基于嫦娥二号数据的高分辨率影像拼接方法
【专利摘要】本发明公开了一种基于嫦娥二号数据的高分辨率影像拼接方法及装置。所述包括：步骤101：利用CE-2的1.5m分辨率DOM影像对高分辨率影像进行几何纠正，实现所述高分辨率影像在CE-2的1.5m分辨率DOM影像上的精确定位；其中，所述高分辨率影像包括多幅影像；步骤102：以CE-2的7m分辨率DOM为色调基础，采用基于直方图匹配思想的线性变换方法对几何纠正后的高分辨率影像进行色调调整；步骤103：在确保地物完整性的前提下完成高分辨率影像的无缝拼接。本发明可以基于嫦娥二号较低分辨率数据，将高分辨率影像数据进行无缝拼接，得到高分辨率且定位准确的月球影像数据。
【专利说明】基于嫦娥二号数据的高分辨率影像拼接方法
【技术领域】
[0001]本发明属于月球遥感影像图像处理领域，具体涉及一种基于嫦娥二号DOM数据实现米级分辨率影像(如美国月球勘测轨道器照相机窄角相机Lunar ReconnaissanceOrbiter Camera,Narrow Angle Camera,以下简称LROC-NAC)拼接方法,主要包括几何纠正和色调调整。
【背景技术】
[0002]LROC-NAC影像分辨率最高可达0.5m,主要用于小尺度地貌成像探测以及提高月球着落的安全性。但LROC-NAC在不同时间的成像条件(如轨道高度、太阳高度角和方位角等)不尽一致，导致LROC-NAC影像在定位、分辨率、色调等方面存在较大差异，无法直接拼接，需要对影像进行几何纠正和色调调整。同样，除了 LROC-NAC影像外，其他米级分辨率影像也存在同样的问题。
[0003]几何纠正主要包括人工纠正和自动纠正。人工几何纠正具有费时、费力、效率低下的缺点，自动纠正算法能够批量实现影像的几何定位，其关键之处在于通过匹配算法获取影像控制点。为了实现影像的无缝拼接，影像应具有统一的色调，需要根据影像的特点，选择合适的方法对影像进行色调调整。
[0004]因此，有必要提供一种实现米级分辨率影像自动纠正和色调调整的方法，实现影像无缝拼接。
【发明内容】
[0005]有鉴于此，本发明提出了一种基于嫦娥二号数据的高分辨率影像拼接方法及装置，以根据较低分辨率的嫦娥二号数据获得高分辨率且定位准确的月球影像拼接数据。
[0006]为此本发明提出了一种基于嫦娥二号数据的高分辨率影像拼接方法，其包括:
[0007]步骤101:利用CE-2的1.5m分辨率DOM影像对高分辨率影像进行几何纠正，实现所述高分辨率影像在CE-2的1.5m分辨率DOM影像上的精确定位；其中，所述高分辨率影像包括多幅影像；
[0008]步骤102:以CE-2的7m分辨率DOM为色调基础，采用基于直方图匹配思想的线性变换方法对几何纠正后的高分辨率影像进行色调调整；
[0009]步骤103:在确保地物完整性的前提下完成高分辨率影像的无缝拼接。
[0010]本发明还提出了一种基于嫦娥二号数据的高分辨率影像拼接装置，其包括:
[0011 ] 纠正模块:利用CE-2的1.5m分辨率DOM影像对高分辨率影像进行几何纠正，实现所述高分辨率影像在CE-2的1.5m分辨率DOM影像上的精确定位；其中，所述高分辨率影像包括多幅影像；
[0012]色调调整模块:以CE-2的7m分辨率DOM为色调基础，采用基于直方图匹配思想的线性变换方法对几何纠正后的高分辨率影像进行色调调整；
[0013]拼接模块:在确保地物完整性的前提下完成高分辨率影像的无缝拼接。
[0014]本发明根据LROC-NAC坐标信息和影像色调特点，提出利用嫦娥二号数据中1.5m的CE-2高分辨率DOM作为几何定位参考，全覆盖嫦娥二号数据中7m的CE-2高分辨率DOM作为属性(色调)参考的思想实现对其他高分辨率影像的拼接。本发明可以基于嫦娥二号较低分辨率数据，将高分辨率影像数据进行无缝拼接，得到高分辨率且定位准确的月球影像数据。
