建筑物矢量輔助的正射影像鑲嵌線網(wǎng)絡(luò)選擇方法

李朋龍，董怡儲(chǔ)，譚攀，李曉龍

(1.重慶市地理信息中心，重慶 401121；2.重慶市遙感中心，重慶 401121；3.重慶市生產(chǎn)力發(fā)展中心，重慶 401121)

0 引言

數(shù)字正射影像(digital orthophoto map，DOM)是數(shù)字遙感影像利用數(shù)字高程模型(digital elevation model，DEM)，經(jīng)過(guò)單張影像數(shù)字微分糾正，然后進(jìn)行多片鑲嵌得到的[1-2]。影像鑲嵌是正射影像制作中最為關(guān)鍵的一步，而鑲嵌線的選擇更是影像鑲嵌中的重中之重，鑲嵌線的好壞直接影響著鑲嵌后正射影像的質(zhì)量[3-4]。好的鑲嵌線應(yīng)該避免穿過(guò)建筑物等區(qū)域形成幾何錯(cuò)位，并且鑲嵌線兩側(cè)色彩過(guò)渡自然。目前國(guó)內(nèi)外大多數(shù)DOM制作軟件仍需要人工對(duì)鑲嵌線進(jìn)行編輯使其繞過(guò)建筑物等區(qū)域。因此研究鑲嵌線自動(dòng)選擇方法對(duì)于提高DOM鑲嵌的自動(dòng)化程度和質(zhì)量都有重要的意義。目前，鑲嵌線網(wǎng)絡(luò)的自動(dòng)選擇主要有三類方法：

第一類是基于廣義的Voronoi圖的鑲嵌線網(wǎng)絡(luò)。自Hsu等提出以常規(guī)Voronoi圖的方法生成鑲嵌線網(wǎng)絡(luò)[5]到潘俊等提出顧及重疊面的廣義Voronoi圖鑲嵌線網(wǎng)絡(luò)[6-8]，學(xué)者們解決了常規(guī)Voronoi圖在低重疊度下鑲嵌結(jié)果不完全覆蓋的問(wèn)題，最大程度保留了鑲嵌結(jié)果投影差理論最小的特點(diǎn)。但此類方法中鑲嵌線沒(méi)有自動(dòng)繞過(guò)建筑物等區(qū)域。

第二類是通過(guò)構(gòu)建重疊區(qū)域異差影像進(jìn)而自動(dòng)選擇鑲嵌線。Kerschner等通過(guò)計(jì)算重疊區(qū)域?qū)?yīng)像元的亮度和梯度差異，用Twin Snakes 算子動(dòng)態(tài)滑動(dòng)尋找最佳路徑。但是該算子通常會(huì)丟失全局最小值區(qū)域，不能確保全局最優(yōu)性[9-10]。王琳等對(duì)該算法進(jìn)行了優(yōu)化，有效地減弱了這種影響，但是仍不能完全避免[11]。Davis提出了Dijkstra算法，但復(fù)雜度極高且容易丟失最佳路徑[12]。Jaechoon Chon和袁修孝等提出并改進(jìn)最小化最大算法的搜索策略來(lái)優(yōu)化Dijkstra算法，很好地抑制了局部最大灰度，提高了鑲嵌線搜索的效率[13-14]。張劍清等提出的基于蟻群算法進(jìn)行鑲嵌線自動(dòng)選擇算法能避開房屋、樹木、水域等成像反差較大的區(qū)域[15-16]。陳繼溢等提出了采用最優(yōu)生成樹(MST)的鑲嵌線智能檢測(cè)算法[17-18]。

第三類方法是利用DSM、DLG等數(shù)據(jù)輔助鑲嵌線的自動(dòng)選擇。孫杰等提出結(jié)合DSM與DEM，通過(guò)作差比較即可獲得測(cè)區(qū)內(nèi)的建筑物等區(qū)域，從而使鑲嵌線避開建筑物區(qū)域[19-20]。左志權(quán)等提出了基于DSM輔助數(shù)據(jù)進(jìn)行影像分割，然后采用貪吃蛇法來(lái)自動(dòng)選擇鑲嵌線的方法[21]。王東亮、湯競(jìng)煌等則利用歷史DLG數(shù)據(jù)輔助鑲嵌線網(wǎng)絡(luò)的自動(dòng)選擇，能夠避開大多建筑物區(qū)域[22-23]。

