一種顧及地表光譜信息的sfs三維重建加密稀疏dem方法
2023-05-11 08:44:46 1
專利名稱：一種顧及地表光譜信息的sfs三維重建加密稀疏dem方法
技術領域：
本發明涉及一種SFS三維重建加密稀疏DEM方法，尤其是涉及一種顧及地表光譜信息的SFS三維重建加密稀疏DEM方法。
背景技術：
數字高程模型(DEM)作為地形基礎數據，在測繪遙感、軍事等方面具有廣泛應用， 並直接受到DEM精度和解析度的影響。此外地質災害應急響應救援也需要高解析度的地表三維可視化模型，能夠輔助突發事故及災害的救援工作準確進行，因此建立高解析度的DEM 具有極為重要的意義。傳統的DEM建立是根據同一傳感器對同一地區獲取立體像對，基於攝影測量的原理產生的。然而當在某些地區還無法快速有效的獲取高解析度的立體像對時，高解析度的 DEM建立顯得十分困難。另一方面，經典插值方法是獲取高解析度DEM的常用策略，通過保持內插面的連續性，在原有粗解析度數據的基礎之上得到更高解析度的DEM格網。目前比較有效的DEM數據內插方法如克裡金插值等方法都只基於已知的高程數據，無法增加新的細節信息，一旦地面控制點或採樣點丟失了某個重要特徵高程，插值方法就無法恢復這個區域地形起伏變換，因此傳統插值方法對加密DEM有很大局限性。明暗恢復形狀(SFS)是三維信息提取的一種經典方法，也是計算機視覺中三維形狀恢復問題的關鍵技術，其目的是利用單幅圖像中物體表面光密度明暗變化來恢復其表面各點的相對高度或表面法矢量方向等參數值，為進一步對物體進行三維重構奠定基礎。自 70年代以來國外學者陸續展開SFS的理論研究工作，horn於1979年提出了 SFS思想，後續其他學者不斷提出SFS問題的各類解法，aiang(1999年)對經典算法進行總結，基於此 Jean-Denis Durou (2008年)對SFS解算體系進行了進一步完善。根據SFS算法的思路，本專利利用地形地貌造成的遙感影像光譜變化，應用明暗恢復形狀的原理，結合原有粗解析度DEM數據和稀疏控制點高程數據，依據數學模型反演得到加密DEM三維高程，既能滿足立體像對無法獲取地區構建DEM的要求，又顧及了 DEM格網內部地表真實變化趨勢，對於快速、有效的建立高解析度網格DEM具有重要意義。同時利用遙感影像地物的光譜信息，修復圖像陰影區域，恢復圖像上各點的真實亮度值，對不同地物進行識別，精確得到各向異性地表下不同地物類別的反射率值；基於各個地物內部進行同質區域內三維重建，提高單幅影像三維重建的精度，反演地表真實起伏，減少SFS引入的誤差。Rajabi (2002年)首先將SFS算法引入DEM格網內插，基於單幅圖像較精確的恢復地表三維表面形狀，配合稀疏地面控制點，能克服立體像對與傳統插值方法的缺點，生成客觀反映地形的高解析度DEM。然而Rajabi (2003，2004年)均是基於灰度圖像，在已知光源條件下解算SFS反射圖方程，並用雙線性內插結果作為SFS算法初值，結果誤差較大，反映地形的結構信息容易產生混疊模糊。
發明內容
本發明主要是解決已有SFS技術中單幅灰度圖像光源估算方法精度低，也沒有考慮圖像陰影和植被覆蓋對於單幅遙感影像三維重建造成的誤差等科學問題。本專利將光源估算方法擴展到多光譜圖像領域，提出了一種利用多光譜影像代替全色圖像，運用地物光譜信息輔助提高重建精度；同時通過抑制地表植被覆蓋類型和地物陰影造成建立地表起伏引起與影像光譜亮度變換關係的影響；顧及地表光譜信息的SFS三維重建加密稀疏DEM方法。本發明另一目的是解決現有技術所存在的常用DEM插值算法精度低，並不能完成基於稀疏控制點的大範圍DEM快速建立技術問題；提供了一種基於稀疏控制點的大範圍 DEM快速建立的一種顧及地表光譜信息的SFS三維重建加密稀疏DEM方法。