基于高分辨率卫星的影像预处理研究

王　义

(中铁二院工程集团有限责任公司，四川成都　610031)

Research on Preprocessing of High Resolution Satellite Image

WANG Yi

基于高分辨率卫星的影像预处理研究

王义

(中铁二院工程集团有限责任公司，四川成都610031)

Research on Preprocessing of High Resolution Satellite Image

WANG Yi

摘要通过研究高分辨率卫星影像预处理技术流程，研发相应预处理软件，完成影像灰度拉伸、降位、裁剪及旋转等预处理工作，增强影像对比度及减小卫星影像数据量，提高影像清晰度及电脑运行速度。

关键词卫星影像降位裁剪 灰度拉伸旋转

随着航空航天技术的发展，利用高分辨率卫星影像测制中小比例尺地图成为可能。高分辨率卫星影像信息量丰富，但多为16位，数据量较大，电脑处理速度较慢，影响生产效率；且原始影像灰度较暗，不便于观察作业。因此，需要对原始高分辨率卫星影像进行预处理。

介绍高分辨率卫星影像灰度拉伸、降位、裁剪、及旋转等预处理的技术流程，并阐述基于该技术流程开发的预处理软件的实现思路。

1卫星影像预处理流程

卫星影像预处理流程如图1。

图1卫星影像预处理流程

卫星影像的处理涉及到影像及RPC参数(有理多项式模型系数)的处理，影像灰度拉伸及降位处理与影像几何坐标无关。不处理RPC参数，裁剪和旋转过程影像像素坐标会改变，RPC参数文件必须修改成与之匹配。

1.1　灰度拉伸及降位处理

卫星影像数据一般以16位存储，其亮度与对比度较小，需要作适当增强。增强软件较常用的有PhotoShop、Eardas等，本文以Photoshop为例。

利用PhotoShop打开卫星影像，选择调整自动对比度功能，屏幕上反映的全黑影像经过灰度拉伸后，地形及地物要素立刻显示出来。对粗调的灰度曲线作精细人工调整，以保证立体像对的两幅影像在反差上尽量一致，方便观察。经灰度调整后的图像，在PhotoShop中选择8位/通道模式，该步骤将16位影像降为8位，降位后的影像数据量减少一半，但几何精度不变，随着影像数据量的减少，提高了电脑运行速度。值得注意的是，灰度拉伸及降位处理两步骤顺序不能颠倒，如颠倒顺序调整，影像灰度会失真。

本课题将灰度拉伸及降位合为一个步骤，简化了作业过程，从而提高生产效率。

1.2　卫星数据的旋转

卫星影像多为同轨成像模式，为了恢复立体模型，一般需对影像及RPC参数作90°旋转。通过自主开发系统实现影像快速重采样，旋转并重新计算RPC参数。

(1)图像旋转

图像旋转是指图像以某一点为中心旋转一定的角度，形成一幅新的图像的过程。这个点通常就是图像的中心，既然是按照中心旋转，自然会有这样一个属性：旋转前和旋转后的点离中心的位置不变。

根据这个属性，可以得到旋转后点的坐标与原坐标的对应关系。由于原图像的坐标是以左上角为原点的，所以先把坐标转换为以图像中心为原点。假设原图像的宽为w，高为h，(x0，y0)为原坐标内的一点，转换坐标后的点为(x1，y1)。那么可得到

在新的坐标系下，假设点(x0，y0)距离原点的距离为r，点与原点之间的连线与x轴的夹角为b，旋转的角度为a，旋转后的点为(x1，y1)， 如图2所示。

图2　图像旋转示意

以此得出结论

x0=rcosb；y0=rsinb

x1=rcos(b-a)=rcosbcosa+rsinbsina=

x0cosa+y0sina；

y1=rsin(b-a)=rsinbcosa-rcosbsina=

-x0sina+y0cosa；

从而得到了转换后的坐标，只需要把这些坐标再转换为原坐标系即可。旋转后的图像长和宽会发生变化，因此要计算新图像的长和宽。旋转90°是该模型的一个特例，将角度代入公式可计算旋转后的像素坐标。

(2)RPC参数变换

RPC为卫星公司提供的有理函数模型系数，反映了卫星影像像点坐标与其对应的地面点之间的变换关系。

RPC参数变换采用二维至三维格网映射变换算法：

可以在原有影像上编制一个格网，例如10×10像素，通过有理多项式将每个格网点的地面坐标求出来。影像旋转之后，通过新的图像坐标(像元)与物方空间的WGS84坐标E，N，H的对应关系计算出新的有理多项式系数。

