[发明专利]一种基于视频卫星影像的DSM生成方法

权利要求书

1.一种基于视频卫星影像的DSM生成方法，其特征是：该方法由以下步骤实现：

步骤一、输入卫星视频影像；

在一组连续的卫星视频影像中，选取帧号在中间位置的卫星视频影像作为主影像，其余卫星视频影像作为搜索影像；

步骤二、对步骤一输入的卫星视频影像进行控制点采集，具体过程为：

步骤二一、以某同一地物点为基础估计卫星视频影像在参考影像的X、Y方向偏移像素值R_x、R_y，从所述参考影像中提取出的特征点作为控制点信息；所述参考影像是指拍摄范围覆盖卫星视频影像区域并且具有真实地理位置参考信息的遥感影像；

步骤二二、对所述主影像和搜索影像采用辅助DEM进行正射投影生成与参考影像分辨率相同的正射影像，选取主影像中的像素点所在位置A作为待匹配点，以待匹配点A为中心选取大小为m×n个像素的图像子块作为参考模板，并根据待匹配点A的像素坐标、RPC参数以及步骤二一的偏移像素值R_x、R_y，计算待匹配点A在参考影像上对应的像素点位置B；

步骤二三、在所述参考影像上，以B为中心选取大小为m×n的匹配模板，将参考模板与匹配模板进行傅里叶梅林匹配，获得与待匹配点A对应的匹配点B⁰在参考影像上的坐标，并保存模板对的相位相关系数Z_phasecorrect；

步骤二四、判断步骤二三中所述的相位相关系数Z_phasecorrect的值是否大于设定的最小相关阈值min_phase，如果是，保留正射影像与参考影像的点对位置，执行步骤二五；如果否，放弃该匹配点，执行步骤二五；

步骤二五、判断采集的控制点个数是否满足设定的控制点数量，如果是，执行步骤二六；如果否，循环执行步骤二三至步骤二五，直至找到满足控制点数量要求的控制点；

步骤二六、将获取的控制点的正射影像坐标值，根据辅助DEM和RPC参数采用RPC模型正解方程转换为视频影像上的像素坐标并保存，完成控制点信息获取；

步骤三、同名点采集；具体过程为：

步骤三一、在所述主影像上均匀选取N个像素点作为影像参考点(r_i,c_i)；

步骤三二、采用主影像的RPC参数和辅助DEM解算主影像中的参考点(r_i,c_i)对应的物方坐标，记为参考物方点(X_i,Y_i)，投影表达式为：

式中，p′_i为RPC多项式的反解形式，Z为辅助DEM提供的物方坐标迭代高程值；

步骤三三、采用搜索影像的RPC参数和辅助DEM，解算参考物方点在搜索影像上对应的像点坐标，记为参考对应点(r′_i,c′_i)，投影表达式为：

式中，p_i为RPC多项式的正解形式，具体形式为：

p_i(X,Y,Z)＝a₁+a₂X+a₃Y+a₄Z+a₅XY+a₆XZ+a₇YZ+a₈X²+a₉Y²+a₁₀Z²+a₁₁YXZ+a₁₂X³+a₁₃XY²+a₁₄XZ²+a₁₅X²Y+a₁₆Y³+a₁₇YZ²+a₁₈X²Z+a₁₉Y²Z+a₂₀Z³

其中a₁-a₂₀为RPC参数给出的参数值；

步骤三四、以每一个参考对应点和参考点为中心，在搜索影像和主影像上分别取像素个数为m₀×n₀的图像子块，将搜索影像的每个图像子块与主影像对应的图像子块进行SURF特征匹配，保存匹配特征点对位置信息；

步骤三五、采用步骤三四获取的匹配特征点对的位置关系，通过RANSAC算法剔除粗差点并计算主影像与搜索影像之间的仿射变换关系H₁，并将搜索影像进行仿射变换，获得仿射影像，具体变换形式为：

