專(zhuān)利名稱(chēng)：利用機(jī)載LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)輔助影像匹配的方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明屬于攝影測(cè)量與遙感領(lǐng)域，涉及遙感影像匹配與機(jī)載激光雷達(dá)LiDAR測(cè)量技術(shù)，尤其涉及利用機(jī)載LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)輔助影像匹配的方法。
背景技術(shù)：
遙感影像匹配是攝影測(cè)量研究領(lǐng)域的熱點(diǎn)與難點(diǎn)問(wèn)題，它廣泛應(yīng)用于立體像對(duì)的相對(duì)定向、遙感影像配準(zhǔn)、DEM (數(shù)字高程模型)生成及遙感影像拼接等方面。它定義為在兩張或多張數(shù)字影像的要素之間自動(dòng)建立對(duì)應(yīng)關(guān)系，這些影像是對(duì)同一場(chǎng)景在不同位置和不同時(shí)刻獲取的，要素可以是數(shù)字影像中的點(diǎn)，或者是提取的其他特征?，F(xiàn)有的匹配方法都必須采用繁瑣的搜索策略以獲取搜索影像上相應(yīng)的匹配點(diǎn)位，常用的搜索策略有核線(xiàn)幾何約束條件與金字塔多級(jí)搜索策略。隨著傳感器的發(fā)展，多種傳感器協(xié)同作業(yè)的方式為攝影測(cè)量提供了新的解決方案。機(jī)載LiDAR技術(shù)是指一種高度集成激光測(cè)距、動(dòng)態(tài)GPS差分以及慣性導(dǎo)航姿態(tài)測(cè)定的技術(shù)。其中，激光測(cè)距用于測(cè)量激光雷達(dá)信號(hào)發(fā)射參考點(diǎn)到地面激光腳點(diǎn)之間的距離；動(dòng)態(tài)差分GPS用于確定激光雷達(dá)信號(hào)發(fā)射參考點(diǎn)的空間位置；慣性導(dǎo)航用于測(cè)定掃描裝置的主光軸姿態(tài)參數(shù)。通過(guò)這三者同步、協(xié)調(diào)的工作，實(shí)現(xiàn)了對(duì)地面目標(biāo)三維坐標(biāo)的直接獲取。相比航空攝影測(cè)量，它是主動(dòng)式測(cè)量方式、時(shí)效性強(qiáng)、激光脈沖穿透能力強(qiáng)、作業(yè)效率高、生產(chǎn)成本低。機(jī)載LiDAR技術(shù)實(shí)現(xiàn)了對(duì)攝影測(cè)量的重要補(bǔ)充，目前，機(jī)載LiDAR輔助影像匹配技術(shù)的研究急需開(kāi)展。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的是提供一種利用機(jī)載LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)輔助影像匹配的方法，以解決現(xiàn)有影像匹配方法中繁瑣的搜索問(wèn)題。為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明的方案是:一種利用機(jī)載LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)輔助影像匹配的方法，包括如下步驟:
(I)獲取參考影像和搜索影像，所述參考影像和搜索影像為一組影像對(duì)，在所述影像對(duì)的重疊區(qū)域內(nèi)截取機(jī)載LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)。(2)在參考影像上提取特征點(diǎn)作為影像匹配的待匹配點(diǎn)；
(3)利用LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)生成對(duì)應(yīng)所述影像對(duì)重疊區(qū)域的規(guī)則化數(shù)字表面模型DSM；
(4)將POS系統(tǒng)獲取的載體位置與姿態(tài)信息轉(zhuǎn)換成參考影像和搜索影像的外方位元
素；
(5)解算出搜索影像上與所述參考影像待匹配點(diǎn)相對(duì)應(yīng)的點(diǎn)的初始位置；
(6)根據(jù)步驟(5)解算出的搜索影像上對(duì)應(yīng)待匹配點(diǎn)的初始位置，進(jìn)行相關(guān)系數(shù)匹配，得到最終匹配結(jié)果。進(jìn)一步地，步驟(2)是利用Harris算子對(duì)參考影像進(jìn)行特征點(diǎn)的提取。進(jìn)一步地，步驟(3)首先對(duì)機(jī)載LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行粗差剔除，再對(duì)點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行規(guī)則格網(wǎng)化處理。進(jìn)一步地，步驟(5)中解算搜索影像上對(duì)應(yīng)待匹配點(diǎn)的初始位置的方法為:
