航测数字化成图的图像处理技术解析

航测数字化成图的图像处理技术解析
作者：黄婧
来源：《城市建设理论研究》2013年第40期
摘要：随着近年来科技水平的提高，航测成图技术在各个行业中应用越来越广泛，比如地形测量、航空航天、生物医学工程、工业检测等。

航测数字化成图技术具有成图速度快、成本低廉、误差小等优点，对城市建设与城市的发展起到非常重要的作用。

关键词：航测；图像处理；图像增强
中图分类号：TN911.73 文献标识码：A 文章编号：
在经济高速发展的今天，数字成像技术用于处理图形和图像信息，取得了巨大成功。

通过数字化对低质量的图像进行处理，可以获得高质量的图像，应用较多的是图像增强、复原、编码、压缩等。

通过对图像的处理，利用技术手段对图像的质量进行改善，还可以获得图像中所包含的一些特定区域的基本信息，比如形状特征、颜色特征、边界特征等。

特别是针对一些地形相对复杂的区域，在受到气候条件和环境因素的影响，一些航拍图像清晰度不够，不能反映出该区域的实际情况，因此往往需要人工进行补测，所获得的数据既缺乏准确性，又给测量人员增加了工作的难度。

为了能利用现有的航片,降低外业工作人员不必要的工作强度和难度,同时又可以生产出合格的产品,对航片进行图像处理是很必要的。

1 图像处理的基本概念
图像处理可以分为模拟图像处理和数字图像处理。

我们这里主要是研究数字图像处理。

所谓的数字图像处理,就是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行系列操作,从而获得某种预期结果的技术。

图像处理最早出现于20世纪50年代,当时的电子计算机已经发展到一定水平,人们开始利用计算机来处理图形和图像信息。

数字图像处理作为一门学科大约形成于20世纪60年代初期。

早期的图像处理的目的是改善图像的质量,它以人为对象,以改善人的视觉效果为目的。

图像处理中,输入的是质量低的图像,输出的是改善质量后的图像,常用的图像处理方法有图像增强、复原、编码、压缩等。

2 图像处理的主要内容
1)图像变换:由于图像阵列很大,直接在空间域中进行处理,涉及计算量很大。

因此,往往采用各种图像变换的方法,如傅立叶变换、沃尔什变换、离散余弦变换等间接处理技术,将空间域的
处理转换为变换域处理,不仅可减少计算量,而且可获得更有效的处理。

它在图像处理中也有着广泛而有效的应用。

2)图像编码压缩:圖像编码压缩技术可减少描述图像的数据量(即比特数),以便节省图像传输、处理时间和减少所占用的存储器容量。

编码是压缩技术中最重要的方法,它在图像处理技术中是发展最早且比较成熟的技术。

在航片的处理中一般不用,因为这样会让航片丢掉很多有用的信息。

3)图像增强和复原:图像增强和复原的目的是为了提高图像的质量,如去除噪声,提高图像的清晰度等。

图像增强不考虑图像降质的原因,突出图像中所感兴趣的部分。

如强化图像高频分量,可使图像中物体轮廓清晰,细节明显;如强化低频分量可减少图像中噪声影响。

图像复原要求对图像降质的原因有一定的了解,一般讲应根据降质过程建立/降质模型0,再采用某种滤波方法,恢复或重建原来的图像。

在航片测图时是图像处理中应用比较多的一个内容。

4)图像分割:图像分割是数字图像处理中的关键技术之一。

图像分割是将图像中有意义的特征部分提取出来,其有意义的特征有图像中的边缘、区域等,这是进一步进行图像识别、分析和理解的基础。

5)图像描述:图像描述是图像识别和理解的必要前提。

作为最简单的二值图像可采用其几何特性描述物体的特性,一般图像的描述方法采用二维形状描述,它有边界描述和区域描述两类方法。

6)图像分类(识别):图像分类(识别)属于模式识别的范畴,其主要内容是图像经过某些预处理(增强、复原、压缩)后,进行图像分割和特征提取,从而进行判决分类。

图像分类常采用经典的模式识别方法,有统计模式分类和句法(结构)模式分类。

3 图像处理中的部分内容在实际工程中的应用
一般在获取航片信息的过程中,由于多种因素的影响,导致航片质量有所退化。

如果在航测数字化成图之前,以保存图像的真实信息为原则,同时采用一系列技术改善图像的视觉效果,提
高图像的清晰度,设法有效突出便于人机分析和处理我们感兴趣的信息,以提高图像的使用价值。