已知地面某点物方空间的WGS84坐标E，N，H,通过有理多项式可求出其对应点的图像坐标(像元)。具体变换如下：

物方坐标规格化(Normalize)

(1)

(2)

(3)

式中：

LONG_OFF，LONG_SCALE：为参数文件所提供的物方规格化参数；

E，N，h：为物方地面点在WGS84椭球体中的坐标；

En，Nn，hn：为地面点的规格化的坐标。

由物方空间坐标到像方坐标转换的逻辑流程如图3。

图3　物方空间坐标到像方坐标转换的逻辑流程

成影变换—有理多项式变换原理计算法如下：

物方点通过有理多项式变换获得基本图像上的点位，即像方坐标

(4)

(5)

式中：a0……d19为参数文件中提供的有理多项式参数；xn，yn为图像上对应点的规格化坐标。

规格化图像坐标到图像坐标的变换如下式

(6)

(7)

式中：x，y为像点的坐标，左上角为0，单位为pixel；xn，yn为规格化坐标；SAMP_SCALE，……为像方规格化参数。

从两像方坐标解求物方坐标，即已知同名像点P1(xl，yl)，P2(xr，yr)求解其物方点坐标(E，N，h)。

(8)

(9)

其矩阵表达式为

(10)

即

(11)

立体像对可得到四个方程，法化方程为

(12)

解之可求得改正数：ΔE，ΔN，Δh。

可分别选取LONG_OFF、CAT_OFF、HEIGHT_OFF为E0、N0、h0的初值，反复迭代，直至改正数Δ<σ。

由像方空间坐标到物方坐标转换的逻辑流程如图4所示。

图4　由像方空间坐标到物方坐标转换的逻辑流程

计算旋转后的系数，将其写入RPC文本文件，完成RPC参数修改。

2卫星数据的裁剪

卫星影像及其参数的裁剪相对于旋转实现起来要简单一些。

带RPC参数的遥感影像裁切，要保证裁切后的数据中卫星参数起算点的经纬度不发生变化，也就是说，要解算出源影像的参数中心在目标影像中的位置(如图5)。

图5　卫星影像裁剪示意

(13)

(14)

其中iStartH，iStartW是裁图起始点在源影像上的坐标。

3卫星影像预处理系统的实现

通过分析卫星影像灰度拉伸、降位、旋转及裁剪等实现原理，利用VS2010开发工具，完成卫星影像预处理系统的开发。该系统在打开卫星影像过程中同时生成金字塔影像，可实现影像多倍放大及缩小功能，方便后续处理，并引入了大影像缓存技术，缩短了下次打开影像的时间；预处理系统还具有批处理功能，可以同时处理多幅影像，并且处理速度较快。图6为卫星影像预处理系统操作界面。

图6　卫星影像预处理系统界面

4卫星预处理后精度检核

卫星影像灰度拉伸及降位处理，只涉及到影像的辐射信息，与几何坐标无关，不影响精度，但影像旋转及裁剪涉及到几何位置改变，所以要对其旋转和裁剪后的精度作验证。卫星影像作预处理后，通过JX4G、MapMatrix等全数字摄影测量工作，恢复立体模型，经立体检查无上下视差，检查控制点定向精度报告，并通过外业实测散点检查制图精度，表1、表2、表3为某国外铁路利用WorldView2立体定向及实测散点检查精度报告。

表1　卫星影像立体像对定向像点坐标残差　像素

通过多个项目实践，本课题研究的卫星影像预处理系统，精度可靠，且处理方法简单实用，值得推广应用。

表2　定向控制点的残差和均方根中误差　m

5结论

为了解决高分辨率卫星影像灰度较暗、数据量较大及同轨影像不旋转90°不易配成立体等问题，开发了卫星影像预处理系统，通过对影像进行灰度拉伸、降位、同轨影像旋转90°及裁剪，提高了影像处理速度，方便了人眼观察，具有较大的创新实用性。

表3　实测散点与立体模型量测较差及中误差　m

参考文献

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中图分类号：P237

文献标识码：B

文章编号：1672-7479(2015)04-0011-04

作者简介：王义(1975—)，男，2000年毕业于武汉测绘科技大学摄影测量与遥感专业，工学学士，高级工程师。

收稿日期：2015-05-28