基于地理编码SIFT特征的全球云控制方法技术

本发明专利技术公开了一种基于地理编码SIFT特征的全球云控制方法。所述方法首先对输入的全球正射影像，逐影像进行SIFT特征提取。根据正射影像地理信息和全球DEM数据，对得到的SIFT特征点逐一进行地理编码。将带有地理编码的全球SIFT特征点按照标准图幅进行重新组织，构建全球云控制点库。根据全球云控制点数据库，对新获取的影像进行匹配与控制。SIFT特征点的地理编码、全球云控制点数据库的构建、全球云控制点数据库的应用是所述方法的关键技术。本发明专利技术提出了将占用大量存储空间的控制影像转换成数据量小的SIFT特征控制点，并替代参考影像作为云控制的数据基础，大大减少了参考数据的存储量，提高了云控制方法的易用性和效率。提高了云控制方法的易用性和效率。提高了云控制方法的易用性和效率。

【技术实现步骤摘要】
基于地理编码SIFT特征的全球云控制方法


[0001]本专利技术属于摄影测量与遥感领域，具体涉及一种基于地理编码SIFT特征的全球云控制方法。

技术介绍

[0002]“云控制”摄影测量是一种新的摄影测量方式，它利用广义泛在地理信息数据(包括已有数字正射影像、数字高程模型、数字线划图、LiDAR点云和已知定向参数的影像，甚至公众地理信息数据等)替代外业控制点作为几何参考数据，解决摄影测量几何定位长期依赖外业控制资料的问题。
[0003]根据所使用的几何参考数据的不同，“云控制”摄影测量主要有以下几种形式：
①
基于影像的云控制；
②
基于矢量的云控制；
③
基于激光点云的云控制。其中，基于影像的云控制是最常用的形式，它通过影像匹配，从正射影像(与DEM)或已知定向参数的影像上自动提取密集控制点。然而，该方法在实际使用中，存在以下两个问题：(1)存储参考影像，需耗费大量的磁盘存储空间。例如，存储全球2米分辨率的正射影像，需要约18TB的磁盘空间；(2)处理过程中读取参考影像降低了效率。

