摄影测量与遥感图像特征定位方法的研究

摄影测量与遥感图像特征定位方法的研究

姬井龙

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【摘 要】 随着科技的进步，摄影测量与遥感成像技术越来越受到重视。目前该技术因受到数据在采集、传输、处理等技术原因的影响，无法去除干扰高斯白噪声，对测量与成像的效果影响严重。为此，提出一种基于图像的小特征分割算法进行摄影测量与遥感图像特征定位，通过对采集到的图像信息数据进行双树小特征分割法，将测量值与遥感图像特征定位直方分割，按摄影测量按级别对遥感图像特征信息数据进行采集，数据逆变换后进行扩散图像去噪，保持成像完整性。仿真实验证明，本文方法改善了原有测量成距离不准确，遥感图像不清晰，图像无法辨识等缺点。具有广泛应用性。

【关键词】摄影测量 遥感图像 特征定位

摄影测量与遥感图像特征定位方法能够满足使用者在特殊环境下成像的要求，因此在军事、医疗、卫生、通信等领域被广泛应用。目前该技术因受到数据在采集、传输、处理等技术原因的影响，无法去除干扰高斯白噪声，对测量与成像的效果影响严重。

1摄影测量与遥感发展中存在的问题

1.1遥感技术发展存在的问题

当前形势下，遥感技术主要被应用到环境保护、城市规划、土地利用、荒漠化监测、灾害监测、环境预报、海洋监测、天气预报等行业和领域中，遥感技术为社会发展带来了很大的经济效益。特别是航天遥感技术的提出和发展，航天遥感技术对卫星遥感进行充分利用，进而获取各种需要的信息，可以说，航天遥感技术是当前最为有效的方法。

目前，在遥感技术的应用上，还存在一些问题：譬如说过分重视对表面现象的反馈，忽视了内里的规律分析、定量分析等。同时，遥感技术应用中还存在过分单一的问题，这在一定程度上影响了遥感技术作用的发挥，多种遥感技术的一体化综合应用有助于获取更加准确的数据资料，提高测量质量。比如说：遥感技术应用到水质的监测中时，进行数据分析多为定性分析，很少进行定量分析;且监测精度不高，存在明显的经验、半经验算法;另外，在监测的数据参数上，主要为透明度、浑浊度、悬浮沉积物、叶绿素等，参数过少，而且监测的波段范围也不大，主要集中在可见光和近红外波段范围。

1.2摄影测量发展存在的问题

我国的摄影测量发展经历了漫长的历程，伴随着我国自动控制技术以及计算机技术的不断发展，在二十世纪末期，完成了全数字的自动测图软件研发和应用，由此，数字摄影测量技术得以迅速发展，数字摄影测量被普遍应用到测量工作之中。在进入到二十一世纪以后，科学技术的不断提升为摄影测量提供了帮助，使摄影测量也步入到数字化时代中。在数字摄影测量中，传统的图像处理从光学仪器上搬到了计算机上，实现了对传感器空间方位的校正、地形起伏引起像点位移的纠正以及图像镶嵌等功能。

2推动摄影测量与遥感技术发展的策略

近些年，在数据分析、信息服务、获取和处理数据的过程中，摄影测量与遥感技术都得到了良好发展，获取数据的装备也得到了迅速发展，从本质上提升了数据处理系统的自动化程度。

2.1遥感自动定位技术的发展和应用

在摄影测量与遥感技术发展过程中，遥感自动定位技术具有十分重要的地位，不仅能够对影响目标实际位置进行准确确定，更可以对影响属性进行准确解译。将GPS的空中三角测量作为前提和基础，对惯性导航系统进行充分利用，由此形成了航空影响传感器，航空影响传感器将定点摄影成像实现，并且保证定点摄影成像的高精度。在卫星遥感这一前提和基础下，精度可以实现米级，遥感自动定位技术能够实现实时数据更新和实时测图等作业的流程，进而将野外像控测量工作量减少。

2.2在三维模型表面重建中应用摄影测量

在工程勘察、人体重建、人脸重建、医学重建、文物保护、工业测量以及土建筑重建等方面都均已普遍应用三维物体重建技术。三维物体重建技术通过手持量测的数码相机实施操作，进而能够得到多度重叠以及短基线的图片，通过立体匹配的渠道获取模型点的数据。利用短基线多影响的数字摄影测量快速三维的重建技术，能够从本质上将摄影测量无法兼顾远景和变形问题进行解决，在实施的过程中，通过采取量测数码相机手持拍摄这一种方式方法，使测量技术更加快速和简单，并且拥有高度自动化。

3 基于小特征分割技术的遥感图像检测

摄影测量与遥感图像特征定位方法对于成像的前置工作有重要意义。

3.1 小特征分割梯度方法

在摄影测量与遥感图像特征定位方法的小特征分割，首先将摄影测量采集数据进行聚类区分，将所有数据分为N个数据级别后进行均匀分配，确定将所有采集数据都归类区分。根据遥感图像特征定位法用半径为R的圆进行遥感图像像素的分割。

在摄影测量采集数据中，图像距离函数都采用了小特征分割技术，在进行遥感图像数据合成特征过程中，易对每个聚类间的特征取值产生影响。

用c2距离表示摄影测量遥感图像定位特征取值的对应变化。在对采集摄影测量数据进行小特征分割过程中，遥感图像特征定位就重要许多。

对于一个最优摄影测量与遥感图像特征定位方法来说，第一步是确定遥感图像特征具有何方向性，在满足遥感图像特征定位数据的基础上，还要具有多方向性。使用最大的特征量定位来实现足够特点的测量与遥感图像特征的表述。

3.2 基于双树小特征分割检测算法

摄影测量与遥感图像特征定位方法因受到高斯噪声干扰及灰度分布不均等缺陷，致使采集到图像模糊不清。在摄影测量与遥感图像特征定位方法中采用双树小特征分割检测，将采集的数据信息小特征分割，加入直方图梯度计算方法对遥感图像数据信息进行梯度计算，实现摄影测量与遥感图像特征定位方法遥感成像。

4 基于小特征分割技术的图像去噪应用

摄影测量与遥感图像特征定位方法该技术因受到数据在采集、传输、处理等技术原因的影响，无法去除干扰高斯白噪声，对测量与成像的效果影响严重。

4.1 噪声产生原理

在摄影测量与遥感图像特征定位方法的主要的噪声为高斯白噪声。因高斯白噪声产生的谱密度是均匀分布。

4.2 小特征分割技术扩散图像去噪算法

在进行摄影测量与遥感图像特征定位方法去噪算法具体步骤将两个小特征分割区域使用桑树并行操作，分别得到两个系数A和B，将两个系数用复数表示为。

通过扩散函数对小特征分割区域进行非负递减，采用阈值收缩方法，判断摄影测量与遥感图像特征定位方法的研究受噪声污染程度，确定小特征分割比例。不仅较好的保持了摄影测量与遥感图像特征定位完整性，同时还解决了各向民性扩散的梯度效应，提升了摄影测量与遥感图像特征定位方法的质量。

5 结语

提出一种基于图像的小特征分割算法进行摄影测量与遥感图像特征定位，通过对采集到的图像信息数据进行双树小特征分割法，将测量值与遥感图像特征定位直方分割，按摄影测量按级别对遥感图像特征信息数据进行采集，数据逆变换后进行扩散图像去噪，保持成像完整性。仿真实验证明，本文方法改善了原有测量成距离不准确，遥感图像不清晰，图像无法辨识等缺点。具有广泛应用性。

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