于君娜，王士成，梁 碩

(中國電子科技集團(tuán)公司第五十四研究所，河北 石家莊 050081)

0 引言

無人機(jī)遙感作為一種新的遙感手段，具有快速、靈活、低成本和高影像分辨率等特點(diǎn)[1]，彌補(bǔ)了衛(wèi)星光學(xué)遙感經(jīng)常受云層遮擋獲取不到影像、時(shí)效性差的不足。近幾十年來，隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和通信技術(shù)的快速發(fā)展，無人機(jī)的整體性能得到了不斷提高，使其已經(jīng)具備了長時(shí)間續(xù)航、影像實(shí)時(shí)傳輸?shù)缺姸鄡?yōu)點(diǎn)，尤其是在應(yīng)急救災(zāi)工作中，有著十分廣闊的應(yīng)用前景。相比衛(wèi)星遙感影像，無人機(jī)遙感影像具有相幅小、數(shù)量多和多航帶的特點(diǎn)[2-3]，為了得到某一地區(qū)的全景圖像，遙感影像拼接成為解決該問題的關(guān)鍵技術(shù)，遙感影像拼接是指將2幅或多幅連續(xù)遙感影像按照其公共部分進(jìn)行重疊，得到一幅新的合集圖，拼接后的圖像不僅方便目視所觀測地區(qū)的全局效果，而且還保留了原始圖像中的細(xì)節(jié)信息[4-5]。

傳統(tǒng)的無人機(jī)遙感影像拼接都是應(yīng)用于測繪領(lǐng)域，用于制作、更新地圖，對拼接合成后圖像的幾何精度要求比較高，對實(shí)時(shí)性要求不高，而且測繪無人機(jī)的飛行要嚴(yán)格滿足相應(yīng)的飛行規(guī)范，圖像拍攝方式要求垂直下視，圖像數(shù)據(jù)不實(shí)時(shí)下傳，而是飛機(jī)降落后從機(jī)載記錄儀中導(dǎo)出后再進(jìn)行拼接處理。

偵察無人機(jī)的主要任務(wù)是對目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行偵察，要求快速獲取目標(biāo)區(qū)域影像，為了擴(kuò)大無人機(jī)瞬時(shí)偵察范圍，偵察無人機(jī)圖像拍攝方式有垂直下視和擺掃模式，并且圖像實(shí)時(shí)下傳。此時(shí)，高幾何精度的無人機(jī)遙感拼接合成圖像并不是最重要的，而具有地理坐標(biāo)信息、可用的幾何精度和良好的視覺效果的拼接合成圖像、較快的拼接速度才是最為迫切的需求。

本文采用基于POS系統(tǒng)和SIFT特征進(jìn)行遙感影像拼接，實(shí)時(shí)情況下能夠完成無人機(jī)實(shí)時(shí)下傳的垂直下遙感影像的拼接，事后情況下能夠完成垂直下視、擺掃模式遙感影像拼接，在拼接時(shí)可以根據(jù)具體情況對圖像進(jìn)行降采樣提高圖像拼接速度，拼接后的圖像帶有地理坐標(biāo)信息。

1 基于POS系統(tǒng)和SIFT特征遙感影像拼接方案

1.1 實(shí)時(shí)拼接處理

實(shí)時(shí)拼接處理時(shí)，只對無人機(jī)飛行過程中實(shí)時(shí)下傳的垂直下視方式拍攝的遙感影像進(jìn)行處理，此時(shí)需要實(shí)時(shí)監(jiān)視指定路徑下的遙感影像圖像文件，實(shí)時(shí)地對新到的圖像根據(jù)對應(yīng)的遙測數(shù)據(jù)進(jìn)行系統(tǒng)幾何校正，即粗定位生成帶有地理坐標(biāo)信息的GeoTiff格式圖像文件，然后再查找其與上一幅粗定位后遙感影像之間的SIFT特征點(diǎn)對，利用多項(xiàng)式模型對該圖像進(jìn)行配準(zhǔn)，然后將配準(zhǔn)后圖像與上一幅圖像按照地理坐標(biāo)進(jìn)行鑲嵌，合成一幅新圖像。

1.2 事后拼接處理

事后拼接處理時(shí)，包含單航帶拼接、垂直下視多航帶拼接和擺掃模式拼接，需要從機(jī)載記錄儀中導(dǎo)出遙感影像文件，這些文件包含垂直下視和擺掃模式拍攝的多航帶遙感影像。偵察無人機(jī)在一次飛行過程中會(huì)產(chǎn)生上千張遙感影像，如此多的遙感影像中會(huì)有一部分不能進(jìn)行拼接處理，如飛機(jī)起飛、降落時(shí)遙測數(shù)據(jù)不準(zhǔn)，轉(zhuǎn)彎時(shí)產(chǎn)生的遙感影像會(huì)有較大變形，所以在遙感影像拼接處理時(shí)需要對圖像文件進(jìn)行篩選，篩選條件一般按照飛機(jī)航向角變化范圍、滾轉(zhuǎn)角變化范圍、平臺(tái)俯仰角變化范圍和圖像重疊率等，將屬于同一航帶的符合拼接條件的遙感影像圖像文件存放在一起。

