【技术实现步骤摘要】
视场分割集成面阵相机的全幅影像拼合方法和装置
[0001]本专利技术涉及航空摄影测量
，尤其涉及一种视场分割集成面阵相机的全幅影像拼合方法和装置
。
技术介绍
[0002]航空摄影测量系统是获取大比例尺地理空间信息的主要手段，新一代航空测量相机技术发展要求同时满足大视场和高分辨率特性，视场分割集成面阵综合高分辨率成像体制是主要技术途径之一，此类相机的原始摄影数据为含有各类畸变的分块子影像，需要基于精准检校参数，生成无畸变满幅大面阵影像，以满足严苛的行业应用技术与规范要求
。
另外，由于目前的航空摄影图像的图像畸变校准和拼接方法具有较高的实现复杂度，航空摄影测量的图像畸变校准和拼接，均在地面完成，影响了航空摄影处理的时效性
。
[0003]如何基于含有各类畸变的分块子影像，克服时间
、
环境因素变化导致检校参数变化导致的影响，快速生成高质量的全幅影像，是目前需要解决的问题
。
技术实现思路
[0004]针对如何基于含有各类畸变的分块子影像，克服时间
、
环境因素变化导致检校参数变化导致的影响，快速生成高质量的全幅影像的问题，本申请公开了一种视场分割集成面阵相机的全幅影像拼合方法，包括：
[0005]S1
，利用视场分割集成面阵相机，采集得到子影像集合；所述视场分割集成面阵相机，包括一个镜头
、
一个光轴
、
一个光学视场分割器和
N1
个光学传感器；
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.
一种视场分割集成面阵相机的全幅影像拼合方法，其特征在于，包括：
S1
，利用视场分割集成面阵相机，采集得到子影像集合；所述视场分割集成面阵相机，包括一个镜头
、
一个光轴
、
一个光学视场分割器和
N1
个光学传感器；
N1
为大于1的正整数；所述光学视场分割器将视场分割为
N1
个视场区域，每个光学传感器对对应的视场区域进行成像，得到子影像信息集合；所述子影像信息集合，包括
N1
个子影像信息；所述子影像信息，包括子影像像素信息
、
子影像范围信息
、
子影像位置信息；
S2
，根据
N1
个子影像范围信息，确定全幅影像的范围信息；根据子影像位置信息和全幅影像的范围信息，确定子影像全幅位置信息；根据所述全幅影像的范围信息，对全幅影像进行初始化；
S3
，利用特征匹配校正模型，对每个子影像分别进行校正处理，得到对应的校正子影像；
S4
，利用位置误差最小化模型，对每个校正子影像分别进行计算处理，得到每个校正子影像在全幅影像的位置信息；
S5
，利用所述每个校正子影像在全幅影像的位置信息，对所有校正子影像进行拼接处理，得到拼合后的全幅影像
。2.
如权利要求1所述的视场分割集成面阵相机的全幅影像拼合方法，其特征在于，所述利用特征匹配校正模型，对每个子影像分别进行校正处理，得到对应的校正子影像，包括：
S31
，根据光学视场分割器，确定每个子影像的相邻视场区域信息；
S32
，根据每个子影像的相邻视场区域信息，确定两个相邻子影像的重叠影像范围；
S33
，对每个重叠影像范围内的每个影像点，进行特征值计算处理，得到所有重叠影像范围的所有影像点的特征值；
S34
，对每个重叠影像范围内的每个影像点，判断其特征值是否大于设定的特征阈值，得到特征值判别结果；若所述特征值判别结果为大于等于设定的特征阈值，确定所述影像点为第一特征点；若所述特征值判别结果为小于设定的特征阈值，确定所述影像点不是第一特征点；
S35
，利用两个相邻子影像的重叠影像范围中的第一特征点，构建第一特征点对集合；所述第一特征点对集合，包括多个第一特征点对；所述第一特征点对，为两个分别属于所述两个相邻子影像的重叠影像范围的第一特征点；
S36
，对每两个相邻子影像的重叠影像范围对应的第一特征点对集合，进行互相关匹配处理，得到第二特征点对集合；所述第二特征点对集合，包括多个第二特征点对；所述第二特征点对，为两个分别属于所述两个相邻子影像的重叠影像范围的第二特征点；
S37
，对每两个相邻子影像的重叠影像范围所对应的第二特征点对集合，分别进行相邻子影像位置一致性判别处理，得到第三特征点对集合；所述第三特征点对集合，包括多个第三特征点对；所述第三特征点对，为两个分别属于所述两个相邻子影像的重叠影像范围的第三特征点；
S38
，利用子影像全幅位置信息对所有相邻子影像进行筛选处理，得到待校正子影像对；
S39
，利用第三特征点对集合，对每个待校正子影像对进行校正参数求解处理，得到每个待校正子影像的校正参数，利用所述校正参数，对相应子影像进行校正处理，得到对应的
校正子影像
。3.