本發明的上述技術問題主要是通過下述技術方案得以解決的一種顧及地表光譜信息的SFS三維重建加密稀疏DEM方法，其特徵在於，包括以下步驟步驟1，給出在複雜地表覆蓋情況下三維表面上的點集高程值在χ方向、y方向上的梯度與該坐標點U，y)處光譜亮度值的關係，構建不同假設條件下的反射圖模型，進而建立面向不同地物覆蓋類型的反射圖方程，所述數據包括粗解析度DEM格網，同一地區高解析度遙感影像；步驟2，對步驟1所建立的反射圖模型進行預處理；步驟3，對已完成步驟3的反射圖模型反演地表法向量，針對不同的地物對象，利用基於對象的最小化方法反演地物內的地表法向量；步驟4，利用粗解析度DEM格網點，恢復影像與真實地表的空間縮放尺度，運用滑動最小二乘方法來求解局部點；步驟5，結合步驟3獲取的地表法向量以及步驟4恢復影像與真實地表的空間縮放尺度進行多約束條件下對DEM數據內插在優化內插過程中，引入滑動最小二乘算法進行內插的迭代計算，並用保持結構紋理的ICBI算法處理不同地物對象間的接邊內插，產生高解析度DEM格網。在上述的一種顧及地表光譜信息的SFS三維重建加密稀疏DEM方法，所述的反射圖方程基於公式I(x,y) = R(ρ, q)
並假設1)地形表面為朗伯體模型；2)太陽光源可看作是無窮遠處點光源平行投影；3)成像幾何關係為正交投影；其中，原始光學影像數據記為I(x,y)，根據光源參數(Sx，Sy, Sz)和反射率albedo 恢復得到的反射圖記為R，P，q是表面方向，是Z在X，y方向的導數朗伯體反射模型R的具體表達式如下R (p, q) = albedo氺(Sz_p氺Sx_q氺Sy)/sqrt (p2+q2+l)設表面點(x，y，z(x,y))處的法線為N= (cos α sin β，sin α sin β，cos β )，光源方向為L = (cos τ siny , sin τ sin γ , cosy), τ為光源偏角，γ為光源傾角，α為法線偏角，β為法線傾角，上式即為
權利要求
1.一種顧及地表光譜信息的SFS三維重建加密稀疏DEM方法，其特徵在於，包括以下步驟步驟1，給出在複雜地表覆蓋情況下三維表面上的點集高程值在χ方向、y方向上的梯度與坐標點(χ，y)光譜亮度值的關係，構建不同假設條件下的反射圖模型，進而建立面向不同地物覆蓋類型的反射圖方程，所述數據包括粗解析度DEM格網，同一地區高解析度遙感影像；步驟2，對步驟1所建立的反射圖模型進行預處理；步驟3，對已完成步驟2的反射圖模型反演地表法向量，針對不同的地物對象，利用基於對象的最小化方法反演地物內的地表法向量；步驟4，利用粗解析度DEM格網點，恢復影像與真實地表的空間縮放尺度，運用滑動最小二乘方法來求解局部點；步驟5，結合步驟3獲取的地表法向量以及步驟4恢復影像與真實地表的空間縮放尺度進行多約束條件下對DEM數據內插在優化內插過程中，引入滑動最小二乘算法進行內插的迭代計算，並用保持結構紋理的ICBI算法處理不同地物對象間的接邊內插，產生高解析度DEM格網。
2.根據權利要求1所述的一種顧及地表光譜信息的SFS三維重建加密稀疏DEM方法， 其特徵在於，所述的反射圖方程基於公式i(x,y) = R(P，q) 並假設D地形表面為朗伯體模型；2)太陽光源可看作是無窮遠處點光源平行投影；3)成像幾何關係為正交投影；其中，原始光學影像數據記為I(x,y)，根據光源參數(Sx，Sy, Sz)和反射率albedo恢復得到的反射圖記為R，P，q是表面方向，是ζ在X，y方向的導數 朗伯體反射模型R的具體表達式如下 R (p, q) = albedo* (Sz-p*Sx-q*Sy) /sqrt (p2+q2+l)設表面點(x，y，z(x,y))處的法線為N= (cosa sin β，sin α sin β，cos β)，光源方向為 L = (cos τ siny , sin τ sin y, cosy), τ為光源偏角，γ為光源傾角，α為法線偏角，β 為法線傾角，上式即為、 cosr- ocosrsinr-i/sinrsinr R(P』 Φ = 」 ~ ιη--=η(ο,ο^(α - τ) sin / sin / + cos β cos γ) 。
