一种资源三号卫星三线阵影像和多光谱影像的拼接方法
【专利摘要】本发明涉及一种资源三号卫星三线阵影像和多光谱影像的拼接方法，其包括以下步骤：建立真实CCD线阵的严密成像几何模型；根据真实CCD线阵的严密成像几何模型，建立虚拟CCD线阵的严密成像几何模型；建立拼接影像的有理多项式模型；完成资源三号卫星三线阵影像和多光谱影像的拼接。利用基于虚拟CCD线阵的内视场的拼接方案，在焦平面上构造出无畸变的CCD阵列，对原始多个CCD成像影像按照线中心投影成像方式进行重成像，以实现多个CCD成像影像的线中心投影无缝拼接。本发明可以广泛应用于资源三号卫星影像处理中。
【专利说明】一种资源三号卫星三线阵影像和多光谱影像的拼接方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及一种影像拼接方法，特别是关于一种资源三号卫星三线阵影像和多光谱影像的拼接方法。
【背景技术】
[0002]在高分辨光学线阵推扫式卫星相机的设计中，为获取较大的幅宽，将多个CCD(Charge-coupled Device,电荷稱合元件)线阵在焦面上交错安装，通过分光等模式形成近似直线的一条连续CXD阵列。但是由于多个C⑶线阵的安装精度和TD1-(XD(Time Delayedand IntegrationCharge-coupled Device时间延迟和积分电荷稱合元件)沿着轨道方向宽度等因素的限制，多个CCD线阵在焦面不可能形成一条严格意义上的CCD线阵。在摄影测量数据生产中，均使用卫星影像供应商提供的按照成像几何特性和辐射特性拼接后的影像，例如IKONOS伊科诺斯、QuickBird快鸟和WorldView-2等。而影像的拼接精度会直接影响后续摄影测量生产的精度，如在利用IKONOS立体像对匹配生产DEM (Digital ElevationModel,数字高程模型)时，拼接精度不高会导致DEM精度有损失。多C⑶线阵的亚像素级拼接精度是保证DEM生产精度的前提。如何对交错安装的多个CCD线阵影像进行高精度的拼接成为了高分辨率遥感卫星应用中亟待解决的问题。
[0003]多光谱相机一般采用多谱合一的TD1-C⑶，那么同一时刻各个谱段对应不同的摄影点。即各个波段对应同一地物的成像时间不一致，而卫星在飞行过程中存在高频颤振，那么各个波段对应同一地物的成像姿态也不一致，若是波段直接相加，那么各个波段的影像无法保证完全叠合。而且，多光谱影像上也存在着多个CCD影像拼接的问题，如何对多光谱数据进行拼接，同时保证其无缝是有效利用多光谱影像的关键。
[0004]而当前多CCD影像拼接的方法主要可以分为两类:基于像方的影像拼接和基于物方的影像拼接。基于像方的影像拼接认为影像之间基本上只存在偏移或者低阶畸变，从相邻CCD影像的重叠区域中获取一些同名点，再利用同名点之间的位置关系，建立起平移甚至仿射变换等低阶畸变模型，从而建立起影像与影像间的对应关系，完成拼接。但是，该拼接方案必须基于一个假设前提，那就是卫星飞行平台稳定，姿态不存在较大跳变。然而，事实上卫星在飞行过程中，为了保持三轴稳定，姿轨控制系统会不断调整卫星的姿态，由于这些因素的存在，使得卫星姿态中存在高频抖动，从而导致不位于同一直线的CCD之间会出现成像时间不一致的现象，该现象称为卫星姿态的高频噪声，该高频噪声是无法通过简单的低阶模型消除的。而且，基于像方的影像拼接严重依赖于同名点匹配的精度，一旦拼接处纹理单一，同名点匹配可靠性不足时，就会出现拼接错误。除此之外，更为严重的问题是，该拼接方法生产的影像丢失了严密成像几何模型。如果直接利用通用传感器模型，如RFM(Rational Function Model,有理多项式模型)来替代原始模型的话，又会存在模型替代精度不高的问题，如ALOS (日本的对地观测卫星)的IB产品。与之不同，基于物方的影像拼接方法采用基于各CCD线阵的严密成像几何模型，根据各CCD的物方定位建立相邻CCD线阵关系，完成拼接；因此，采用该方案建立的相邻CCD位置关系更为严密，且其拼接精度不依赖于同名点匹配精度。
【发明内容】
[0005]针对上述问题，本发明的目的是提供一种不依赖于同名点匹配精度的资源三号卫星三线阵影像和多光谱影像的拼接方法，该方法是一种物方拼接方法，能够解决常用像方拼接方法的不足，并通过虚拟CCD的严密成像几何模型，建立拼接影像的严密成像几何模型，在完成影像拼接的同时，实现通用几何模型的建立，使得拼接影像能够进一步应用于摄
影测量等处理。
