本發(fā)明屬于攝影測量與遙感影像處理領(lǐng)域，特別涉及一種基于柵格的接縫線網(wǎng)絡(luò)生成方法。

背景技術(shù)：

影像鑲嵌是生成數(shù)字正射影像產(chǎn)品的關(guān)鍵步驟，它是將多幅數(shù)字正射影像拼接在一起形成一幅更大范圍影像的過程，可以解決單景影像覆蓋范圍較小、不能滿足進(jìn)行大范圍可視化、分析、處理等實際應(yīng)用的需求。

在進(jìn)行影像鑲嵌處理時，基于接縫線的鑲嵌方法是普遍采用的方法，其中基于接縫線網(wǎng)絡(luò)的鑲嵌方法具有明顯優(yōu)勢，其關(guān)鍵步驟是接縫線網(wǎng)絡(luò)的生成。目前具有代表性的接縫線網(wǎng)絡(luò)的生成方法是基于顧及重疊的面Voronio圖的方法，但該方法是基于矢量計算的方式進(jìn)行的，只能處理影像有效范圍為簡單凸多邊形的情況。然而在實際應(yīng)用中，影像的有效范圍非常復(fù)雜，可能是凹多邊形或者復(fù)雜多邊形。因此本方法提出一種基于柵格的接縫線網(wǎng)絡(luò)生成方法，解決了影像有效范圍為任意形狀時的接縫線網(wǎng)絡(luò)生成問題。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

本發(fā)明提出了一種基于柵格的接縫線網(wǎng)絡(luò)生成方法。

本發(fā)明所采用的技術(shù)方案是：一種基于柵格的接縫線網(wǎng)絡(luò)生成方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟1：確定每幅待鑲嵌影像的有效范圍。為敘述方便，待鑲嵌的n幅影像分別用I₁、I₂、····I_n表示。

步驟2：根據(jù)I_i(i＝1，2···n)的有效范圍多邊形P_i，得到最終鑲嵌結(jié)果的覆蓋范圍，并創(chuàng)建一個同樣大小的模板影像，同時將像元值初始化為0。具體包括以下子步驟：

步驟2.1：對P_i(i＝1，2···n)的x坐標(biāo)排序，得到x方向的最大最小值X_max、X_min，對P_i(i＝1，2···n)的y坐標(biāo)排序，得到y(tǒng)方向的最大最小值Y_max、Y_min，以此值組合為模板影像矩形角點坐標(biāo)((X_min，Y_min)，(X_max，Y_min)，(X_max，Y_max)，(X_min，X_max))。

步驟2.2：根據(jù)模板影像矩形角點坐標(biāo)值，得到模板影像行數(shù)列數(shù)，并創(chuàng)建模板影像，賦0為初始值，寫入到文件。

步驟3：選出某一幅影像作為起始影像I₁，根據(jù)影像I₁的有效范圍，以數(shù)字編號1填充到模板影像對應(yīng)范圍內(nèi)的每個像元上。

步驟4：假設(shè)已有i(i＝1,2,…,n-1)幅鑲嵌影像(I₁,I₂,…,I_i)被鑲嵌到模板影像上，從剩下的n-i幅待鑲嵌中選出影像I_j(此時j＝i+1)，根據(jù)影像I_j的有效范圍，以數(shù)字編號j填充到模板影像對應(yīng)范圍內(nèi)的每個像元上，并確定出I_j與i幅鑲嵌影像(I₁,I₂,…,I_i)之間的k(0≤k≤i)個重疊區(qū)域，以數(shù)字編號C_m(m＝1,2,…,k)表示，其中C_m為大于n的整數(shù)。具體包括以下子步驟：

步驟4.1：將I_j的多邊形坐標(biāo)點序列P_j，變換成模板影像上對應(yīng)的行列號坐標(biāo)，以p_j'表示。

步驟4.2：對p_j'確定的范圍，使用掃描線填充法對該范圍進(jìn)行填充。如果該模板影像像元值為0，則以數(shù)字編號j填充。如果像元值為m(0＜m≤i)，則以數(shù)字編號C_m填充。

步驟5：逐個重疊區(qū)進(jìn)行區(qū)域生長得到每個重疊區(qū)內(nèi)的接縫線，將k個重疊區(qū)域獲得的接縫線與已有的i幅影像的接縫線網(wǎng)絡(luò)相連接，就形成了i+1幅影像的接縫線網(wǎng)絡(luò)，這樣i+1幅影像就被鑲嵌到模板影像上了。具體包括以下子步驟：

步驟5.1：對p_j'確定的范圍，從上往下，從左往右逐像元值判斷，找到重疊區(qū)C_m(m＝1,2··k)的其中一個邊界像元。

步驟5.2：建立兩個空隊列，以步驟4.1中找到的邊界像元為起始像元，進(jìn)行邊界跟蹤。以邊界像元所臨近區(qū)域，將閉合的邊界劃分為兩條邊界。將這兩條邊界，分別放入兩個隊列中。