所以在实际航片数字成图工程中,我们一般就航片进行图像的增强和复原。

3.1 图像增强
1)灰度级校正。

在成像过程中,因光照强弱、感光部件灵敏度、光学系统不均匀性、元器件特性不稳定等,造成的图像亮度分布不均匀,某些部分亮,某些部分暗的情况。

灰度级校正就是对图像采集系统中的图像像素进行修正,使整幅图像成像均匀。

令理想输入系统输出的图像f(i,j),实际获得的降质图像为g(i,j),则有:
g(i,j)=e(i,j)f(i,j)。

其中,e(i,j)为降质函数或观测系统的灰度失真系数。

显然只要知道e(i,j),就可以求出不失真图像f(i,j)。

2)直方图修正法。

灰度直方图反映了数字图像中每一灰度级与其出现像素频率间的其他统计关系。

它能描述该图像的概貌,为对图像进一步处理提供了重要依据。

大多数图像由于其灰度分布集中在较狭小的区间,引起图像细节不够清晰,采用直方图修整后可使图像的灰度间距拉开或使灰度分布均匀,从而增大反差,使图像细节清晰,达到增强的目的。

利用直方图修正法进行图像增强的主要困难在于如何构成有意义的直方图。

在数字图像处理中,经常用到直方图匹配的增强处理,使一幅与另一幅相邻图像的色调保持一致。

消除因成像条件不同造成的不利影响,做到无缝拼接。

3)图像的空间域锐化。

对图像的判读或识别中常需要突出边缘和轮廓信息。

图像锐化的目的就是增强图像的边缘或轮廓。

图像锐化法最常用的是梯度法。

3.2 图像的复原与重建
1)退化。

图像在形成、传输和记录中,由于成像系统、传输介质和设备的不完善,而使得图像的质量下降,这一现象就称为图像退化。

图像退化的典型表现为图像模糊、失真、有噪声等等。

某省山区所成的航片就有这样的退化现象。

所以我们就要进行图像的复原,就是尽可能的恢复退化图像的本来面目,一般是沿图像退化的逆过程恢复图像。

图像复原的一般过程为:分析退化原因→建立退化模型→反向推演→恢复图像。

退化的数学模型:
g(x,y)=f(x,y)@h(x,y)+n(x,y)。

其中,g(x,y)为劣化(被观测到)的图像;f(x,y)为理想的、没有退化的图像;h(x,y)为点扩散函数;n(x,y)为噪声图像。

图像退化过程的模型:
n(x,y)↓
f(x,y) →[h(x,y)] →·→g(x,y)
2)图像重建。

一般指由一个物体的多个轴向投影图重建目标图像的技术就是图像重建。

通过投影重建可以直接看到原来被投影物体某种特性的空间分布。

4 结束语
图像处理的应用相当广泛,图像处理技术在许多应用领域受到广泛重视并取得了重大的开拓性成就,属于这些领域的有航空航天、生物医学工程、工业检测、机器人视觉、公安司法、军事制导、文化艺术等,使图像处理成为一门引人注目、前景远大的新型学科。

随着计算机技术和人工智能、思维科学研究的迅速发展,数字图像处理向更高、更深层次发展。

人们已开始研究如何用计算机系统解释图像,实现类似人类视觉系统理解外部世界,这被称为图像理解或计算机视觉。

很多国家,特别是发达国家投入更多的人力、物力到这项研究中,取得了不少重要的研究成果。

图像处理虽然在理论方法研究上已取得不小的进展,但它本身是一个比较难的研究领域,存在不少困难,因人类本身对自己的视觉过程还了解甚少,因此计算机视觉是一个有待人们进一步探索的新领域。

参考文献:
[1] 贾永红.数字图像处理[M].武汉:武汉大学出版社,2003.9.
[2] 王润生.图像理解[M].长沙:国防科技大学出版社,1995.
[3] 容观澳.计算机图像处理[M].北京:清华大学出版社,2000.。