【专利附图】
【附图说明】
[0015]图1是本发明中基于嫦娥二号DOM数据实现米级分辨率影像拼接方法流程图；
[0016]图2(a)是利用本发明对CE-2与M183661683RC进行匹配的结果示意图；
[0017]图2(b)是利用本发明对CE-2与M1116664800RC进行匹配的结果示意图；
[0018]图3 (a)是CE-3着陆区CE-2的7m分辨率DOM示意图；
[0019]图3 (b)是未经过色调调整的LROC-NAC拼接影像示意图；
[0020]图3(c)是利用本发明经过色调调整后LROC-NAC拼接影像示意图。
【具体实施方式】
[0021]为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，以下结合具体实施例，并参照附图，对本发明作进一步的详细说明。
[0022]本发明实施例提出了一种基于嫦娥二号DOM数据实现米级分辨率影像拼接方法。本实施例中以LROC-NAC高分辨率影像为例说明，当然，本发明的上述方法还可以应用到其他高分辨率影像的拼接上。如图1所示，该方法包括:
[0023]步骤101:利用CE-2的1.5m分辨率DOM影像对LROC-NAC影像进行几何纠正，实现所述高分辨率影像在CE-2的1.5m分辨率DOM影像上的精确定位；
[0024]本发明中采用的嫦娥二号数据包括7m和1.5m分辨率CE-2的D0M，用作几何和色调调整底图；NASA发布的LROC-NAC影像和索引数据(见http://lroc.sese.asu.edu/data/)；
[0025]具体地，首先根据LROC-NAC索引文件提供的坐标数据对影像进行几何粗纠正(初定位)，再以CE-2的1.5m分辨率DOM为底图，采用SIFT算法实现LROC-NAC影像的自动匹配，进行影像几何精纠正；由于LROC-NAC影像数据中的定位不准确，因此需要通过粗纠正和精纠正的方式对其进行精确定位。
[0026]为了实现对LROC-NAC影像的精纠正，首先需要明确其在CE_2影像上的大致位置。本发明利用LROC-NAC索引文件为每景影像提供的四个角点和中心点的经纬度坐标，通过ENVI/IDL 二次开发，将四个角点和中心点的行列号坐标与CE-2的1.5m分辨率DOM上的经纬度坐标进行匹配，对其进行粗纠正，实现LROC-NAC影像在CE-2的1.5m分辨率DOM中的初步定位。
[0027]在精纠正中为了获取影像和CE-2参考底图的控制点，本发明采用SIFT算法，对LROC-NAC影像和CE-2的1.5米分辨率影像以16 X 16像素大小窗口为基准，在窗口中取(4*4)像素的区域形成一个种子点，共4*4个种子点，在每个种子点区域内分别计算8个方向的梯度累加值，最终构建128维SIFT特征向量。最后采用最邻近法查找LROC-NAC影像每一个特征点在CE-2的1.5米分辨率影像中的最邻近，进行特征点匹配，匹配的结果为待定控制点，对所述待定控制点进行一致性检验，剔除匹配错误点，得到精确匹配的控制点，以实现精纠正。
[0028]在实际的几何精纠正中，本发明为了克服CE-2的1.5m分辨率DOM空白区无控制点的缺陷，也将纠正完的LROC-NAC作为控制底图，对未纠正LR0C_NAC影像进行纠正，即:优先利用SIFT算法，将两边(最好为长边)都与CE_2影像有重叠的LR0C_NAC影像与CE-2影像进行匹配，剔除错误匹配点，利用匹配点实现LR0C_NAC影像精纠正，经过几何精纠正后，此LROC-NAC影像视为控制底图，以弥补CE-2底图空白，对其余LR0C_NAC影像进行精纠正。经过以上步骤，最终实现对所有LROC-NAC影像的几何精纠正。