步驟5.3：以兩個隊列中的像元為種子點，對重疊區(qū)域C_m進(jìn)行區(qū)域生長得到該重疊區(qū)接縫線。

步驟5.4：重復(fù)步驟5.1、5.2、5.3直至p_j'范圍內(nèi)不存在重疊區(qū)，即形成i+1幅影像的接縫像網(wǎng)絡(luò)，這樣i+1幅影像就被鑲嵌到模板影像上了。

步驟6：重復(fù)步驟4、5，直至i＝n，獲得最終的接縫線網(wǎng)絡(luò)。

本發(fā)明實質(zhì)上是基于顧及重疊的面Voronio圖方法柵格形式的實現(xiàn)，通過對待鑲嵌影像之間的重疊區(qū)進(jìn)行標(biāo)記，以重疊區(qū)域外面邊界像素為種子點區(qū)域生長，實現(xiàn)對重疊區(qū)域的重新劃分，解決了影像有效范圍為任意形狀時的接縫線網(wǎng)絡(luò)生成問題。

附圖說明

圖1：是本發(fā)明實施例生成影像I₃所涉及的接縫線的初始示意圖，I₁、I₂為已經(jīng)鑲嵌在模板影像上的示意圖，I₃為當(dāng)前準(zhǔn)備待鑲嵌的影像。

圖2：是本發(fā)明實施例根據(jù)I₃的有效范圍對模板影像進(jìn)行填充的示意圖。其中C₁、C₂為影像I₃分別與影像I₁、I₂的重疊區(qū)域。

圖3：是本發(fā)明實施例對重疊區(qū)C₁邊界跟蹤的示意圖。其中，兩條不同虛線表示跟蹤出來的兩條不同邊界。

圖4：是本發(fā)明實施例對重疊區(qū)C₁以邊界為種子點區(qū)域生長的結(jié)果示意圖。生長后得到重疊區(qū)C₁的接縫線。

圖5：是本發(fā)明實施例影像I₃范圍所涉及到的所有重疊區(qū)均被區(qū)域生長后得到的最終接縫線網(wǎng)絡(luò)示意圖。

具體實施方式

為了便于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員理解和實施本發(fā)明，下面結(jié)合附圖及實施例對本發(fā)明作進(jìn)一步的詳細(xì)描述，應(yīng)當(dāng)理解，此處所描述的實施示例僅用于說明和解釋本發(fā)明，并不用于限定本發(fā)明。

本實例針對數(shù)字正射影像，提供了一種基于柵格的接縫線網(wǎng)絡(luò)生成，包括以下步驟：

步驟1：確定每幅待鑲嵌影像的有效范圍。為敘述方便，待鑲嵌的n幅影像分別用I₁、I₂、····I_n表示。具體實現(xiàn)過程是基于邊界跟蹤得到影像I_i(i＝1，2···n)的有效范圍多邊形，多邊形以坐標(biāo)點序列P_i＝((x_i1,y_i1)，(x_i2,y_i2)···(x_ik,y_ik)，(x_i1,y_i1))表示。其中邊界跟蹤算法參考文獻(xiàn)(何斌，馬天予，王運(yùn)堅，朱紅蓮.VisaulC++數(shù)字圖像處理[M].北京：人民郵電出版社，2001)。

步驟2：根據(jù)I_i(i＝1，2···n)的有效范圍多邊形P_i，得到最終鑲嵌結(jié)果的覆蓋范圍，并創(chuàng)建一個同樣大小的模板影像，同時將像元值初始化為0。具體包括以下子步驟：

步驟2.1：對P_i(i＝1，2···n)的x坐標(biāo)排序，得到x方向的最大最小值X_max、X_min，對P_i(i＝1，2···n)的y坐標(biāo)排序，得到y(tǒng)方向的最大最小值Y_max、Y_min，以此值組合為模板影像矩形角點坐標(biāo)((X_min，Y_min)，(X_max，Y_min)，(X_max，Y_max)，(X_min，X_max))。

步驟2.2：根據(jù)模板影像矩形角點坐標(biāo)值，得到模板影像行數(shù)列數(shù)，其計算公式為：

$Cols=\frac{X_{max}-X_{min}}{{\mathrm{Res}}_x}---\left(1\right)$

$Rows=\frac{Y_{max}-Y_{\min }}{{\mathrm{Res}}_y}---\left(2\right)$

其中Cols表示模板影像列數(shù)，X_max、X_min、Res_x分別表示待鑲嵌影像中X方向坐標(biāo)最大值、坐標(biāo)最小值、分辨率。Rows表示模板影像行數(shù)，Y_max、Y_min、Res_y分別表示Y方向坐標(biāo)最大值、坐標(biāo)最小值、分辨率。然后創(chuàng)建模板影像，單波段即可，每個像素2個字節(jié)存儲，以0為初始值，寫入數(shù)據(jù)到文件