技术实现思路

[0004]为了进一步减少“云控制”参考影像数据存储量、提高处理效率，本专利技术定义一种新的“云控制”方法——基于地理编码SIFT特征的全球云控制方法。本专利技术利用SIFT算法提取全球正射影像的特征点，并对其进行地理编码，获得具有地理信息的SIFT特征点，构成全球云控制点库。在后续云控制处理中，新影像直接检索全球云控制点特征库并进行特征匹配，从而实现对新影像的快速、高效“云控制”摄影测量。
[0005]本专利技术主要解决现有基于影像的“云控制”摄影测量方法需要存储海量参考影像数据而需要大量存储空间的问题，进而降低其对计算机硬件的要求，提高“云控制”摄影测量的处理效率。本专利技术提出了一种基于地理编码SIFT特征的全球云控制方法，通过从参考影像中提取特征明显的SIFT特征点并对其进行地理编码，代替参考影像构建全球云控制点库，大大减少参考数据存储量，提高云控制方法的实际易用性。本专利技术核心为一种压缩数据量同时保留影像的纹理结构信息与相应高程信息的全球三维“云控制”策略。
[0006]本专利技术的方法以SIFT特征提取为基础，采用SIFT算法侦测与描述影像中的局部纹理特征，对特征点进行地理编码(获取其经纬度坐标及对应的高程信息)，构成以SIFT特征向量为描述的全球云控制点库，可用于“云控制”摄影测量中与新影像进行特征匹配，从而快速获取新影像中的大量控制点信息。其核心过程如图1所示，包括以下步骤：
[0007]步骤1，对于输入的全球正射影像，逐影像提取SIFT特征点数据。
[0008]步骤2，根据正射影像地理信息和全球DEM数据，对步骤1得到的SIFT特征点逐一进行地理编码。利用正射影像地理信息参数，将SIFT特征点的像点坐标转换为经纬度坐标，然后从DEM中内插高程，构成带有地理坐标(经度、纬度、高程)的SIFT特征点。
[0009]步骤3，构建全球云控制点库。对全球SIFT特征点，按照标准图幅进行重新组织、存储。
[0010]步骤4，根据步骤3构建的特征点库，对新获取的影像进行SIFT特征点提取、搜索与匹配，实现新影像的“云控制”。
[0011]进一步的，步骤2中输入的DOM和DEM数据可以是Landsat正射影像、谷歌影像、天地图影像、高德地图影像、SRTM数字高程模型、AW3D30数字地表模型等公众地理信息数据，也可以是国家基础地理信息数字正射影像图和数字高程模型。
[0012]进一步的，步骤1中对输入的所有正射影像，逐影像进行SIFT特征提取。SIFT(Scale
‑
Invariant Feature Transform)即尺度不变特征转换是一种特征提取算子，能够以128维的特征向量来描述灰度影像的特征，在匹配时只需对特征向量进行相似性衡量而不需要影像的灰度信息。因此，选择SIFT算法对影像特征进行提取，可以在保留影像纹理结构信息的同时无需保存数据量大的原始影像。其具体实现方式如下，
[0013]顺序读取输入的每一张正射影像；获取影像中每一个关键点的位置、尺度和方向；然后为每个关键点建立一个描述符，生成128维的SIFT特征向量。
[0014]进一步的，对步骤1得到的SIFT特征点进行地理编码。地理编码(Geocoding)是指将坐标、地址或地名等位置描述转换为地球表面上某位置的过程，而对SIFT特征点进行地理编码是为了使其在包含影像特征向量的同时，具备位置属性(包含经纬度坐标和高程)，从而构成具有地理信息的SIFT特征点库。具体实现方式如下：
[0015]根据正射影像地理信息，获取正射影像坐标转换参数，该参数一般为仿射变换矩阵，可实现影像的像点坐标和对应地面坐标之间的转换，如式(1)所示。
[0016][0017]根据式(1)计算特征点对应的地理坐标。式中，(x,y)为像点坐标，(X,Y)为地理坐标，为正射影像参数。然后，通过双线性内插、双三次卷积内插等栅格数据内插方法，在DEM内插计算特征点对应的高程。
[0018]利用地理坐标(X,Y)，通过双线性内插、双三次卷积栅格数据内插方法在DEM数据获取该点对应的高程，双线性内插公式如式(2)所示；
[0019][0020]式中，Z为数据点的高程，a
00
、a
10
、a
01
、a
11
为高程Z与坐标(X,Y)之间的线性系数，利用4个已知数据点求出4个系数，然后根据待定点的坐标(X,Y)与求出的系数内插出该点的高程；
[0021]通过以上步骤和大地坐标转换，可以获得该特征点的地理坐标(大地经度L、大地纬度B和大地高H)，即为该特征点的地理编码。
[0022]进一步的，对步骤2得到的带有地理编码的特征点按照标准图幅进行数据组织，构建全球云控制点库，具体实现方式如下，
[0023]根据国家基本比例尺地形图分幅和编号标准规定，我国基本比例尺地形图均以1:
1,000,000地形图为基础，按规定的经差和纬差划分图幅。根据输入的正射影像分辨率，选择合适的经纬差进行分幅。以2米分辨率的正射影像为例，可以选择1:100,000比例尺进行分幅，则经差是30
′
，纬差是20
′
。按此经纬差划分图幅，从左上角开始，逐行逐列地进行编号，得到标准图幅。
[0024]对于一张正射影像来说，可以获取一定数量的带有地理编码的特征点。根据这些特征点的经纬度坐标，将其存储在所处图幅对应的文件中；或存储在数据库中，对其按照标准图幅进行组织，构成全球云控制点库。
[0025]进一步的，根据步骤3得到的全球云控制点库，对新获取的影像进行“云控制”，具体实现方式如下，
[0026]首先根据新影像的初始地理范围，获取全球云控制点库中与其覆盖范围有重叠的所有图幅包含的特征点；然后对新影像进行SIFT特征点提取，并与全球云本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于地理编码SIFT特征的全球云控制方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，对于输入的全球正射影像，逐影像提取SIFT特征点数据；步骤2，根据正射影像地理信息和全球DEM数据，对步骤1得到的SIFT特征点逐一进行地理编码，利用正射影像地理信息参数，将SIFT特征点的像点坐标转换为经纬度坐标，然后从DEM中内插高程，构成带有地理坐标(经度、纬度、高程)的SIFT特征点；步骤3，构建全球云控制点库，对全球SIFT特征点，按照标准图幅进行重新组织、存储；步骤4，根据步骤3构建的特征点库，对新获取的影像进行SIFT特征点提取、搜索与匹配，实现新影像的“云控制”。2.如权利要求1所述的基于地理编码SIFT特征的全球云控制方法，其特征在于：步骤2中的DOM和DEM数据是Landsat正射影像、谷歌影像、天地图影像、高德地图影像、SRTM数字高程模型、AW3D30数字地表模型这些公众地理信息数据，或者是国家基础地理信息数字正射影像图和数字高程模型。3.如权利要求1所述的基于地理编码SIFT特征的全球云控制方法，其特征在于：步骤1中对输入的所有正射影像，逐影像进行SIFT特征提取；顺序读取输入的每一张正射影像，获取影像中每一个关键点的位置、尺度和方向，然后为每个关键点建立一个描述符，生成128维的SIFT特征向量。4.如权利要求1所述的基于地理编码SIFT特征的全球云控制方法，其特征在于：步骤2中，地理编码(Geocoding)是指将坐标、地址或地名这些位置描述转换为地球表面上某位置的过程，通过对SIFT特征点逐一进行地理编码，获取其经纬度坐标和高程，得到具有地理坐标的SIFT特征点；根据式(1)计算SIFT特征点的地理坐标；式中，(x,y)为SIFT特征点像点坐标，(X,Y)为地理坐标，为正射影像参数。利用地理坐标(X,Y)，通过双线性内插、双三次卷积栅格数据内插方法在DEM数据获取该点对应的高程，双线性内插公式如式(2)所示；式中，Z为数据点的高程，a
00
、a
10
、a
01
、a
11
为高程Z与坐标(X,Y)之间的线性系数，利用...

【专利技术属性】
技术研发人员：陶鹏杰，张娅婷，段延松，柯涛，张祖勋，
申请(专利权)人：武汉大学，
类型：发明
国别省市：