[发明专利]基于仿射相机模型的卫星遥感图像快速重建方法及装置

说明书

本发明提供一种基于仿射相机模型的卫星遥感图像快速重建方法及装置，该方法包括：对目标场景的遥感数据集进行图像分类，得到N个图像子集；将每个图像子集中的每个图像裁剪为一组具有重叠区域的预设尺寸图像块；分别计算出每个图像子集中每个预设尺寸图像块对应的三维仿射点云；基于每个图像子集中每个预设尺寸图像块对应的三维仿射点云，分别计算得到每个图像子集中每个预设尺寸图像块对应的相机在统一的全局仿射坐标系下的全局仿射运动矩阵；基于全局仿射运动矩阵和预设数量的地面控制点，分别得到每个图像子集对应的三维欧式结构；基于每个图像子集对应的三维欧式结构，得到目标场景的三维欧式结构。

技术领域

本发明涉及仿射成像技术领域，尤其涉及一种基于仿射相机模型的卫星遥感图像快速重建方法及装置。

背景技术

随着卫星成像技术的快速发展，基于高分光学遥感影像的三维重建技术，在城市规划、地理测绘、定位导航等诸多领域展现出巨大的应用潜力，并受到了研究者的广泛关注。

已有的大多数的卫星光学影像重建方法采用有理多项式相机(RationalPolynomial Camera，RPC)模型进行场景重建。作为通用传感器模型，RPC一般包含78个多项式系数及10个归一化常数。目前，基于RPC模型的重建算法先完成两视图重建，再对每两幅视图重建的结果进行融合，从而完成多视图重建。其重建流程主要包括：(1)采用视差或光流获得图像之间的稠密对应关系，(2)通过捆绑调整优化光学卫星图像RPC模型的估计残差，(3)基于RPC模型进行三角化恢复图像对应的三维场景结构。然而这些重建方法无一例外的求解关于RPC模型的复杂三阶多项式系数，且估计RPC模型需要至少39组地面控制点及其与相关图像的对应关系，因此重建过程需要耗费大量的计算时间。

值得注意的是，计算机视觉领域中提出了大量的基于光学图像的三维场景重建方法。然而，这些方法往往只适用于处理面阵相机拍摄的图像，无法处理卫星上搭载的推扫式线阵相机所获取的图像，也就是说，这些计算机视觉领域中的三维重建方法并不能直接处理卫星图像三维重建任务。针对这一情况，研究学者提出将弱透视投影模型和仿射模型应用于遥感图像卫星的三维重建，但这些重建方法都采用基于增量式的方法进行三维重建，因此需要反复的进行捆绑调整，需要耗费大量的计算时间。

综上所述，尽管近年来提出了许多基于光学卫星图像的三维重建方法，这使得关于光学卫星图像的三维重建技术取得了快速的发展，然而现有方法或者需要反复地执行捆绑调整优化，或者需要RPC模型的大量参数参与计算，往往耗费大量的计算时间，因此，如何在保持场景重建精度的前提下降低三维重建时间成为一个亟待解决的问题。

发明内容

本发明提供一种基于仿射相机模型的卫星遥感图像快速重建方法及装置，用以解决现有技术中关于光学卫星图像的三维重建技术需要对模型参数进行复杂且耗时的优化步骤的缺陷，实现在保持场景重建精度的前提下降低三维重建时间。

本发明提供一种基于仿射相机模型的卫星遥感图像快速重建方法，包括：对目标场景的遥感数据集进行图像分类，得到N个图像子集；其中，每个所述图像子集包括同一时间周期内不同视角的遥感图像，N是大于等于1的整数；将每个所述图像子集中的每个图像裁剪为一组具有重叠区域的预设尺寸图像块；分别计算出每个所述图像子集中每个预设尺寸图像块对应的三维仿射点云；基于所述每个所述图像子集中每个预设尺寸图像块对应的三维仿射点云，分别计算得到每个所述图像子集中每个预设尺寸图像块对应的相机在统一的全局仿射坐标系下的全局仿射运动矩阵；基于所述全局仿射运动矩阵和预设数量的地面控制点，分别得到每个所述图像子集对应的三维欧式结构；基于每个所述图像子集对应的三维欧式结构，得到所述目标场景的三维欧式结构。

根据本发明提供的一种基于仿射相机模型的卫星遥感图像快速重建方法，所述分别计算出每个所述图像子集中每个预设尺寸图像块对应的三维仿射点云，包括：依据尺度不变的特征检测算法SIFT提取每个所述预设尺寸图像块的关键点；基于不同预设尺寸图像块之间各关键点的对应关系，确定多个相互匹配的图像对；通过多视图几何中的因式分解算法求取每个图像对中每个所述预设尺寸图像块对应的三维仿射点云。