[0029]步骤102:以CE-2的7m分辨率DOM为色调基础，采用基于直方图匹配思想的线性变换方法对纠正后的LROC-NAC影像进行色调调整；
[0030]在实际实验中，通过对单幅LROC-NAC影像的灰度分布分析，结果显示其灰度属于单峰值简单分布，且图像内色调变化不大。对同一地区影像分析，影像间色调差异明显，直方图的峰值不尽相同。其主要原因在于影像获取时的太阳高度角、探测器姿态角不尽相同。
[0031]因此，根据上述特点和图像色调调整方法的适应性分析，本发明采用线性变换对LROC-NAC影像进行色调调整。为了求解线性变换参数，考虑到LROC-NAC影像纹理和灰度分布与底图的相似性，本发明提出基于直方图匹配思想构建线性变换参数求解方法。由于CE-2的7m分辨率DOM在着陆区实现了全覆盖，色调连续平滑，本发明以其作为色调调整参考影像。该色调调整方法首先用ENVI统计工具，分析CE-2的7m分辨率DOM影像每一个灰度值的个数，并计算每个灰度值的累计百分比(即小于等于该灰度值的所有像元个数/像元总数)。然后利用IDL中Histogram函数(读取影像直方图)求取LROC-NAC影像灰度统计结果，计算灰度累计百分比，然后比较两种影像累计百分比结果，获得相同累计百分比下待调整影像(LROC-NAC)和CE-2的7m分辨率DOM影像对应的灰度值，分别记录下来，作为Regress函数(线性回归函数)输入参数,求取线性调整函数参数,构建线性调整函数,最后利用所述线性调整函数实现对LROC-NAC色调的初步调整，上述色调调整方法中LROC-NAC影像灰度直方图获取，累计百分比计算，两种影像累计百分比比较，灰度值记录，线性回归，参数求取以及色调初步调整均通过ENVI/IDL编程实现，当然也可以采用本领域中常见的其他方式得到，上述实现过程在本领域中有很多常见的方式，在此不详细介绍。影像色调初步调整实现公式如下:
[0032]y = ax+b
[0033]a，b为线性调整函数参数，通过Regress回归函数求得，x为LR0C-NAC原始影像灰度值，y为初步调整后LROC-NAC影像灰度值。
[0034]经过上述色调初步调整后的LROC-NAC影像灰度范围由0-4500变为0.0-255.0附近。为了保持影像细节(即辐射分辨率)，需要对调整后的影像进行拉伸，并用16bit存储。为了保证拉伸后影像的整体色调保持一致，本发明采取控制影像灰度均值的方式实现。通过实验，本发明取k = 1000作为调整后影像的灰度平均值，拉伸公式如下:
[0035]y = k (ax+b) /mean
[0036]其中，y为调整后LROC-NAC影像最终灰度值；a，b为上述线性调整函数参数，k为调整后LROC-NAC影像的灰度均值，优选为1000，mean为初步调整后LROC-NAC影像的灰度均值。
[0037]步骤103:最后在确保地物完整性的前提下完成LROC-NAC高分辨率影像的无缝拼接。
[0038]经过几何纠正和色调调整后的LROC-NAC影像，如果直接进行拼接，通过分析可以看出图像在接边处有明显的拼接线。其主要原因在于色调调整算法不可能将图像接边处的色调完全调成一致，另外由于光照原因，如接边处的撞击坑在上午和下午其阴影完全不一致，无法通过色调调整实现平滑接边。为此，本发明以尽量避开破坏撞击坑的完整性为原贝U，在ENVI中利用选择兴趣区的方法手动勾画拼接线，去掉重叠区不完整的撞击坑，保留完整撞击坑，利用离拼接线的长度为10的羽化权重实现影像的无缝平滑拼接。当然，这也可以通过其他类似的工具，进行影像的无缝拼接。
[0039]手动选择相邻影像的拼接线，尽量保持撞击坑的完整性，实现对影像的无缝拼接。