1.2.1 單航帶拼接

對篩選后符合拼接條件的同一航帶的所有遙感影像根據(jù)相應(yīng)遙測數(shù)據(jù)進(jìn)行系統(tǒng)幾何校正，即粗定位生成帶有地理坐標(biāo)信息的GeoTiff格式圖像文件，然后再對粗定位后遙感影像利用SIFT特征點(diǎn)對和多項(xiàng)式模型進(jìn)行兩兩配準(zhǔn)，然后將所有配準(zhǔn)后圖像按照地理坐標(biāo)進(jìn)行鑲嵌，合成一幅新圖像，即單航帶拼接結(jié)果圖像。

1.2.2 垂直下視多航帶拼接

利用SIFT特征點(diǎn)對和多項(xiàng)式模型對單航帶拼接結(jié)果圖像進(jìn)行兩兩配準(zhǔn)，然后將所有配準(zhǔn)后圖像按照地理坐標(biāo)進(jìn)行鑲嵌，合成一幅新圖像，即多航帶拼接結(jié)果圖像。

1.2.3 擺掃模式拼接

先利用單航帶拼接方法對擺掃模式下產(chǎn)生的左片圖像、中片圖像和右片圖像分別進(jìn)行拼接，生成相應(yīng)的拼接結(jié)果圖像，然后以中片拼接結(jié)果圖像為基準(zhǔn)，利用SIFT特征點(diǎn)對和多項(xiàng)式模型對左片圖像拼接結(jié)果和右片圖像拼接結(jié)果進(jìn)行配準(zhǔn)，然后將配準(zhǔn)后圖像按照地理坐標(biāo)進(jìn)行鑲嵌，合成一幅新圖像，即擺掃模式拼接結(jié)果圖像。

1.3 拼接處理流程

偵察無人機(jī)遙感影像拼接處理流程如圖1所示。

圖1 偵察無人機(jī)遙感影像拼接處理流程

2 關(guān)鍵技術(shù)

2.1 遙感影像系統(tǒng)幾何校正

2.1.1 方法說明

系統(tǒng)幾何校正是利用坐標(biāo)變換方法建立原始圖像和輸出圖像的幾何關(guān)系，即幾何校正模型，建立系統(tǒng)校正模型后，輸入劃分的圖像網(wǎng)格點(diǎn)坐標(biāo)，輸出投影坐標(biāo)。這些點(diǎn)的圖像坐標(biāo)和投影坐標(biāo)形成一組控制點(diǎn)集，使用該控制點(diǎn)集，對原始圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行多項(xiàng)式校正計(jì)算，重采樣生成輸出圖像數(shù)據(jù)，根據(jù)當(dāng)前拍攝區(qū)域中心點(diǎn)位置，設(shè)置圖像投影條帶，指定圖像投影信息，最后輸出為圖像文件。該算法是利用目標(biāo)圖像和飛機(jī)位置、姿態(tài)以及平臺(tái)的參數(shù)計(jì)算該目標(biāo)在WGS-84坐標(biāo)系中的大地坐標(biāo)，算法核心是對地球坐標(biāo)系、當(dāng)?shù)氐乩碜鴺?biāo)系、機(jī)體坐標(biāo)系、光電平臺(tái)坐標(biāo)系、相機(jī)坐標(biāo)系進(jìn)行準(zhǔn)確的坐標(biāo)變換[6-7]。

2.1.2 算法步驟

利用坐標(biāo)變換方法建立原始圖像和輸出圖像的幾何關(guān)系，即幾何校正模型，其步驟如下：

① 建立從當(dāng)?shù)氐乩碜鴺?biāo)系到相機(jī)的空間坐標(biāo)系群；

② 完成各個(gè)坐標(biāo)系之間的相互轉(zhuǎn)換關(guān)系；

③ 把原始圖像剖分成適當(dāng)大小的矩形網(wǎng)格；

④ 根據(jù)坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換關(guān)系建立幾何校正模型；

⑤ 利用幾何校正模型，計(jì)算網(wǎng)格點(diǎn)(i，j)在WGS-84坐標(biāo)系下的大地坐標(biāo)(LWGS-84，BWGS-84)；

⑥ 利用(LWGS-84，BWGS-84)進(jìn)行地圖投影變換，得到投影坐標(biāo)(Xij，Yij)；

⑦ 再把(i，j)，(Xij，Yij)作為控制點(diǎn)，利用多項(xiàng)式擬和方法，對原始圖像進(jìn)行校正，即“圖像重構(gòu)”。

2.2 基于SIFT特征的圖像配準(zhǔn)