首先利用DSM信息與參考影像的外方位元素解算出每個(gè)待匹配點(diǎn)對(duì)應(yīng)的地面點(diǎn)坐標(biāo)，然后將這些地面點(diǎn)坐標(biāo)反算到搜索影像上，根據(jù)搜索影像的外方位元素以及地面點(diǎn)與搜索影像上像點(diǎn)共線(xiàn)的關(guān)系，最終得到搜索影像上對(duì)應(yīng)待匹配點(diǎn)的初始位置；
本發(fā)明的利用機(jī)載LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)輔助影像匹配的方法，利用激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)為影像匹配提供良好的物方約束，能夠有效避免繁瑣的搜索策略并達(dá)到影像匹配的目的，是一種匹配成功率高、消耗時(shí)間短的高效影像匹配方法。


圖1是本發(fā)明方法的基本匹配原理 圖2a是測(cè)區(qū)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)顯示的參考影像；
圖2b是測(cè)區(qū)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)顯示的截取的機(jī)載LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù) 圖2c是測(cè)區(qū)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)顯示的搜索影像；
圖3是特征點(diǎn)提取 圖4a為樣本I解算初始點(diǎn)位時(shí)，參考影像上利用Harris算子提取的特征點(diǎn)；
圖4b為樣本I解算初始點(diǎn)位時(shí),參考影像上的角點(diǎn)反算到搜索影像上匹配點(diǎn)的初始點(diǎn)
位；
圖5a是樣本2解算初始點(diǎn)位時(shí)，參考影像上利用Harris算子提取的特征點(diǎn)；
圖5b是樣本2解算初始點(diǎn)位時(shí),參考影像上的角點(diǎn)反算到搜索影像上匹配點(diǎn)的初始點(diǎn)
位；
圖6a是樣本I相關(guān)系數(shù)匹配時(shí)，樣本I區(qū)域中提取的Harris角點(diǎn)；
圖6b是樣本I相關(guān)系數(shù)匹配時(shí)，相應(yīng)的匹配點(diǎn)位；
圖7a是樣本2相關(guān)系數(shù)匹配時(shí)，樣本2區(qū)域中提取的Harris角點(diǎn)；
圖7b是是樣本2相關(guān)系數(shù)匹配時(shí)，相應(yīng)的匹配點(diǎn)位 圖8a和圖8b是視差方案在樣本I的匹配結(jié)果 圖9a和圖9b是視差方案在樣本2的匹配結(jié)果圖。
具體實(shí)施例方式利用機(jī)載LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)輔助影像匹配的方法的基本思想如圖1所示，I為參考影像，2為搜索影像，3為數(shù)字表面模型(DSM)，首先在參考影像上提取特征點(diǎn)作為待匹配點(diǎn)，利用LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)生成對(duì)應(yīng)影像重疊區(qū)域的DSM，并將POS數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成CXD影像的外方位元素，結(jié)合參考影像的外方位元素依據(jù)單片測(cè)圖原理解算出每個(gè)待匹配特征點(diǎn)所對(duì)應(yīng)的地面點(diǎn)坐標(biāo)，再結(jié)合搜索影像的外方位元素及根據(jù)地面點(diǎn)與搜索影像上像點(diǎn)的共線(xiàn)關(guān)系，得到搜索影像上對(duì)應(yīng)待匹配點(diǎn)的初始位置，最后利用相關(guān)系數(shù)匹配得到最終匹配結(jié)果。該方法的關(guān)鍵步驟包括利用機(jī)載LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)生成DSM、特征點(diǎn)提取、POS轉(zhuǎn)換外方位元素、解算搜索影像上匹配點(diǎn)的初始位置以及相關(guān)系數(shù)匹配。具體步驟如下:
I) DSM的生成
機(jī)載LiDAR測(cè)量系統(tǒng)獲取的是離散、不規(guī)則并且分布密集的激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)，它本身就是DSM的一種表達(dá)方式，然而，這種離散的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)給后續(xù)的應(yīng)用帶來(lái)不便并且點(diǎn)云數(shù)據(jù)中往往存在粗差，因此，應(yīng)首先進(jìn)行粗差剔除，然后對(duì)點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行規(guī)則格網(wǎng)化處理。生成規(guī)則DSM的公式如式(I)所示:
