正射影像校正调研

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，均有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；也可按正确的几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一幅图像时，被拍摄的对象以中心投影的方式投影到相机的成像平面。正因如此，地面坐标相同但是高度不同的两个拍摄对象会被投影到成像平面的不同位置，这就在图像上造成了一个地理投影位移（reliefdisplacement），并且较高的物体会显得尺寸较大。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寸。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，即把图像信息以中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平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面模型制作的，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，但是我们拍摄的航空影像却包含了高楼、桥梁等的信息。以至于在进行正射校正时，图像上高楼和桥梁等的信息被错误地重投影到地理表面模型上，得到错误的正射影像。在正射影像上表现为倾斜的高楼，扭曲的桥梁，倾斜的高楼还会遮挡住街道等其他地面信息，严重时会导致正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息，但在图2中高楼的侧面信息也被投影到了正射投影平面上，楼顶在正射投影平面上的投影

位置和尺寸都不对，并且遮挡住了高楼后面的信息。为了克服正射影像的这些不足，真正射影像（trueorthophotos）应运而生。正确的高楼投影正射投影平面弛理表面模型投影中心红色表示建筑物侧面信息黄色表示楼顶绿色表示建筑物中心投影平面（成像平面）错误的高楼投影正确的高楼投影正射投影平面弛理表面模型投影中心红色表示建筑物侧面信息黄色表示楼顶绿色表示建筑物中心投影平面（成像平面）错误的高楼投影图2二、 真正射影像（trueorthophotos）人造建筑物在正射影像中得不到正确的校正是因为地理表面模型（DTM）中不包含人造建筑物的信息。因此，为了让正射校正过程中包含建筑物信息，我们利用数字表面模型（DSM）或是数字建筑物模型（DBM）代替地理表面模型。数字表面模型（DSM）中是包含建筑物的信息的。DSM、DBM、DTM可以用一个简单的图形来表示它们的关系。如图3DBMDSMDTM图3基于数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。建筑物在重投影时，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面进行平行投影时，同一个建筑物会产生叠影，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，利用其它影像上包含的信息对遮挡区域进行纹理补图4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、 获取数字表面模型（DSM）或是数字建筑物模型（DBM）2、 对影像进行可见性检测（即寻找遮挡区域），是制作真正射影像的关键问题真正射影像的制作流程如图5DTMdosaickinNear图4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、 获取数字表面模型（DSM）或是数字建筑物模型（DBM）2、 对影像进行可见性检测（即寻找遮挡区域），是制作真正射影像的关键问题真正射影像的制作流程如图5DTMdosaickinNeartrueoithoiiniige-DBM|InginDSMShadowdeiectirmInputotheroriginalImage*twilhurienlnlionInputoriginalLinage(withurtentutionpanimeters)DTM-bascdTUREoi-lhoinago图5数字表面模型（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、密度较大，但由于其采样点是离散的，具有一定的盲目性，数据采样时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，每一个匹配点或线都可以在影像上找到实际的位置。但是影像匹配需要有一定的纹理特征，由于纹理匮乏、重复纹理、遮挡等原因的影响，局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相结合的方式自动重建建筑物三维模型。