[0040]下面以一个具体的实施例来说明本发明提出的基于嫦娥二号数据的高分辨率LROC-NAC影像拼接方法。该方法为了实现影像的无缝拼接，其中技术难点主要体现在以下两个方面:第一，LROC-NAC影像与1.5m的CE-2影像的自动匹配问题。第二，LROC-NAC影像色调调整实现方法问题。
[0041]以嫦娥三号预选着陆区高分辨率LROC-NAC影像拼接为例。
[0042]I)数据收集。以陆点位置(19.51° W，44.12° N)向东西方向各扩展1.5°收集4轨(235、2745、236、2746) 1.5m分辨率的CE-2影像，7m分辨率的CE-2影像和47景LROC-NAC影像。
[0043]2)几何纠正。根据NASA提供的五个点坐标信息，对LROC-NAC影像，在ENVI/IDL环境中利用影像纠正函数(ENVI_REGISTER_DOIT函数)对LROC-NAC影像实现批量的几何粗纠正。然后在Matlab中采用SIFT算法，首先将两边与CE-2影像均有重叠的粗纠正的LROC-NAC影像即初步定位影像)与CE-2的1.5m分辨率DOM影像进行同名点匹配，并利用三次多项式和卷积采样方式实现对LROC-NAC影像的几何精纠正，再利用精纠正的LROC-NAC影像和CE-2影像对其余粗纠正LROC-NAC影像进行同上的几何精纠正。
[0044]如图2所示，(a)为CE-2的1.5m影像与LR0C-NAC影像(名字为Ml8366I683RC,分辨率1.567m)影像匹配结果，共匹配156个特征点，匹配正确率为100% ； (b)为CE-2的1.5m影像与LROC-NAC影像(名字为M1116664800RC，分辨率为1.089m)匹配结果，共匹配101个特征点，匹配正确率为87.1%。匹配错误主要是由于两幅影像的分辨率不同导致，本发明采用RANSAC (Random Sample Consecsus,随机抽样一致)鲁棒方法,经过几何一致性检验，剔除错误匹配点。
[0045]3)色调调整。为了确保LROC-NAC影像色调与CE-2的7m分辨率DOM的一致性，首先根据精纠正结果，提取出相同覆盖区域CE-2的7m分辨率D0M。在IDL环境中采用色调调整算法，逐个对47景影像的线性函数参数进行解算，并利用函数对47景影像进行批量色调调整。
[0046]4)影像拼接。由于LROC-NAC影像本身存在过度曝光或阴影过重问题，经过色调调整后有的影像效果不理想，在保证所选区域完全覆盖的前提下，人工目视判读剔除经过色调调整后仍然由于过曝或阴影过重产生东侧色调偏差大的影像，本发明最终选择41景影像进行拼接。为了克服光照不一致和图像边缘地物的不完整性，确保降落区LROC-NAC影像的无缝连续镶嵌，拼接时采用手工方式选择拼接线。拼接线沿着地物的边界，禁止穿过地物的中间，并采用10个像素作为羽化范围，最终实现对影像的无缝拼接，拼接结果附图3所
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[0047]以上所述的具体实施例，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施例而已，并不用于限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
【权利要求】
1.一种基于嫦娥二号数据的高分辨率影像拼接方法，其包括: 步骤101:利用CE-2的1.5m分辨率DOM影像对高分辨率影像进行几何纠正，实现所述高分辨率影像在CE-2的1.5m分辨率DOM影像上的精确定位；其中，所述高分辨率影像包括多幅影像； 步骤102:以CE-2的7m分辨率DOM为色调基础，采用基于直方图匹配思想的线性变换方法对几何纠正后的高分辨率影像进行色调调整； 步骤103:在确保地物完整性的前提下完成高分辨率影像的无缝拼接。
