到校正畸变后的两幅图像fcal1、fcal2。所述步骤4)计算得到校正外方位元素畸变后的两幅图像fext1、fext2的具体方法为：41)计算获得校正外方位元素坐标值对应的原坐标值其中，x、y分别为内方位元素校正后图像fcal1上像点的横、纵坐标；a1,a2,a3,b1,b2,b3,c1,c2,c3为第一幅图像的方向余弦；取xk、yk为整数，求得一系列的像点坐标(x,y)；对于图像fcal2，将y′k＝yk代入下面的第一幅图像共线方程，求得对应外方位元素校正后坐标(x′k,y′k)的原坐标值(x′,y′)：其中，x′k为整数，x′、y′为内方位元素校正后图像fcal2上像点的横、纵坐标；a′1，b′1，…，c′3为第一幅图像的方向余弦，分别是第二幅图像相对于摄影基线的角方位元素的函数；42)经过双线性内插算法求得校正后坐标处(xk,yk)、(x′k,y′k)的像素值；43)将校正过内方位元素的图像fcal1、fcal2上的所有点进行步骤41)、42)的核线重采样操作，得到校正了外方位元素畸变的两幅图像fext1、fext2。所述步骤5)中基于解最优化的相位相关法的具体过程为：51)通过求解下面的最优化问题来得到目标区域中心点的相对平移量(Δx,Δy)，即其中，Q为含有噪声的局部互相关功率谱，表示理论局部互相关功率谱，W是权重矩阵；wx、wy分别为x方向和y方向的权重系数，φ(Δx,Δy)局部互相关功率谱误差函数；52)对相位相关矩阵进行奇异值分解，即式中，∑1＝diag(σ1,σ2,…,σr)，r＝rank(Q)；通过奇异值分解得到qx,qy，进而求解得到相应的相位px,py；由px＝kxx+bx,py＝kyy+by得平移量53)通过初始Q0(wx,wy)奇异值分解得到初始迭代平移量(Δx0,Δy0)，计算得到Q1(wx,wy)，即54)迭代计算得到Qi+1(wx,wy)和i＝1，2…………判断是否小于条件阈值，如果小于某一阈值则迭代结束，得到不同迭代次数对应的平移量(Δxi,Δyi)，若不收敛，调整阈值再进行步骤54)迭代计算；55)计算得到最终的平移量，即x、y方向的视差值为所述步骤31)计算得到相机镜头x、y两个方向上的几何畸变量Δx,Δy的具体方法为：其中，x、y为退化图像上像点的横、纵坐标；X、Y、Z为地面坐标系，a1,a2,a3,b1,b2,b3,c1,c2,c3为通过相机的姿态构建的旋转矩阵，x0、y0为x、y两个方向上的主点偏移，XS,YS,ZS为相机的轨道参数；Δx、Δy为x、y两个方向上的几何畸变量。所述步本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种高精度小基高比立体测绘方法，其特征在于步骤如下：1)相机在轨道高度为H，基线长度为B的两个位置对地进行拍摄，采集获取两幅被噪声污染后的退化图像，并建立所采集图像的退化模型

【技术特征摘要】
1.一种高精度小基高比立体测绘方法，其特征在于步骤如下：1)相机在轨道高度为H，基线长度为B的两个位置对地进行拍摄，采集获取两幅被噪声污染后的退化图像，并建立所采集图像的退化模型其中，g为采集到的被噪声污染后的退化图像，为傅里叶逆变换算子，f为理想图像，n为噪声，H′为频域晶胞上的调制传递函数，*为卷积运算；2)对两幅被噪声污染后的退化图像分别进行基于频域晶胞的总变分正则化MTFC预处理，得到放大后的两幅复原图像f1、f2；3)计算得到校正内方位元素畸变后的两幅图像fcal1、fcal2；4)计算得到校正外方位元素畸变后的两幅图像fext1、fext2；5)采用基于解最优化的相位相关法对校正了外方位元素畸变的两幅图像fext1、fext2进行亚像素级匹配，得到匹配后的视差图V；6)利用视差图V计算得到整幅图各个像素点处的相对高程值ΔZ；ΔZ＝(s(a1-s(c1)))·GSD/(B/H)其中，s(a1)、s(c1)分别为a1、c1点视差值，a1、c1为的地面任意两点A和C在第一幅图像上的成像点，P为探测器像元大小，f′为光学系统焦距，为物方地面采样距离；7)通过约束K个控制点计算的绝对高程与真实高程的误差平方和最小，求解参考面高度h，即地面点C处的绝对高程为进而可计算整幅图上所有点处的绝对高程值。2.根据权利要求1所述的一种高精度小基高比立体测绘方法，其特征在于：所述步骤2)进行基于频域晶胞的总变分正则化MTFC预处理的具体方法为：21)采用总变分最小化模型对退化图像矩阵g进行去噪，具体公式为：其中，α为正则化参数，β为可调参数，Df是f的支持域，即成像系统的频域晶胞；表示散度，对于二维向量f＝[fx,fy]T，22)计算成像系统的频域晶胞，其模型为其中，为点(ν,ω)处的系统调制传递函数数值，为系统调制传递函数矩阵，其大小为K×L，K、L均为正整数；comba(v,w)表示采样边带；θalias为阈值，其取值范围为[1,0)；23)计算频域晶胞上的调制传递函数进行反卷积，得到复原后的图像f。3.根据权利要求1所述的一种高精度小基高比立体测绘方法，其特征在于：所述步骤3)计算得到校正内方位元素畸变后的两幅图像fcal1、fcal2的具体过程为：31)计算得到相机镜头x、y两个方向上的几何畸变量Δx,Δy；32)对两幅复原后的图像f1、f2进行校正，计算每幅图像校正后的图像坐标(xcal,ycal)对应的原坐标(x,y)，即x＝xcal-abs(Δx)y＝ycal-abs(Δy)其中，abs(·)为取绝对值操作；33)经过双线性内插算法求得校正后坐标处(xcal,ycal)的像素值；34)由上面的过程最终实现对复原后图像f1、f2的内方位元素校正，得到校正畸变后的两幅图像fcal1、fcal2。4.根据权利要求1所述一种高精度小基高比立体测绘方法，其特征在于：所述步骤4)计算得到校正外方位元素畸变后的两幅图像fext1、fext2的具体方法为：41)计算获得校正外方位元素坐标值对应的原坐标值其中，x、y分别为内方位元素校正后图像fcal1上像点的横、纵坐标；a1,a2,a3,b1,b2,b3,c1,c2,c3为第一幅图像的方向余弦；取xk、yk为整数，求得一系列的像点坐标(x,y)；对于图像fcal2，将y′k＝yk代入下面的第一幅图像共线方程，...

【专利技术属性】
技术研发人员：贺金平，刘雨晨，胡斌，赵海博，李瀛博，吴宪珉，阮宁娟，庄绪霞，
申请(专利权)人：北京空间机电研究所，
类型：发明
国别省市：北京,11