步驟3：選出某一影像作為起始影像I₁，根據(jù)影像I₁的有效范圍，以數(shù)字編號1填充到模板影像對應(yīng)范圍內(nèi)的每個像元上。具體填充過程參考步驟4中影像I_j的填充過程。

步驟4：假設(shè)已有i(i＝1,2,…,n-1)幅鑲嵌影像(I₁,I₂,…,I_i)被鑲嵌到模板影像上。從剩下的n-i幅待鑲嵌中隨意選出影像I_j，根據(jù)影像I_j的有效范圍，以數(shù)字編號j填充到模板影像對應(yīng)范圍內(nèi)的每個像元上，并確定出I_j與i幅鑲嵌影像(I₁,I₂,…,I_i)之間的k(0≤k≤i)個重疊區(qū)域，以數(shù)字編號C_m(m＝1,2,…,k)表示，其中C_m為大于n的整數(shù)。具體包括以下子步驟：

步驟4.1：利用公式(3)、(4)將I_j的多邊形坐標(biāo)點序列P_j，變換成模板影像上對應(yīng)的行列號坐標(biāo)，以p_j'表示。得到在模板影像上的對應(yīng)范圍如圖1所示，此時，I_j代表的影像為I₃。

${\mathrm{col}}_{x_{ik}}=\frac{x_{ik}-X_{min}}{{\mathrm{Res}}_x}---\left(3\right)$

${\mathrm{row}}_{y_{ik}}=\frac{y_{ik}-Y_{\min }}{{\mathrm{Res}}_y}---\left(4\right)$

步驟4.2：對p_j'確定的范圍，使用掃描線填充法對該范圍進(jìn)行填充。如果該模板影像像元值為0，則以數(shù)字編號j填充。如果像元值為m(0＜m≤i)，則以數(shù)字編號C_m填充。填充的結(jié)果如圖2所示，在圖2中，總共有三幅待鑲嵌影像，即n＝3，此時C₁、C₂可以分別設(shè)定值為4、5。

步驟5：逐個重疊區(qū)進(jìn)行區(qū)域生長得到每個重疊區(qū)內(nèi)的接縫線，將k個重疊區(qū)域獲得的接縫線與已有的i幅影像的接縫線網(wǎng)絡(luò)相連接，就形成了i+1幅影像的接縫線網(wǎng)絡(luò)，這樣i+1幅影像就被鑲嵌到模板影像上了。具體包括以下子步驟：

步驟5.1：對p_j'確定的范圍，從上往下，從左往右逐像元值判斷，找到重疊區(qū)C_m(m＝1,2··k)的其中一個邊界像元。

步驟5.2：建立兩個空隊列，以步驟5.1中找到的邊界像元為起始像元，進(jìn)行邊界跟蹤，算法主要實現(xiàn)參考文獻(xiàn)(柳稼航,楊建峰,單新建,尹京苑.一種基于優(yōu)先搜索方向的邊界跟蹤算法[J].遙感技術(shù)與應(yīng)用,2004,03:209-213.)。以邊界像元所臨近區(qū)域，將閉合的邊界劃分為兩條邊界，如圖3所示。將這兩條邊界，分別放入兩個隊列中。

步驟5.3：以兩個隊列中的像元為種子點，對重疊區(qū)域C_m進(jìn)行區(qū)域生長得到該重疊區(qū)接縫線。如圖4所示，對重疊區(qū)域C₁重新劃分得到C₁區(qū)域的接縫線，該接縫線兩端與已有的接縫線網(wǎng)絡(luò)相連，同時I₁、I₂與C₁區(qū)域相連的部分邊界發(fā)生改變，I₁、I₂的范圍相應(yīng)更新。

步驟5.4：重復(fù)步驟5.1、5.2、5.3直至p_j'范圍內(nèi)不存在重疊區(qū)，即形成i+1幅影像的接縫像網(wǎng)絡(luò)，這樣i+1幅影像就被鑲嵌到模板影像上了。如圖4所示，繼續(xù)對圖4中的C₂區(qū)域繼續(xù)重復(fù)步驟5.1、5.2、5.3，從而形成3幅影像的接縫像網(wǎng)絡(luò)，即圖5所示。

步驟6：重復(fù)步驟4、5，直至i＝n，獲得最終的接縫線網(wǎng)絡(luò)。圖5所示的就是3幅影像最終的接縫線網(wǎng)絡(luò)。

應(yīng)當(dāng)理解的是，本說明書未詳細(xì)闡述的部分均屬于現(xiàn)有技術(shù)。

應(yīng)當(dāng)理解的是，上述針對較佳實施例的描述較為詳細(xì)，并不能因此而認(rèn)為是對本發(fā)明專利保護(hù)范圍的限制，本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員在本發(fā)明的啟示下，在不脫離本發(fā)明權(quán)利要求所保護(hù)的范圍情況下，還可以做出替換或變形，均落入本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)，本發(fā)明的請求保護(hù)范圍應(yīng)以所附權(quán)利要求為準(zhǔn)。