[发明专利]一种真正射影像生成方法

说明书

本发明公开了一种真正射影像生成方法，包括如下步骤：A：采用四叉树技术，快速生成盲区图斑；B：对影像进行数字微分纠正，得到单张正射影像；C：根据盲区图斑和正射纠正后影像的有效区域，生成对应影像的掩膜图像；D：生成权值模板，根据影像间的拓扑关系，从相邻影像中提取权值最大的有效像元，填补对应部分的盲区图斑；E：构建顾及局部的全局匀色模板，进行单张影像的批量并行匀色处理；F：将经过盲区填补的具有重叠度的正射影像进行拼接，输出真正射影像图。本发明应用于微小型无人机光学影像全自动化真正射处理，有效解决了高分辨率城区建筑物倾倒、扭曲以及图像之间色彩不一致问题，可以实现大重叠度影像的真正射处理。

技术领域

本发明涉及微小型无人机光学影像的数据处理技术，尤其涉及的是一种真正射影像生成方法。

背景技术

无人机与传感器技术的快速发展，使得高分辨率、超分辨率的数据获取的成本越来越低，常规正射影像处理技术不能很好的满足超高分辨率影像的处理需求，尤其是对城区超高分辨率影像来说，常规正射影像具有诸如房屋倾倒，高架桥错位等不可克服的缺陷。

不同于常规大数码影像，微小型无人机光学影像存在像幅小，分辨率高、像片数量多、影像倾角大、重叠度高且不规则、色彩不均匀等问题，如何快速拼接生成测区全景影像图对数据处理技术提出了更高的要求，常规正射影像处理技术不能很好的解决诸如城区房屋倾倒，高架桥错位等问题。因此，现有技术存在缺陷，需要改进。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是：提供一种应用于微小型无人机光学影像全自动化真正射处理方法，有效解决高分辨率城区影像房屋倾倒，高架桥错位、色彩不一致等问题，可以实现高分辨率、高重叠度影像的自动真正射处理。

本发明的技术方案如下：一种光学影像真正射处理方法，应用于微小型高分辨率无人机影像中，包括如下步骤：A：盲区检测：根据航摄区域高精度EO数据和DSM数据，采用四叉树技术，快速计算影像中每一像元的遮挡情况，生成盲区图斑；B：正射纠正：根据相机参数、测区高精度POS和DSM数据，对影像进行数字微分纠正，得到单张正射影像；C：生成掩膜图像：根据盲区图斑和正射纠正后影像的有效区域，生成对应影像的掩膜图像；D：盲区填补与图像融合：生成权值模板，根据影像间的拓扑关系，从相邻影像中提取权值最大的有效像元，使用图像多尺度融合技术，填补对应部分的盲区图斑；E：影像匀色：构建顾及局部的全局匀色模板，进行单张影像的批量并行匀色处理；F：生成真正射影像：采用镶嵌线算法，将经过盲区填补的具有重叠度的正射影像进行拼接，输出真正射影像图。本发明应用于微小型无人机光学影像全自动化真正射处理，有效解决了高分辨率城区建筑物倾倒、扭曲以及图像之间色彩不一致问题，可以实现大重叠度影像的真正射处理。

应用于上述技术方案，所述的一种真正射影像生成方法中，步骤A中，盲区检测的具体步骤如下：A1：根据相机参数和EO数据，计算出影像在DSM上的投影区域R_p；A2：使用四叉树技术，将投影区域R_p逐级细分，生成一颗四叉树T_i，其中，T_i第一层四个节点对应的区域，是以摄站点在投影平面内的投影为中心，在水平垂直两方向上划分出的四个子区域，其他各层的剖分方法为其父节点对应区域的的四等分，T_i叶节点的尺寸不大于100x100像元；A3：在T_i树上，快速计算每一叶节点包含的像元到摄站点的通视情况，若被其他像元遮挡，该像元对应的位置就是盲点，所有盲点联通在一起就是盲区图斑；A4：对盲区图斑，使用栅格图像连通性检测技术，滤除面积较小的盲区，生成优化后的盲区图斑。