1.基于梯度领域的正射影像间最优拼接线寻找方法,其特征是,包括:
S1获得待拼接正射影像间的重叠区域影像对,重叠区域影像对包括两个重叠区域影像;
S2计算重叠区域影像对的差异值,并获得能量图,本步骤具体为:
2.1将两个重叠区域影像转换成灰度影像,计算各灰度影像在x方向和y方向的梯度图;
2.2根据梯度图,分别计算各像素p在各重叠区域影像中的梯度方向值;
2.3根据梯度方向值计算各像素p的梯度方向变化值Co(p):
其中,O1(p)和O2(p)分别为像素p在两个重叠区域影像中的梯度方向值;δ为标准方差,其为经验值;
2.4根据梯度图,分别计算各像素p在各重叠区域影像中的梯度大小变化值Cg(p):
其中,和分别表示像素p在第一个重叠区域影像的x方向和y方向的梯度值;和分别表示像素p在第二个重叠区域影像的x方向和y方向的梯度值;
2.5根据梯度方向变化值和梯度大小变化值,计算各像素p在梯度领域的差异值C(p):
C(p)=λCo(p)+Cg(p)
其中,λ是平衡参数,其为经验值,用来平衡梯度方向变化值和梯度大小变化值的权重;
2.6根据各像素p的差异值C(p)生成重叠区域影像对的能量图;
S3基于能量图,以像素差异值累积和最小为目标,找寻最优拼接线。
2.如权利要求1所述的基于梯度领域的正射影像间最优拼接线寻找方法,其特征是:
步骤1进一步包括子步骤:
1.1根据正射影像的地理坐标信息,将待拼接正射影像对转换至同一坐标系;
1.2求每张正射影像的有效区域,并生成Mask图;
1.3将待拼接正射影像对的两张Mask图进行与运算,得到重叠区域;
1.4计算重叠区域的最大外包矩形,根据最大外包矩形,裁剪得到待拼接正射影像对的重叠区域影像对。
3.如权利要求1所述的基于梯度领域的正射影像间最优拼接线寻找方法,其特征是:
在执行步骤S3前,采用高斯滤波器对能量图进行滤波。
4.如权利要求1所述的基于梯度领域的正射影像间最优拼接线寻找方法,其特征是:
步骤3具体为:
基于能量图构建能量函数,所述的能量函数包括数据项能量和平滑项能量,采用图割模型对能量函数进行优化,找到数据项能量和平滑项能量之和最小的拼接线,即最优拼接线。
5.基于梯度领域的正射影像间最优拼接线寻找系统,其特征是,包括:
第一模块,用来获得待拼接正射影像间的重叠区域影像对,重叠区域影像对包括两个重叠区域影像;
第二模块,计算重叠区域影像对的差异值,并获得能量图;
第三模块,用来基于能量图,以像素差异值累积和最小为目标,找寻最优拼接线;
所述的第二模块进一步包括:
梯度图获得模块,用来将两个重叠区域影像转换成灰度影像,计算各灰度影像在x方向和y方向的梯度图;
梯度方向值获得模块,用来根据梯度图,分别计算各像素p在各重叠区域影像中的梯度方向值;
梯度方向变化获得模块,用来根据梯度方向值计算各像素p的梯度方向变化值Co(p):
其中,O1(p)和O2(p)分别为像素p在两个重叠区域影像中的梯度方向值;δ为标准方差,其为经验值;
梯度大小变化值获得模块,用来根据梯度图,分别计算各像素p在各重叠区域影像中的梯度大小变化值Cg(p):
其中,和分别表示像素p在第一个重叠区域影像的x方向和y方向的梯度值;和分别表示像素p在第二个重叠区域影像的x方向和y方向的梯度值;
差异获得模块,用来根据梯度方向变化值和梯度大小变化值,计算各像素p在梯度领域的差异值C(p):
C(p)=λCo(p)+Cg(p)
其中,λ是平衡参数,其为经验值,用来平衡梯度方向变化值和梯度大小变化值的权重;能量图生成模块,用来根据各像素p的差异值C(p)生成重叠区域影像对的能量图。