式中，x、y为搜索影像中的像素位置，x′、y′为仿射影像中的像素位置，H₁具体形式为：

步骤三六、将仿射影像和主影像进行分块，分块大小相同，块中心像素位置相同，按对应块进行SUFT特征匹配，保存匹配点对位置信息，通过仿射变换关系H₁将匹配点对位置信息反算至搜索影像上，保存搜索影像与主影像之间的匹配点对信息；

步骤四、采用区域网平差解算方法对输入视频影像的像方补偿参数进行求解；解算后保存每个视频影像的像方补偿参数；

步骤五、生成视频影像的核线影像；

选取固定的高程H作为投影高程面，通过将主影像的中心像素坐标以两个不同的高程解算到投影高程面，获取两个投影高程面经纬度坐标，将两个投影高程面经纬度坐标解算到搜索影像上，获得两个搜索影像像素坐标；

再将所述搜索影像像素坐标投影到投影高程面，获得两个位于投影高程面的经纬度坐标，所述投影高程面的经纬度坐标的连线方向即为核线影像的排列方向，保存解算过程中原始视频影像与对应核线影像之间的转换关系，将视频影像按核线排列方向重采样到核线影像上，完成视频影像的核线影像生成；

步骤六、密集匹配；具体过程为：

步骤六一、采用SGM算法获取主影像核线影像上所有点在搜索影像上对应的匹配点并保存；

步骤六二、根据步骤五中核线影像生成过程中保存的核线影像与原始视频影像的转换关系，将密集匹配点对的核线影像坐标转换为原始视频影像坐标并保存生成视差图；

步骤七、高程解算；根据步骤六获得的密集匹配点对和步骤四获得的像方补偿参数，通过RPC模型求解高程信息；具体过程为：

步骤七一、采用密集匹配点对、像方补偿参数和RPC参数列方程，方程具体形式为：

式中，l，s为卫星视频影像RPC参数解算得到的卫星视频影像上的行列值，a₀、a_l、a_s、b₀、b_l、b_s为各个卫星视频影像所对应的像方补偿参数；X_i，Y_i，Z_i为匹配点对对应的地面坐标，R_s，R₀，C_s，C₀为视频影像RPC参数中的归一化参数，p₁至p₄表示RPC多项式的正解形式；

步骤七二、以X_i,Y_i,Z_i为未知参数，密集匹配点对、像方补偿参数、RPC参数为已知参数，以像方误差最小为平差方向，将方程添加到Ceres库中进行多线程解算，获得所有匹配点对应的三维坐标，形成DSM点云；

步骤八、DSM点云内插规则格网生成DSM影像；

采用KD-Tree对DSM点云进行索引，在搜索DSM影像规则格网点的最邻近DSM点时采用基于KD-Tree的k近邻搜索，并使用多线程进行解算，获得临近DSM点后使用双线性内插算法获取规则格网点的高程值，根据内插后获取的每个格网点的三维坐标生成DSM影像，完成DSM的生成；

步骤六中密集匹配采用半全局匹配算法，计算每一个点的视差，构成视差图，并根据视差图，计算全局能量函数，通过动态规划的方式，使全局能量函数最小化，所述能量函数S(D)表达式为：

式中，D为视差图，p、q为图像中的某个像素，N_p指像素p的相邻像素点，P₁、P₂是惩罚系数，P₁用于像素p相邻像素中视差值与p的视差值相差1的像素；P₂用于像素p相邻像素中视差值与p的视差值相差大于1的像素，T[.]表示如果函数中的参数为真则返回1，否则返回0，C(p,D_p)为当前像素点视差为D_p时，该像素点的代价值；C(p,D_p)通过SAD算法进行计算得出，计算公式如下：

式中，r、c表示像素点p的位置信息，L、R分别为核线影像与主影像，大小均为n_sad×m_sad，所述m_sad、n_sad为密集匹配时设定的搜索窗口大小。