權(quán)利要求
1.一種利用機(jī)載LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)輔助影像匹配的方法，其特征在于，該方法的步驟如下: (1)獲取參考影像和搜索影像，所述參考影像和搜索影像為一組影像對(duì)，在所述影像對(duì)的重疊區(qū)域內(nèi)截取機(jī)載LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)。
(2)在參考影像上提取特征點(diǎn)作為影像匹配的待匹配點(diǎn)； (3)利用LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)生成對(duì)應(yīng)所述影像對(duì)重疊區(qū)域的規(guī)則化數(shù)字表面模型DSM； (4)將POS系統(tǒng)獲取的載體位置與姿態(tài)信息轉(zhuǎn)換成參考影像和搜索影像的外方位元素； (5)解算出搜索影像上與所述參考影像待匹配點(diǎn)相對(duì)應(yīng)的點(diǎn)的初始位置； (6)根據(jù)步驟(5)解算出的搜索影像上對(duì)應(yīng)待匹配點(diǎn)的初始位置，進(jìn)行相關(guān)系數(shù)匹配，得到最終匹配結(jié)果。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于:所述步驟(2)是利用Harris算子對(duì)參考影像進(jìn)行特征點(diǎn)的提取。
3.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的方法，其特征在于:所述步驟(3)首先對(duì)機(jī)載LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行粗差剔除，再對(duì)點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行規(guī)則格網(wǎng)化處理。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于:步驟(5)中解算搜索影像上對(duì)應(yīng)待匹配點(diǎn)的初始位置的方法為: 首先利用DSM信息與參考影像的外方位元素解算出每個(gè)待匹配點(diǎn)對(duì)應(yīng)的地面點(diǎn)坐標(biāo)，然后將這些地面點(diǎn)坐標(biāo)反算到搜索影像上，根據(jù)搜索影像的外方位元素以及地面點(diǎn)與搜索影像上像點(diǎn)共線(xiàn)的關(guān)系，最終得到搜索影像上對(duì)應(yīng)待匹配點(diǎn)的初始位置。
全文摘要
本發(fā)明涉及一種利用機(jī)載LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)輔助影像匹配的方法，獲取參考影像、搜索影像和截取的機(jī)載LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù),在參考影像上提取特征點(diǎn)作為待匹配點(diǎn)；利用LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)生成對(duì)應(yīng)影像重疊區(qū)域的規(guī)則化數(shù)字表面模型DSM信息；將POS數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成參考影像的外方位元素；利用DSM信息與參考影像的外方位元素解算出待匹配特征點(diǎn)對(duì)應(yīng)地面點(diǎn)的物方坐標(biāo)，再將這些地面點(diǎn)的物方坐標(biāo)反算到搜索影像上，得到搜索影像上對(duì)應(yīng)匹配點(diǎn)的初始位置；利用相關(guān)系數(shù)匹配得到最終匹配結(jié)果。本方法利用激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)為影像匹配提供良好的物方約束，能夠有效避免繁瑣的搜索策略并達(dá)到影像匹配的目的，是一種匹配成功率高、消耗時(shí)間短的高效影像匹配方法。
文檔編號(hào)G06T7/00GK103093459SQ20131000337
公開(kāi)日2013年5月8日 申請(qǐng)日期2013年1月6日 優(yōu)先權(quán)日2013年1月6日
發(fā)明者王慧, 李鵬程, 張勇, 王利勇, 閘旋, 李爍, 劉忠濱, 武海洋, 胡志定 申請(qǐng)人:中國(guó)人民解放軍信息工程大學(xué)