綜上所述，第一類方法能夠?qū)崿F(xiàn)影像局部投影變形最小，但無(wú)法保證鑲嵌線自動(dòng)繞過(guò)建筑物等區(qū)域；而第二類和第三類方法繞過(guò)了建筑物，并沒(méi)有考慮到中心投影投影變形中央最小的特點(diǎn)。在已有工作的基礎(chǔ)上[24]，本文對(duì)提出的基于建筑物矢量數(shù)據(jù)對(duì)Voronoi圖鑲嵌線網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行優(yōu)化得到整個(gè)測(cè)區(qū)繞過(guò)建筑物的鑲嵌線網(wǎng)絡(luò)的方法，進(jìn)行詳細(xì)的論述，并與Inpho、IPS等軟件進(jìn)行了對(duì)比分析。通過(guò)對(duì)比分析本方法得到鑲嵌線網(wǎng)絡(luò)不僅繞過(guò)了建筑物成像區(qū)域，并且最大程度保留了Voronoi圖局部影像投影差最小的特點(diǎn)。

1 基于建筑物矢量獲取建筑物DOM成像區(qū)域

鑲嵌線網(wǎng)絡(luò)是相對(duì)于整個(gè)測(cè)區(qū)的，是對(duì)測(cè)區(qū)物方區(qū)域的劃分，而建筑物矢量只是表達(dá)了建筑物在物方平面的區(qū)域范圍。由于DEM不包含建筑物等具有高度的地物，因此DOM上建筑物依然存在投影變形，其成像區(qū)域遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于建筑物矢量線所包圍的區(qū)域。因此要想對(duì)鑲嵌線進(jìn)行優(yōu)化使其繞過(guò)建筑物，必須計(jì)算出建筑物在每張DOM上的成像區(qū)域。

1.1 房頂矢量獲取簡(jiǎn)易三維模型

規(guī)劃管理部門每年都對(duì)城市建筑物進(jìn)行信息采集工作，這些信息中包括了建筑物矢量線及高度等信息?？梢愿鶕?jù)建筑物矢量及建筑物高度和測(cè)區(qū)DEM得到建筑物的簡(jiǎn)易模型。如圖1所示，ABCD為建筑物基底矢量多邊形其高度信息可由DEM上內(nèi)插得到，然后再加上建筑物高度H即可得到建筑物真實(shí)房頂abcd的位置，則ABCD-abcd即為該建筑物簡(jiǎn)易的三維模型(digital building model，DBM)。并將其以多面體結(jié)構(gòu)模型的方式存儲(chǔ)。

圖1 建筑物矢量結(jié)合DEM獲取簡(jiǎn)易三維模型

1.2 基于三維模型獲得建筑物成像區(qū)域

為準(zhǔn)確得到建筑物在DOM上的完整成像區(qū)域，本文利用由DBM和DEM相結(jié)合來(lái)獲取建筑物在正射影像上成像區(qū)域矢量多邊形的方法[24-26]。如圖2所示，點(diǎn)O是攝影中心，長(zhǎng)方體ABCD-abcd假設(shè)為簡(jiǎn)易建筑物模型，將其所有的三角面片按照公式(1)投影到原始影像上，然后求并集即可得到該建筑物在原始影像上成像多邊形A′B′C′cba(多邊形端點(diǎn)為像方坐標(biāo)表示)。

圖2 建筑物DOM成像區(qū)域獲取原理

(1)

然后再將原始影像上多邊形A′B′C′cba，按照公式(2)并基于DEM迭代逼近求解得到該多邊形在正射影像上對(duì)應(yīng)區(qū)域，即該建筑物在DOM上成像區(qū)域多邊形A″B″C″D″c″b″a″(該多邊形端點(diǎn)由物方坐標(biāo)表示)。

(2)

2 鑲嵌線網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)選擇選優(yōu)化

中心投影的成像方式和地形的起伏使航空影像存在投影變形，且越往影像邊緣投影變形越大。本文以每張影像像主點(diǎn)對(duì)應(yīng)地面點(diǎn)坐標(biāo)為散點(diǎn)集生成的Voronoi圖為初始鑲嵌線網(wǎng)絡(luò)，再利用建筑物在DOM上的成像區(qū)域?qū)Τ跏糣oronoi圖鑲嵌線網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行優(yōu)化選擇，即繞開了建筑物的成像區(qū)域同時(shí)最大程度上保留了Voronoi圖投影變形理論最小的特點(diǎn)。

2.1 影像與建筑物從屬關(guān)系確定

一張影像上有多棟建筑物，一棟建筑物也會(huì)出現(xiàn)在多張影像上，為了對(duì)鑲嵌線進(jìn)行選擇優(yōu)化，需要確定測(cè)區(qū)影像與建筑物之間的從屬關(guān)系。首先，利用將測(cè)區(qū)所有原始影像4個(gè)角點(diǎn)基于DEM迭代逼近的方法得到對(duì)應(yīng)單片正射影像的成像區(qū)域多邊形S1，S2，…，Sn；然后，對(duì)影像Pi將測(cè)區(qū)所有建筑物按照1.2節(jié)所述方法計(jì)算其在Pi上成像區(qū)域多邊形B1，B2，…，Bm，進(jìn)而與Si進(jìn)行求交運(yùn)算，得到影像Pi上所有成像建筑物Bi1，Bi2，…，Bim；最后，遍歷所有影像包含的建筑物，得到每棟建筑物如Bj對(duì)應(yīng)的所有成像影像Pj1，Pj2，…，Pjm。至此，我們建立了測(cè)區(qū)所有影像與所有建筑物之間的雙向從屬關(guān)系。