3.根據權利要求1所述的一種顧及地表光譜信息的SFS三維重建加密稀疏DEM方法， 其特徵在於，所述的步驟2中，對步驟1所建立的反射圖模型進行預處理包括以下步驟步驟3. 1，對多光譜遙感影像與DEM數據進行裁剪與配準，使陰影信息對應的位置匹配；步驟3. 2，檢查多光譜遙感影像光譜亮度DN值為零的區域，由於亮度為零的格網缺少二階屬性，被視為陰影，在步驟3. 4進行該區域影像修復；步驟3. 3，對完成步驟3. 2的遙感影像進行的基於圖像光譜與紋理的地物分割分類；對於分割後圖像，估算光源方向以及各個對象的表面反射率；步驟3. 4，對已完成步驟3. 3的遙感影像利用顏色恆常理論模型進行圖像修復，濾除陰影區域；步驟3. 5，對已完成步驟3. 4的遙感影像進行各向異性條件下明暗恢復形狀對象內加入灰度梯度約束，光滑性約束和可積性約束，進行變分法和快速行進法解算，得到地表相對尚程。
4.根據權利要求1所述的一種顧及地表光譜信息的SFS三維重建加密稀疏DEM方法， 其特徵在於，所述的步驟3. 1中，對遙感影像與DEM數據進行裁剪與配準的具體步驟如下1)讀取DEM數據以及遙感影像數據文件頭，得到其數據的覆蓋範圍；2)建立仿射變換模型
5.根據權利要求1所述的一種顧及地表光譜信息的SFS三維重建加密稀疏DEM方法， 其特徵在於，所述的步驟3. 3中，地物分割分類的具體步驟如下1)依照光譜信息結合地物紋理特性，定義類別個數c，價值函數閾值ε，最大迭代次數 t ；通常遙感影像中存在6大類別地物，包括水體，植被，農田，建築物，道路，裸地，在此步驟中本專利給出的實例定義類別個數為3，價值函數閾值為0. 1，最大迭代次數為50 ；2)用值在0-1間的隨機數初始化隸屬矩陣U，使其滿足下式中的約束條件
6.根據權利要求1所述的一種顧及地表光譜信息的SFS三維重建加密稀疏DEM方法， 其特徵在於，所述的步驟3. 3中，對分割後圖像，估算光源方向的具體步驟如下1)利用線性函數轉換對圖像亮度值進行歸一化
7.根據權利要求1所述的一種顧及地表光譜信息的SFS三維重建加密稀疏DEM方法， 其特徵在於，所述的步驟3. 3中，獲取各個對象的表面反射率的具體步驟如下其中，各個對象是指不同的地物類別
8.根據權利要求1所述的種顧及地表光譜信息的SFS三維重建加密稀疏DEM方法，其特徵在於，所述的步驟3. 4中，進行圖像修復，濾除陰影區域的具體步驟如下1)根據多光譜遙感影像各波段亮度DN值及結構信息進行陰影區域檢測認為在所有波段上的反射率均接近於0的區域為陰影區域；2)讀入原圖像I和檢測出的陰影區域模板，根據模板將原圖像分成兩部分陰影區域圖像Is和非陰影區域圖像Ins;3)分別對陰影區域圖像Is和非陰影區域圖像『用Siadeof Gray算法進行顏色恆常性計算，得到陰影區域光照顏色估計[s_r，s_g, s_b]和非陰影區光照顏色估計[n_r，n_g, n_b]，計算公式為
9.根據權利要求1所述的種顧及地表光譜信息的SFS三維重建加密稀疏DEM方法，其特徵在於，進行明暗恢復形狀的具體步驟如下1)將SFS反射圖方程改寫為地表梯度的函數，並加入亮度約束，光滑性約束等條件來求解方程；用圖像和反射圖的整體誤差構造目標泛函，並使用變分法求解三維表面函數；已知圖像灰度與反射模型所確定的物體表面圖像亮度之間可能存在誤差，將亮度方程變為誤差函數的形式，即亮度約束
10.根據權利要求1所述的種顧及地表光譜信息的SFS三維重建加密稀疏DEM方法，其特徵在於，所述的步驟5中，執行下列兩個步驟步驟5. 1，對於同一個地物對象，即保持了對象內地表變化的連續性和光滑性，利用遙感影像三維重建的結果，根據下列公式得到地表坡度坡向圖 slope = arctan^fx2 + fy全文摘要
本發明涉及一種顧及地表光譜信息的SFS三維重建加密稀疏DEM方法。本發明創造性的提出利用多光譜遙感影像結合SFS三維重建的粗解析度DEM格網內插加密方法；提出利用地物光譜信息估算不同地物類型的反射率，去除地表植被覆蓋類型對SFS重建精度的影響，本發明利用多光譜影像代替全色影像，運用地物光譜信息輔助提高三維重建精度；能有效抑制地表植被覆蓋類型、地物陰影對於建立地表三維模型與影像光譜亮度變換關係的影響；相對於常用DEM插值算法精度有顯著提高，實例驗證本專利方法能將DEM空間解析度提高到原數據的2倍，並能完成基於稀疏控制點的大範圍DEM快速建立。
文檔編號G06T17/05GK102324106SQ20111014801
公開日2012年1月18日 申請日期2011年6月2日 優先權日2011年6月2日
發明者孫濤, 瞿永新, 秦前清, 陳喆, 陳王麗 申請人:武漢大學