基于大跨度区域提取的接缝线优化方法

摘要

本发明提供一种基于大跨度区域提取的接缝线优化方法，包括步骤：计算重叠区像素的差异；选择合适的分割算法分别对左右影像重叠区域的影像进行影像分割，从分割结果中根据各分割区域的跨度确定接缝线优先区域，然后根据确定的接缝线的优先区域优化代价矩阵；根据代价矩阵以及起止点，采用Dijkstra算法搜索优化后的接缝线。本发明适用于数字正射影像进行镶嵌处理时接缝线的优化处理，可以优化接缝线的走向，使优化后的接缝线尽可能沿着道路、河流、裸地等大跨度的区域，避免穿越建筑物等明显地物特征，保持地物目标的完整性，进而可提高影像镶嵌的质量。

主权项

一种基于大跨度区域提取的接缝线优化方法，其特征在于：对每一条起点和终点已知的待优化接缝线进行优化，具体包括以下步骤，步骤1，计算重叠区域像素的差异；包括以下子步骤，步骤1.1，对于待优化接缝线的左、右数字正射影像，计算其影像间的重叠区域；步骤1.2，计算重叠区域像素的差异；根据重叠区域建立一个代价矩阵，用于表示重叠区域像素的差异，矩阵宽、高为重叠区域的外接矩形宽、高；用F(F₁……F_N)和G(G₁……G_N)分别表示重叠区域内左右影像中单个像元的亮度值，N为波段数，则左、右影像像素亮度值U和V表示为影像各波段像素值的线性组合，即U＝A^TF＝a₁F₁+a₂F₂+...+a_NF_N           (1)V＝B^TF＝b₁G₁+b₂G₂+...+b_NG_N         (2)式中，A^T和B^T为常数矢量，a₁＝a₂＝...＝a_N＝1/N，b₁＝b₂＝...＝b_N＝1/N，用|U－V|计算左、右影像重叠区域各像素的差异值，并将差异值存储到对应行列号的代价矩阵中，作为各像素的代价值，代价矩阵中非重叠区域的像素代价值赋为无穷大Inf；步骤2，采用MeanShift分割算法分别对左、右影像重叠区域的影像进行影像分割，从分割结果中根据各分割区域的跨度确定接缝线优先区域，然后根据确定的接缝线优先区域优化代价矩阵，包括以下子步骤，步骤2.1，对左影像的重叠区域影像进行影像分割，计算分割结果中各分割区域的跨度，将大于设定跨度阈值T的区域标记为左影像优先区域Regions1，跨度计算公式：Span＝max(▽x,▽y)           (3)其中，▽x、▽y分别表示分割区域外接矩形的宽和高，阈值T根据重叠区域影像中最大的独立建筑物的尺寸设定，确保建筑物的跨度小于阈值T；步骤2.2，对右影像的重叠区域影像，进行影像分割，计算分割结果中各分割区域的跨度，将大于设定阈值T的区域标记为右影像优先区域Regions2，跨度计算和阈值T的设定与步骤2.1相同；步骤2.3，求取左、右影像优先区域的交集，获得接缝线的优先区域，接缝线的优先区域Regions＝Regions1∩Regions2；步骤2.4，根据接缝线的优先区域优化代价矩阵，对代价矩阵中对应位于接缝线优先区域里的像素的代价值作加权处理，即G_i＝P_i*g_i          (4)其中，G_i表示优化后像素的代价值，P_i表示权重，0<P_i<1，g_i表示优化前像素的代价值；步骤3，根据代价矩阵以及待优化接缝线的起点和终点，搜索优化后的接缝线；将起点和终点的地理坐标转换成代价矩阵中的行列号，然后在代价矩阵中采用Dijkstra算法自动搜索连接起点和终点的最短路径作为优化后的接缝线。