基于Voronoi圖的影像配準控制點自動搜索方法

2016-01-07 09:19:42逯躍鋒,常希芝,孔維華等

山東理工大學學報(自然科學版) 2015年5期

逯躍鋒1，常希芝2，孔維華1，吳建華3

(1.山東理工大學建筑工程學院，山東淄博 255049；

2.山東理工大學材料科學與工程學院，山東淄博 255049；

3.江西師范大學地理與環境學院，江西南昌 330022)

摘要：提出一種矢量圖形邊界特征點自動搜索方法，并在此基礎上利用Voronoi圖的點影響范圍特性提出了一種基于Voronoi圖的影像配準控制點自動搜索方法.將該方法所搜索到的特征點作為控制點，可以保證控制點獲取的數量和分布均勻性.通過在矢量數據與影像數據配準應用及精度分析表明，提出的控制點自動搜索方法是有效可行的.

關鍵詞：矢量圖形；Voronoi圖；控制點；自動搜索；幾何糾正

中圖分類號：TP208 文獻標志碼：A

收稿日期：2014-11-18

作者簡介：成樞，男，1334508055@qq.com; 通信作者：李強，男，liqiangxin2014@163.com

文章編號：1672-6197(2015)05-0021-04

收稿日期：2014-12-06

基金項目：國家自然科學基金資助項目(61370207)

作者簡介：林曉雪，女， linxiaoxue129@126.com; 通信作者：趙茂先，男,sdzmx66@163.com

文章編號：1672-6197(2015)05-0016-05

Anautomaticsearchmethodforgroundcontrol

pointofimageregistrationbasedonvoronoidiagram

LUYue-feng1,CHANGXi-zhi2,KONGWei-hua1,WUJian-hua3

(1.SchoolofCivilandArchitecturalEngineering,ShandongUniversityofTechnology,Zibo255049,China;

2.SchoolofMaterialsScienceandEngineering,ShandongUniversityofTechnology,Zibo255049,China;

3.SchoolofGeographyandEnvironment,JiangxiNormalUniversity,Nanchang330022,China)

Abstract:In this paper, we present a method for automatically searching vector graphics boundary feature points, and on the basis of the use of point impact characteristics of Voronoi diagram, the automatic search method of vector graphics boundary feature points is proposed. We used the feature points as the control points, which could guarantee the quantity and distribution uniformity of control points. The application in the registrations between vector data and image data and the precision analysis showed that the proposed automatic search method for the ground control points was effective and feasible.

Keywords:vectordata;Voronoidiagram;groundcontrolpoint;automaticsearch;geometriccorrection

當前遙感技術的快速發展使遙感影像數據的獲取更加快捷和方便，為地理空間數據的持續更新提供了強大的動力[1].在遙感影像預處理中，關鍵步驟是對遙感影像的幾何糾正，而在幾何糾正中，通常的是采用人工選擇控制點的方法，選取的控制點常常受到人為因素很大的影響，如選取經驗、工作態度、判讀能力、綜合反應能力等[2].在控制點選取方法上，一些學者對此開展了許多研究，提出了一些較好的方法，如基于檢測模板的控制點搜索方法[3]、基于特征角點的控制點選取[4-5]、利用線特征的幾何屬性構造控制點[6]、建立控制點數據庫[5，7-11]等，但是控制點選取的數量和分布直接影響到影像糾正的精度，如何自動的選取盡可能多的、有效的且分布均勻的控制點就顯得非常重要.因此，本文提出一種基于Voronoi圖的影像配準控制點自動搜索方法，首先通過矢量圖形邊界特征點自動搜索方法選取足夠的控制點數量，然后用Voronoi圖的點影響范圍特性使所選取的控制點達到均勻分布.

1顧及分布均勻的矢量圖形控制點自動選取方法

1.1　矢量圖形邊界特征點自動搜索

設A為矢量數據中的任意一個要素實體，它的邊界為EA，周長為lA，幾何中心點為OA.

