无人机载多光谱成像仪图像配准的一种方法_戴方兴

DAI Fang-xing，SHU Rong，WANG Bin-yong，HE Zhi-ping，SUN Fan (Shanghai Institute of Technical Physics，Chinese Academy of Sciences，Shanghai 200083, China)
Abstract：UAV-borne compact multi-spectral imager is a multi-camera imager. Image processing is needed to match the images grabbed by multi channels. Putting the imager in front of the collimator tube; adjusting the source of light into a point, the images containing a spot will be grabbed by each channel of the imager. Applying barycenter method of subpixel location, accurate control point pairs can be calculated and be used to perform image registration effectively. Key words：subpixel；image registration；multispectral imager；air-borne remote sensing；unmanned aerial vehicle
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为了达到图谱合一，多路摄像头需要有坚固的共 用平台，机械上应对多路独立光学系统作高精度的校 准。但是目前使用的支架机构调节精度有限；加上各 通道使用的镜头实际参数的微小差异、各镜头成像畸 变程度的微小差异、滤光片的更换给光学参数带来的 细微改变等影响因素，导致实际中获取的各波段图像 直接重叠会有 3～5 个像素左右的偏差。
图 2 配准结果
Fig.2 Result of registration
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代少升等：红外焦平面阵列多点校正方法的改进
Vol.29 No.8 Aug. 2007
3 结论
本文提出了红外焦平面阵列多点压缩校正的新 方法，该方法通过对图像数据进行压缩，减少了数据 量，数据量的减少使校正算法能够移植到 DSP 内存进 行，有效地提高了红外焦平面阵列实时非均匀性校正 速度。通过与传统的多点非均匀性校正方法的校正速 度及校正后图像的残余非均匀性进行比较，可以说明 多点压缩校正不仅具有理想的校正精度，而且具有较 高的校正速度，同时也说明了多点压缩校正的方法更 适合于红外焦平面阵列实时非均匀性校正。
或
⎪⎧x = p−1(ξ ,η)
⎨ ⎪⎩
y
=
q
−1 (ξ
,η
)
式中：x、y 是原始畸变图像空间中的像元坐标；ξ、η
是 x、y 在校正图像空间中对应的像元坐标，称作 x、
y 的共轭点。
可用二维 m 阶多项式来逼近 p－1、q－1。
∑ ∑ ⎧
⎪x =
m
m− j
a jkξ jη k
⎪
j=0 k=0
∑ ∑ ⎨
光在该成像仪各通道所成像点作亚像元定位，得到精度高、分布均匀的大量控制点对，有效的实现了
多光谱图像的配准处理。
关键词：亚像素；图像配准；多光谱成像仪；航空遥感；无人驾驶飞机
中图分类号：TN29；TN38.5
文献标识码：A
文章编号：1001-8891(2007)08-0466-02
A Method of Image Registration for UAV-borne Compact Multispectral Imager
若这 3 个点不分布在一个 2×2 像素矩阵内（这 种情况极少出现），则放弃此次计算，微调成像仪的 位置再试。 2.2 变换函数的确定
利用 matlab 工具箱提供的函数 cp2tform 可由已 测得的一组 CPP 来计算出多项式的系数 ajk、bik。该 函数支持 m 最高为 4，即二维 4 阶多项式，此时至少 需要 16 对 CPP 来确定 ajk、bik。当已知的 CPP 多于 16 对时，cp2tform 函数采用最小二乘法计算 ajk、bik。 2.3 灰度值的计算
∑ y0
=
(i, j)∈S
I (i,
j)
(i, j)∈S
像点比一个像素稍大，可取 S 为包含最亮的像素 的 4 个相邻像素组成的矩阵。