Lowe D G在2004 年總結(jié)了現(xiàn)有的基于不變量技術(shù)的特征檢測方法，并提出了一種基于尺度空間的對圖像縮放、旋轉(zhuǎn)甚至仿射變換保持不變性的圖像局部特征描述算子SIFT(Scale Invariant Feature Transform)算子，即尺度不變特征變換[8-9]。該算法的核心思想是首先在尺度空間進(jìn)行特征檢測，確定關(guān)鍵點(diǎn)的位置和所處尺度，然后使用鄰域梯度的主方向作為該點(diǎn)的方向特征，以實(shí)現(xiàn)算子對尺度和方向的無關(guān)性。由于該算法是利用高斯差分函數(shù)來構(gòu)造尺度空間函數(shù)的，所以其檢測出的特征點(diǎn)，在圖像上反映的不一定是明顯的地形或地物點(diǎn)，但是該點(diǎn)卻是高斯差分函數(shù)的極值所在。同時(shí)SIFT 算法未考慮圖像的色彩信息，因此在利用該算法對無人機(jī)影像提取特征之前，需要將影像做進(jìn)一步處理將其變?yōu)槿跋馵10]。

利用SIFT 算法提取的特征點(diǎn)對中存在一些誤匹配的點(diǎn)(也稱作“外點(diǎn)”)，如果不將這些“外點(diǎn)”去除，將導(dǎo)致計(jì)算出的變換矩陣存在較大誤差，降低圖像的拼接效果。在精匹配過程中首先采用隨機(jī)一致性檢驗(yàn)(RANSAC)算法[11-13]，它有能效剔除50%的錯(cuò)誤點(diǎn)。在通過RANSAC 算法剔除后的特征點(diǎn)對中再采用最小二乘算法進(jìn)一步檢測剩余的匹配點(diǎn)對。

2.3 圖像融合

圖像融合的目的是選擇合適的方法來完成圖像拼接，避免拼接后的圖像出現(xiàn)明顯的拼接縫隙，甚至有模糊和失真等現(xiàn)象。目前，常用的圖像融合技術(shù)有直接平均融合法和加權(quán)平均融合法。采用直接平均融合法拼接出來的圖像往往會(huì)有比較明顯的拼接痕跡[14]。本文采用漸入漸出的加權(quán)平均融合法進(jìn)行圖像融合[15]。令I(lǐng)1，I2表示待拼接的2幅圖像，I表示拼接后的圖像，則用該方法融合的圖像可以描述為：

式中，w1，w2表示重疊區(qū)域的權(quán)重，它們與重疊區(qū)域的寬度width滿足如下關(guān)系：

式中，0

3 拼接實(shí)驗(yàn)結(jié)果

為了驗(yàn)證本文所用方法對無人偵察機(jī)遙感影像的拼接效果，在VS2010平臺(tái)下實(shí)現(xiàn)了相關(guān)算法及處理流程，并利用無人機(jī)影像進(jìn)行檢驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)計(jì)算機(jī)環(huán)境為Intel Core i7-3770處理器，主頻3.4 GHz，內(nèi)存4 GB，Win7 32位操作系統(tǒng)。

3.1 垂直下視圖像拼接

試驗(yàn)選用10張某無人機(jī)實(shí)飛數(shù)據(jù)，圖像數(shù)據(jù)原始大小為8 964×6 716個(gè)像元，為了提高整體拼接速度，在對原始遙感影像進(jìn)行系統(tǒng)幾何校正時(shí)，對圖像進(jìn)行了降分辨率重采樣，寬高分別降至原來的1/2。待拼接的無人機(jī)圖像如圖2所示。

圖2 待拼接圖像

拼接結(jié)果如圖3所示。拼接總用時(shí)為4 min 45 s。

圖3 拼接結(jié)果圖

3.2 擺掃模式圖像拼接

試驗(yàn)所用無人機(jī)圖像數(shù)據(jù)原始大小為6 576×4 384個(gè)像元，左片、中片和右片均采用了12張遙感影像，為了提高整體拼接速度，在對原始遙感影像進(jìn)行系統(tǒng)幾何校正時(shí)，對圖像進(jìn)行了降分辨率重采樣，寬高分別降至原來的1/2。無人機(jī)擺掃模式拍攝時(shí)的左片拼接結(jié)果、中片拼接結(jié)果和右片拼接結(jié)果如圖4所示。

圖4 擺掃模式下左片、中片和右片單獨(dú)拼接結(jié)果

將左片拼接結(jié)果、中片拼接結(jié)果和右片拼接結(jié)果進(jìn)行拼接后形成的擺掃航帶拼接結(jié)果如圖5所示。拼接總用時(shí)21 min 6 s。

圖5 擺掃模式下左片、中片和右片整體拼接結(jié)果

4 結(jié)束語

通過實(shí)驗(yàn)證明，本文采用基于POS系統(tǒng)和SIFT特征進(jìn)行的遙感影像拼接，能夠很好地適應(yīng)垂直下視和擺掃模式下遙感影像的拼接，并且可以在拼接時(shí)根據(jù)具體情況對圖像進(jìn)行降采樣處理，提高圖像拼接速度，拼接速度較快，拼接后的圖像帶有地理坐標(biāo)信息、具有良好的視覺效果，能夠滿足應(yīng)急情況下對圖像拼接的工程應(yīng)用要求。