如权利要求2所述的视场分割集成面阵相机的全幅影像拼合方法，其特征在于，所述特征值计算处理，其计算表达式为：
I
＝
det(W)/|k1tr2(W)|
，式中，
Pa
为二维离散高斯滤波矩阵，
q
x
为所述影像点在子影像的像方坐标系
x
轴方向的梯度值，
W
为中间特征矩阵，
q
y
为所述影像点在子影像的像方坐标系
y
轴方向的梯度值，
det
为矩阵的行列式运算，
tr
为矩阵的迹运算，
k1
为计算常数，
I
为计算得到的特征值
。4.
如权利要求2所述的视场分割集成面阵相机的全幅影像拼合方法，其特征在于，所述对每两个相邻子影像的重叠影像范围对应的第一特征点对集合，进行互相关匹配处理，得到第二特征点对集合，包括：对每两个相邻子影像的重叠影像范围对应的第一特征点对集合中的每个第一特征点对，计算得到对应的互相关值，所述互相关值的计算表达式为：其中，
p
，
q
表示所述第一特征点对中的两个第一特征点，
R(p
，
q)
表示第一特征点对
(p
，
q)
的互相关值，
A(u+i
，
v+j)
表示相邻子影像
A
的坐标为
(u+i
，
v+j)
的像素点的像素值，
B(u'+i
，
v'+j)
表示相邻子影像
B
的坐标为
(u'+i
，
v'+j)
的像素点的像素值，
(u
，
v)
表示第一特征点
p
在相邻子影像
A
中的坐标值，
(u'
，
v')
表示第一特征点
q
在相邻子影像
B
中的坐标值，
i
和
j
分别为子影像的像方坐标系的
x
轴坐标序号值和
y
轴坐标序号值，
n
为邻近区域的像素范围值，
μ1和
δ1分别是在相邻子影像
A
的第一特征点
p
的邻近区域的像素点的均值和方差，
μ2和
δ2分别是在相邻子影像
B
的第一特征点
q
的邻近区域的像素点的均值和方差；判断每个第一特征点对的互相关值是否小于设定的互相关阈值，得到互相关判断结果；若所述互相关判断结果为小于，确定所述第一特征点对为第二特征点对；若所述互相关判断结果为不小于，确定所述第一特征点对不为第二特征点对；利用所述两个相邻子影像的重叠影像范围对应的所有第二特征点对，构建得到所述两个相邻子影像的重叠影像范围对应的第二特征点对集合
。5.
如权利要求2所述的视场分割集成面阵相机的全幅影像拼合方法，其特征在于，所述对每两个相邻子影像的重叠影像范围所对应的第二特征点对集合，分别进行相邻子影像位置一致性判别处理，得到第三特征点对集合，包括：对每个第二特征点对集合对应的两个相邻子影像，确定在全幅影像中靠左的相邻子影像为基准子影像，确定在全幅影像中靠右的相邻子影像为计算子影像；对于第二特征点对的位于计算子影像内的第二特征点，建立特征拟合方程；对于第
i1
个第二特征点对集合对应的相邻子影像中的计算子影像，特征拟合方程的计算表达式为：
x
i1
，2，
j1
＝
a
i1
，0+a
i1
，1x
i1
，1，
j1
+a
i1
，2y
i1
，1，
j1
，
y
i1
，2，
j1
＝
b
i1
，0+b
i1
，1x
i1
，1，
j1
+b
i1
，2y
i1
，1，
j1
，其中，
a
il
，0、a
i1
，1、a
i1
，2、b
i1
，0、b
i1
，1、b
i1
，2为第
i1
个第二特征点对集合对应的特征拟合方
程的特征拟合参数，
(x
i1
，1，
j1
，
y
i1
，1，
j1
)...
【专利技术属性】
技术研发人员：方勇，胡海彦，高力，张丽，龚辉，黄艳，
申请(专利权)人：中国人民解放军，
类型：发明
国别省市：
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