正射影像校正调研

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1、—、正射影像（orthophotos）以及正射影像的不足：1、正射影像：正射影像是具有正射投影性质的遥感影像。原始遥感影像因成像时受传感器内部状态变化（光学系统畸变、扫描系统非线性等）、外部状态（如姿态变化）及地表状况（如地球曲率、地形起伏）的影响，均存程度不同的畸变和失真。对遥感影像的几何处理，不仅提取空间信息，如绘制等高线；也可按正确的儿何关系对影像灰度进行重新采样，形成新的正射影像。2、正射影像的制作当拍摄-幅图像吋，被拍摄的对象以屮心投影的方式投影到相机的成像T•面。正因如此,地而坐称相同但是菇度不同的两个拍摄对

2、象会被投影到成像平而的不同位置，这就在阁像上逍成个地理投影位移（reliefdisplacement）,并且较高的物体会W.得尺寸较大。制作正射影像的目的就是消除地理投影位移，并获得一个不受中心投影影响的图像尺、h如图1说明了正射影像的制作原理。图像的正射校正是通过重投影完成的，即把图像信息以屮心投影的方式重新投影回到地理表面模型（DTM）,再把地理表面模型的信息以〒行投影的方式投影到成像平面。图13、正射影像的不足正射影像是基于地理表血模型制作的，然而人造建筑如高楼、桥梁等并没有包含在地理表面模型里面，仴是我们拍摄的航

3、空影像却包含了高楼、桥梁等的信怠。以至于在进行正射校正时，阁像上高楼和桥梁等的信息被错误地$投影到地理表而模型上，得到错误的:山:射影像。在正射影像上表现为倾斜的萵楼，扭曲的桥梁，倾斜的W楼还会遮挡住街道等其他地而信息，严重时会导致:ll•:射影像失去地理参考价值。这就使得传统的正射影像在高楼林立的城市地区不在适用，在人造建筑较少的郊区还是能得到很好的效果。图2展示了高楼在正射影像上的错误投影。正射影像中不应该存在高楼的侧面信怠，似在图2屮尚楼的侧面信息也被投影到了正射投影T•面上，楼顶在正射投影平面上的投影位賈和尺寸都

4、不对，并且遮挡仵了高楼后酣的信息。为了克服正射影像的这些不足，真正射影像(trueorthophotos)K、/:运而生。图2一、真正射影像(trueorthophotos)人造建筑物在正射影像屮得不到正确的校正是因为地理表而模型(DTM)屮不包含人造建筑物的信息。因此，为丫让正射校正过程屮包含建筑物信息，我们利川数字表面模型(DSM)或是数字建筑物模型(DBM)代替地理表面模型。数字表面校型(DSM)屮是包含建筑物的信息的。DSM、DBM、DTM可以用一个简单的阁形来表示它们的关系。如图3DBMDTM✓DSM图3基于数

5、字表面模型的正射校正虽然能够把建筑物校正到正确的位置，会引入一个新的问题。建筑物在重投影吋，不仅会投影到建筑物表面，也会投影到被建筑物遮挡的DTM上，这样图像上的建筑物信息就被重投影了两次，这回导致向正射投影平而进行平行投影时，同一个逑筑物会产生魯影，也就是所谓的鬼影（ghostimage）如图4。解决这个问题，就需要对正射影像中被建筑物遮挡的区域进行检测，利用其它影像上乜含的信怠对遮挡区域进行纹理补偿。相对于正射影像的制作，真正射影像的主要解决的问题是：1、获取数字表側模型（DSM）或是数字建筑物模型（DBM）2、对影

6、像进行可见性检测（即寻找遮挡区域），足制作真正射影像的关键问题真正射影像的制作流程如图5图5三、数字表而模型（DSM）和数字建筑物模型（DBM）的获取DSM的获取有两种方法：机载激光扫描系统LIDAR和影像匹配。1、LIDAR作业周期较快、时效性强，受各种因素的干扰较小，获取的点云精度较高、密度较人，侃由于其采样点是离散的，具旮一定的盲目性，数据采样吋并不能保证在关键地形点采样，因此，无法精确获得地形地物的边界特征，也无法获取其对应的实际位置。2、影像匹配获取的点多在“兴趣点”上，通过线匹配可以精确描述地形地物的边界特征

7、，毎一个匹配点或线都可以奔:影像上找到实际的位置。但是影像匹配需耍有一定的纹理特征,山于纹理匮乏、重复纹理、遮挡等原因的影响，＞3部区域可能无法获取正确的匹配结果。当前，DBM主要是通过人工交互的方式获取，制作成本较高，因此，许多研究人员致力于利用影像、LiDAR或者影像与LiDAR相结合的方式自动秉建建筑物三维模型。单纯利用影像重建三维模型是一个病态问题，且解决难度较大(江万寿，2004),而_(1通常都需要一些先验条件(如屋顶血平行于地曲直角化条件等)和较多的阈值参数，即便如此，重逑的模型大多为简单建筑物(如〒顶型

8、、人字型、叫坡型等)。四、讨见性检测真正射影像与正射影像最显著的差异在于纠正的同时分析地物的可见性,也称为遮蔽区域检测，检测遮蔽的能力足真正射影像牛成算法的4•:要技术差别,国内外的研究人员也都将此作为重点议题讨论，遮蔽检测结果的好坏直接影响真:ll•:射影像的视觉效果。当前，遮蔽检测主要利川两类数掘：数字表而模型D