[0006]为实现上述目的，本发明采取以下技术方案:一种资源三号卫星三线阵影像和多光谱影像的拼接方法，其具体包括以下步骤:1)建立真实CCD线阵的严密成像几何模型；2)根据真实CCD线阵的严密成像几何模型，建立虚拟CCD线阵的严密成像几何模型；3)建立拼接影像的有理多项式模型；4)完成资源三号卫星三线阵影像和多光谱影像的拼接。
[0007]所述步骤I)中，采用以下步骤建立真实CXD线阵的严密成像几何模型:①利用全色或多光谱相机的像主点(X(i，yci)，像主距f，像元(X，y)大小，确定像元(X，y)在全色或多光谱相机坐标系下的坐标为:
【权利要求】
1.一种资源三号卫星三线阵影像和多光谱影像的拼接方法，其具体包括以下步骤: O建立真实CCD线阵的严密成像几何模型； 2)根据真实CCD线阵的严密成像几何模型，建立虚拟CCD线阵的严密成像几何模型； 3)建立拼接影像的有理多项式模型； 4)完成资源三号卫星三线阵影像和多光谱影像的拼接。
2.如权利要求1所述的一种资源三号卫星三线阵影像和多光谱影像的拼接方法，其特征在于:所述步骤I)中，采用以下步骤建立真实CCD线阵的严密成像几何模型: ①利用全色或多光谱相机的像主点(Xt),yo),像主距f，像元(X，y)大小，确定像元(X，y)在全色或多光谱相机坐标系下的坐标为:
3.如权利要求1所述的一种资源三号卫星三线阵影像和多光谱影像的拼接方法，其特征在于:所述步骤2)中，采用以下步骤建立虚拟CCD线阵的严密成像几何模型: ①确定虚拟CCD线阵上任一像素s所对应的像元在全色或多光谱相机坐标系下的坐标为:
4.如权利要求1或2或3所述的一种资源三号卫星三线阵影像和多光谱影像的拼接方法，其特征在于:所述步骤3)中，建立拼接影像的有理多项式模型的过程包括: ①根据据虚拟CCD线阵的严密成像几何模型，分别计算虚拟CCD影像的上下左右四个角点的地理坐标(lon，lat，h)，即某区域的地理范围，从全球1km格网SRTM数据上读取该区域地理范围的影像，计算该区域的高程范围； ②在虚拟CCD的影像空间内，根据虚拟影像大小划分虚拟控制格网，根据虚拟CCD线阵的严密成像几何模型计算格网上各个网格点的地理坐标，组成控制点(X，Y, P, L, H)，并求解控制点(X，Y, P, L, H)对应的RFM模型:
5.如权利要求1或2或3所述的一种资源三号卫星三线阵影像和多光谱影像的拼接方法，其特征在于:所述步骤4)中，采用以下步骤完成资源三号卫星三线阵影像和多光谱影像的拼接: ①确定虚拟CCD影像的高度和宽度，其中，将原始影像的高度设定为虚拟CCD影像的高度，虚拟CCD影像的宽度为
Wvirtual ;②对控制点(X，Y,P, L, H)对应的RFM模型进行逆变换，并计算得到拼接后影像上任一点O对应高程h的地面点坐标(lat, lon, h)； ③利用反算模型，将地面点坐标(lat，lon,h)投影到真实CXD影像上，得到地面点坐标(lat, lon, h)对应的像点坐标(x’, y')； ④采用距离加权方法，计算得到像点坐标(X’，?)对应的灰度值g(x’，y’)为:
g(x，，y，)= (1-dx).(1-dy).gi+dx.(l_dy).g2+dy.(l_dx).g3+dx.dy.g4 ； ⑤对已知高度和宽度的虚拟CCD影像上的所有像素，重复步骤②~步骤④，完成资源三号卫星三线阵影像和多光谱影像的拼接。
6.如权利要求5所述的一种资源三号卫星三线阵影像和多光谱影像的拼接方法，其特征在于:所述步骤③中，计算得到地面点坐标(lat, lon，h)对应的像点坐标(x’，y’)，其具体包括以下步骤: I、根据真实CCD线阵的严密成像几何模型，计算得到原始影像上下左右四个角点的地理坐标(lat，lon)，根据像元(x，y)与地理坐标(lat，lon)之间的关系式:
U = fQ+ fJat + 1-Jon
\y = g0+gM+Silon ’ 计算仿射变换参数fo> fi> f2> go、S1、g2 ； I1、将计算得到的地面点坐标(lat,lon, h)代入像元(x, y)与地理坐标(lat, lon)之间的关系式，得到地面点坐标(lat，lon, h)对应的影像点的平面坐标(xp，yp)； II1、将影像点的平面坐标(xp，yp)代入真实CCD线阵的严密成像几何模型，计算得到影像点坐标(xp, yp, h)的地面点坐标(latp, 1np)； IV、重复步骤I~步骤III，直到满足迭代条件:
【文档编号】G06T3/40GK103914808SQ201410095059
【公开日】2014年7月9日 申请日期:2014年3月14日 优先权日:2014年3月14日
【发明者】张过, 唐新明, 蒋永华, 高小明, 祝小勇, 胡芬, 方辰, 邓明军 申请人:国家测绘地理信息局卫星测绘应用中心