定義1將實體邊界線上任一點pi到幾何中心點O的距離稱為邊界線在該點的中心距離(也稱為半徑)，記為ri，則有

邊界上控制點選取方法為對于實體邊界EA，任選邊界上一點作為起始點，記為p0，將邊界周長歸一化為1，若選取n個控制點，則按順時針方向(或逆時針方向)每隔1/n個周長距離將整個邊界劃分為n個子段，在每一個子段內選取一個特征點作為控制點.

在每一個子段中通過下面方法選取特征點：根據定義1，通過比較該子段上所有邊界點的半徑大小，取其中半徑最大值(或最小值)所處位置的邊界點為特征點，若最大值(或最小值)不唯一，則按子段劃分方向選取第一個最值.

由于單個實體邊界上控制點的選擇因起始點的不同而不同，且匹配的實體對所選擇的起始點相對于整個邊界上所處的位置應是相似或相近點，只有這樣在實體邊界上所選取的一系列控制點才有意義，所以必須考慮起始點的選擇.

應用子段中選取控制點方法，通過比較實體邊界上所有點的半徑大小，取其中半徑最大值(或最小值)所處位置的點為起始點，則可以解決實體起始點選擇問題，示意圖如圖1所示.

圖1　自動搜索邊界特征點作為控制點示意圖

對于規則面狀地物，特別是圓形面狀地物，如圓形工廠設施等，通常無法獲取其邊界上的特征點，而其幾何中心點能夠準確的表達面狀地物邊界所包含的整個地區區域，其具有旋轉、平移和縮放的不變性，也稱之為幾何形狀中心點，所以幾何中心點完全可以作為影像在這些地物上的控制點.

1.2　顧及分布均勻的邊界特征點自動搜索

控制點選取的基本原則之一就是要使控制點分布盡量均勻，為了滿足這一原則，可以通過每個控制點的影響范圍來進行評價，若各個控制點的影響范圍相同或相近，則認為所選取的控制點分布均勻，否則，認為所選取的控制點分布不均勻[12].因此，利用Voronoi圖的點影響范圍特性[13]，提出一種顧及分布均勻的矢量圖形邊界特征點自動搜索方法.

根據Voronoi圖中點的影響范圍特性，利用上節初始選取的控制點所形成的Voronoi圖中各個子區域面積的離散程度來判斷所選取的控制點是否均勻分布.選取控制點步驟如下：

1)利用邊界特征點自動搜索方法，選擇實體中一定數量的邊界特征點，將這些特征點作為初始控制點.

2)以這些控制點為基點生成Voronoi圖，判斷圖中各個子區域面積Si大小，選擇面積最小的子區域Smin，其它各子單元均與Smin相比較，若比值r=Si/Smin大于一定閾值Th，則根據比值，在此子區域增加相應個數的控制點.其中，增加控制點的方法采用上小節所述的邊界特征點法，根據個數需要依次選取增加的控制點數.

3)增加控制點后，將新增控制點作為基點，重新生成Voronoi圖，重新執行步驟(2)，直至各個子區域面積與Smin比值小于設定閾值Th為止.

選取實體中一定數量的邊界特征點為初始控制點，并以它們為基點生成的Voronoi圖，如圖2所示，圖中填充面狀為所選取的實體，圓點為選擇的初始控制點.

圖2　選擇的初始控制點及生成的Voronoi圖

圖3　增加控制點及重新生成的Voronoi圖

Voronoi圖中各個子區域面積及相對于最小面積子區域的比值見表1.

表1　 Voronoi圖各子區域面積及比值

注：表1和表2中面積比值為各區域面積與最小區域面積之比.

本文選取閾值Th為7，從圖2及表1中可以看出，初始控制點作為基點生成的Voronoi圖中，ID為10009這個基點所在多邊形面積較大，需要進一步增加控制點.在該基點所在的實體邊界上，通過增加邊界特征點作為新的控制點(圖3中右下角的點)，并重新生成Voronoi圖，如圖3所示.從中可以看出，原來的多邊形10009被分割為兩個子多邊形，即新10009和10015，從而使控制點的分布達到了進一步均勻化分布.表2為增加控制點后重新生成Voronoi圖后的子區域面積及面積比值.