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)，而且通常都需要一些先验条件(如屋顶面平行于地面、直角化条件等)和较多的阈值参数，即便如此，重建的模型大多为简单建筑物(如平顶型、人字型、四坡型等)。四、 可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，检测遮蔽的能力是真正射影像生成算法的主要技术差别，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正射影像的视觉效果。当前，遮蔽检测主要利用两类数据：数字表面模型DSM和数字建筑物模型DBM。DSM多采用规则格网的方式展现，它所能表示的细致度与精度取决于格网的密度，密度越高，所能表示的细致度与精度也越高。DBM中则包括三维的建筑物表面模型以及模型之间的拓扑关系，建筑物表面模型可以基于不规则三角网TIN(TriangularIrregularNetwork)或者基于多边形(Polygon-Based)等方式描述。遮蔽区域检测完毕之后，单幅影像中的遮蔽区域可通过相邻影像中的可见部分进行纹理修补，通常情况下，遮蔽区域可通过多幅影像进行纹理修补，这就需要从多幅影像中选择最优的影像作为补偿源，使得补偿区域的纹理与其邻域色彩和谐一致。五、 真正射影像的国内外研究现状。真正射影像作为一种更高级的影像数据产品，受到了越来越多的关注，自20世90年代末以来，国内外学者对其进行了较为广泛的研究，发表了大量的论文。真正射影像制作中包括许多技术环节，如遮蔽区域的检测、纹理修补、阴影区域的检测与补偿、纹理仿真修复等等。其中，遮蔽区域的检测和纹理修补是真正射影像制作中最为关键的技术，而遮蔽区域的检测更是重中之重，国内外发表的大量论文也都将此作为重点议题予以讨论，各种真正射影像制作方法的差异主要就在于遮蔽检测方法的不同。FahmiAmhar(FahmiAmharetal.,1998)利用DBM与数字地面模型DTM(DigitalTerrainModel)相结合的方式制作真正射影像。该方法利用Z-Buffer方法检测遮蔽区域并生成掩膜影像，DTM和掩膜影像用于制作地形正射影像，DBM用于制作建筑物正射影像，两者结合生成结果真正射影像。WSchichler(WSchichleretal.,1998)利用数字城市模型DCM(DigitalCityModel)制作真正射影像，DCM采用不规则三角网TIN的方式描述，同时附带三角网的拓扑关系。遮蔽区域的检测基于三角网，但文中并未说明具体的方法。遮蔽区域的纹理修补采用称之为“权值影像”的方式进行，通过比较多个备选副影像的权值，选择权值最大的副影像对应的像素填充遮蔽区域，主副影像相结合用以制作完整无遮蔽的真正射影像。Kuzmin(Kuzminetal,2004)提出一种利用DBM制作真正射影像的方法。该方法通过将建筑物物方多边形投影到像方获取像方多边形，根据像方多边形的相交情况检测遮蔽区域。但是，当城市地区建筑物数量较多且较为密集时，盲目地依次比较两两建筑物像方多边形的相交状态需要花费大量的计算时间，而很多计算其实是完全没有必要的。Habib(Habibetal.,2007)利用DSM制作真正射影像。通过连续比较地底点方向与摄影方向的夹角来检测地面点的可见性，文中称之为“角度判别法”。该方法理论严密，可准确检测出影像的遮蔽区域，缺点是频繁的三角函数计算使其执行效率较低。Ki-InBang(Ki-InBangetal.,2007)利用DSM制作真正射影像。通过基于高度的射线追踪法进行遮蔽检测，摄影光线描述为摄影中心到地面点的光线，搜索路径为摄影光线在正射平面上的投影，通过比较搜索路径上地面点的高度与射线的高度来检测像素的可见性，但是，随着待检测点逐渐远离地底点位置，像素可见性判别所需要的计算量越来越大。王潇(王潇等，2009)提出一种基于高程面投影的迭代检测算法。利用DBM中建筑物屋顶及墙面多边形的顶点信息，将这些多边形沿着摄影方向迭代投影至DTM上，投影区域多边形减去建筑物屋顶多边形获取遮蔽区域。谢文寒(谢文寒等，2010)提出一种利用DBM的真正射影像制作方法。遮蔽检测采用改进的Z-Buffer方法，提出了最小边界矩形MBR(MinimumBoundaryRectangle)的概念并用其提高遮蔽检测的效率，但其方法本质上属于Z-Buffer方法，依然可能出现伪遮蔽、伪可见等问题。法国地理院开发的数字摄影测量处理系统像素工厂PF(PixelFactory)是为数不多的能够制作真正射影像的商用软件。史照良(史照良等，2007)对PF中真正射影像的生产及其精度进行了分析，其工作流程主要包括：影像获取、空三解算、匹配处理、影像信息获取、DSM生成以及真正射影像制作。但是，利用PF自动生成的真正射影像依然需要一些必要的编辑处理才能满足实际需要。纵观发表的论文，当前真正射影像制作的研究主要集中在如何利用DSM或者DBM进行遮蔽区域检测及纹理修补。直接利用DSM制作的真正射影像，局部区域可能会存在瑕疵，后期需要进行必要的编辑处理。