搜索全图像中灰度值最高的 3 个点 I2≤I1≤I0，找 出这 3 个点所在的 2×2 像素矩阵，计算此像素矩阵 的灰度重心坐标。
于是，用灰度重心法分别计算出作为校正基准的 波段和待校准波段各自图像上小孔像的中心坐标，得 到一对 CPP。适当调整成像仪的位置，使小孔像落在 另一位置，又得到一对 CPP。如此可逐次得到光点位 置不同的一系列图像。调整成像仪位置时使光点在图 像上逐次均匀分布，就得到了均匀分布的 CPP。
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戴方兴等：无人机载多光谱成像仪图像配准的一种方法
Vol.29 No.8 Aug. 2007
Control Point Pairs，简称 CPP）的对应坐标(ξi, ηi)和(xi, yi)确定 ajk、bik。
变换函数确定后，还需确定校正空间像元(ξ, η) 的灰度值 g(ξ, η)。显然，g(ξ, η)等于原始空间共轭点(x, y)的灰度值 f(x, y)。但(x, y)通常不是像元点，因此(x, y) 的灰度值需由(x, y)邻近像元点的灰度值内插获得。内 插的方法有最近邻点法、双线性法、三次卷积法等。
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⎪ ⎪⎩
y
=
m m− j
b jkξ
j=0 k=0
jη k
然后可利用一组已知像素点（即一组控制点对
收稿日期：2006-03-27 作者简介：戴方兴（1976－），男，博士研究生，研究方向为无人机遥感技术。 基金项目：国家 863 课题“无人机海洋遥感监测技术”（2001AA636030）
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第 29 卷 第 8 期 2007 年 8 月
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红外技术 Infrared Technology
Vol.29 No.8 Aug. 2007
无人机载多光谱成像仪图像配准的一种方法
戴方兴，舒 嵘，王斌永，何志平，孙 凡
（中国科学院上海技术物理研究所，上海 200083）
摘要：无人机载小型多光谱成像仪是一种小型化的多镜头多光谱成像仪。采用重心法对平行光管出射
引言
无人机载小型多光谱成像仪由上海技术物理研 究所研制，集成在青岛天骄公司生产的 SE-1 型无人 驾驶飞机上，用于装备专用化无人机海洋遥感监测系 统。该成像仪具有体积小、重量轻、自主运行等特点。
成像仪采用了多路 CCD 摄像头同步成像的方式。 为获取多光谱图像，在每个探测器镜头前配置了不同 波段的窄带带通干涉滤光片，并可根据任务需要更换。
计算校正图像各像素的灰度值，可用 matlab 工具 箱提供的函数 imtransform，它支持三种内插方法：最 近邻点法、双线性法和三次卷积法，可根据需要选择。
3 实验结果
实验中取 m＝4，获取了 48 对 CPP，计算出的校 准参数对成像仪采集的实验室窗外远处楼房图像作 配准处理的结果如图所示（局部放大）。灰度插值采 用了最近邻点法。
光源
小孔板
平行光管
成像仪 支架
图 1 获取 CPP 的实验装置示意图 Fig.1 Experiment of CPP generation
灰度图像 I(i, j)中目标 S 的灰度重心(x0, y0)为：
∑iI (i, j)
∑ x0
=
(i, j)∈S
I (i,
j)
,
(i, j )∈S
∑ jI (i, j)
因此，需要作进一步的图像校正处理，以实现各 波段图像的配准。校正的方法是，以同一时刻采集获 取的各波段图像其中的一个为基准，对其余各波段图
像作几何变换。
1 几何校正的原理
几何校正分为直接法和间接法。我选用的是间接
法，简介如下。
设畸变图像空间与校正图像空间有如下坐标变
换关系：
⎧ξ = p(x, y) ⎩⎨η = q(x, y)
参考文献：
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2 实验步骤
2.1 CPP 的生成 实验在暗室内进行，装置如图 1 所示，在平行光
管的光源前放置小孔板，使小孔像成像于多光谱成像 仪的探测器，成像仪各通道同一时刻各采集获取一幅 有小孔像的图像。选择合适的小孔板，使像点比一个 像素略大。此图像的背景灰度值较小、目标灰度值较 高、目标灰度分布对称，适合采用灰度重心法对小孔 像的坐标作亚像素定位。
由图 2 可见，三个波段的图像经校正处理后，取 得了良好的配准效果。
与通常的在图像上直接手工或自动选取 CPP 的 方法相比，本法的特点是 CPP 获取的数量多、分布均 匀，并且达到了亚像元精度。只要保证多光谱成像仪 各镜头安装的机械结构稳定，在实验室获得的校准参 数可直接应用于机载飞行获取的图像。