2.如权利要求1所述的方法，其中，步骤101具体包括: 步骤1011:利用高分辨率影像中每幅影像提供的坐标点，将其与CE-2的1.5m分辨率DOM上的经纬度坐标进行匹配，得到高分辨率影像中每幅影像在CE-2的1.5m分辨率DOM中的粗略位置，实现初步定位； 步骤1012:在初步定位的基础上，采用SIFT算法，以CE-2的J.5m分辨率DOM为控制底图，计算CE-2的1.5m分辨率DOM和高分辨率影像中每幅影像相应位置的SIFT特征向量，并采用最邻近法查找高分辨率影像中每一个特征点在CE-2的1.5米分辨率影像中的最邻近，进行特征点匹配，对匹配结果进行一致性检验，剔除匹配错误点，实现所述高分辨率影像在CE-2的1.5m分辨率DOM影像上的精确定位。
3.如权利要求2所述的方法，其中，步骤1012中，还可以利用经过精确定位后的高分辨率影像作为控制底图，将其与其他未经精确定位后的高分辨率影像进行匹配，所述其他高分辨率影像在CE-2的1.5m分辨率DOM影像上的精确定位。
4.如权利要求1所述的方法，其中，步骤102中将所述CE-2的7m分辨率DOM作为参考影像，对所述高分辨率影像进行色调调整。
5.如权利要求4所述的方法，其中，步骤102具体包括: 步骤1021:采用基于直方图匹配思想的线性变换方法对所述高分辨率影像进行初步色调调整； 步骤1022:对经过初步色调调整后的高分辨率影像进行拉伸，得到最终色调调整后的高分辨率影像。
6.如权利要求5所述的方法，其中，步骤1021进一步包括: 步骤10211:分析CE-2的7m分辨率DOM影像中每一个灰度值的个数，并计算每个灰度值的累计百分比； 步骤10212:求取所述高分辨率影像的灰度统计结果，并计算每一个灰度值的累积百分比； 步骤10213:比较所述CE-2的7m分辨率DOM影像中每一灰度值的累积百分比和所述高分辨率影像中每一灰度值的累积百分比，得到相同累积百分比下对应的灰度值； 步骤10214:将所述对应的灰度值作为线性回归函数的输入参数，构建线性调整函数，得到线性调整参数； 步骤10215:利用所述线性调整参数对所述高分辨率影像进行色调初步调整。
7.如权利要求6所述的方法，其中，步骤10215中，通过下式进行色调初步调整:
y = ax+b 其中，a，b为线性调整函数参数，X为所述高分辨率影像的灰度值，y为色调初步调整后高分辨率影像灰度值。
8.如权利要求5所述的方法，其中，步骤1022中利用如下公式对色调初步调整后的高分辨率影像进行拉伸:
y = k(ax+b)/mean 其中，y为拉伸后高分辨率影像最终灰度值；a，b为所述线性调整参数，k为调整后高分辨率影像的灰度均值，mean为初步调整后LROC-NAC影像的灰度均值。
9.如权利要求1所述的方法，其中，所述高分辨率影像是LROC-NAC影像。
10.一种基于嫦娥二号数据的高分辨率影像拼接装置，其包括: 纠正模块:利用CE-2的1.5m分辨率DOM影像对高分辨率影像进行几何纠正，实现所述高分辨率影像在CE-2的1.5m分辨率DOM影像上的精确定位；其中，所述高分辨率影像包括多幅影像； 色调调整模块:以CE-2的7m分辨率DOM为色调基础，采用基于直方图匹配思想的线性变换方法对几何纠正后的高分辨率影像进行色调调整； 拼接模块:在确保地物完整性的前提下完成高分辨率影像的无缝拼接。
【文档编号】G06T5/50GK104282006SQ201410520404
【公开日】2015年1月14日 申请日期:2014年9月30日 优先权日:2014年9月30日
【发明者】牟伶俐, 杨一曼, 曾兴国, 邹小端, 刘建军, 李春来 申请人:中国科学院国家天文台