2.2 初始鑲嵌線網(wǎng)絡(luò)的自動(dòng)生成與簡(jiǎn)化

以測(cè)區(qū)所有影像像主點(diǎn)對(duì)應(yīng)的地面點(diǎn)為散點(diǎn)集P={p1，p2，…，pn}(n≥3)，自動(dòng)生成測(cè)區(qū)初始的Voronoi圖鑲嵌線網(wǎng)絡(luò)。由于傳統(tǒng)Voronoi圖是純粹基于幾何位置關(guān)系生成的，因此網(wǎng)絡(luò)中會(huì)出現(xiàn)很多短邊。

如圖3(a)所示，如果這些邊的兩端點(diǎn)全部落在建筑物成像的區(qū)域內(nèi)則會(huì)加大對(duì)鑲嵌線網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化的難度。對(duì)于航帶規(guī)則、重疊度合理的序列航空影像生成的Voronoi圖，這些短邊會(huì)規(guī)律地出現(xiàn)于中心影像與非四周影像(四周指上下左右)的邊界處。因此可以刪除這些短邊對(duì)初始鑲嵌線網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行一定的簡(jiǎn)化，既可以最大程度地保證Voronoi圖的特性又可以簡(jiǎn)化鑲嵌線后續(xù)的優(yōu)化難度。本文將Voronoi多邊形中長(zhǎng)度小于該多邊形最長(zhǎng)四條邊長(zhǎng)平均值的四分之一的短邊刪除，以該短邊兩端點(diǎn)的幾何中點(diǎn)替代該短邊，簡(jiǎn)化后的Voronoi圖網(wǎng)絡(luò)如圖3(b)所示，每個(gè)節(jié)點(diǎn)最多歸4個(gè)多邊形共有，每條邊最多歸2個(gè)多邊形共有。

圖3 測(cè)區(qū)Voronoi圖鑲嵌線網(wǎng)絡(luò)局部

2.3 鑲嵌線網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)的選擇優(yōu)化

要想使鑲嵌線自動(dòng)繞過(guò)建筑物成像區(qū)域，必須先保證網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)不落在建筑物的成像區(qū)域內(nèi)。由2.1節(jié)可知，每個(gè)節(jié)點(diǎn)最多歸4個(gè)多邊形共用，因此要保證節(jié)點(diǎn)不在4張影像中任一張影像上建筑物的成像區(qū)域內(nèi)。

由于成像位置和姿態(tài)的不同，一棟建筑物在每張正射影像的成像區(qū)域也不相同，如圖4所示，O1，O2是相鄰兩張影像的攝影中心，棱柱體ABCD-abcd為建筑物，則該建筑物在正射影像O2上成像區(qū)域?yàn)槎噙呅蜛′B′C′cba，而在正射影像O1上成像區(qū)域?yàn)槎噙呅蜝″C″D″dab。則該建筑物在2張影像的成像總區(qū)域?yàn)槎噙呅蜛′B′EB″C″D″da[24]。

圖4 建筑物在不同影像上成像示意圖

以下給出了鑲嵌線網(wǎng)絡(luò)所有節(jié)點(diǎn)的優(yōu)化過(guò)程：

①判斷節(jié)點(diǎn)P是否歸2張以上影像有效多邊形共有(以下以4張共有為例)，如是進(jìn)行步驟②，否則進(jìn)行步驟⑦。

②以節(jié)點(diǎn)P為中心，搜索方圓一定距離范圍的所有建筑物，記為B1，B2，…，Bn。

③對(duì)于每個(gè)建筑物，計(jì)算其在這4張DOM上的成像區(qū)域，并求并集作為該建筑物的整體城像區(qū)域，記為S1，S2，…，Sn。

④對(duì)求解出的S1，S2，…，Sn進(jìn)行求交判斷，如果有交集則合并同時(shí)記下Si與Bi的對(duì)應(yīng)關(guān)系，直到剩下S1，S2，…，Sm(m≤n)的任意二者都不相交。

⑤逐一判斷節(jié)點(diǎn)P是否在S1，S2，…，Sm(m≤n)內(nèi)部，如果在則記下該房屋的編號(hào)Bi，同時(shí)找到Bi對(duì)應(yīng)的合并后Si，如果都不在，則該節(jié)點(diǎn)無(wú)需優(yōu)化進(jìn)入步驟⑦。

⑥求出包含多邊形Si的最小外包矩形，然后找出距離節(jié)點(diǎn)P距離最小的一個(gè)矩形端點(diǎn)Q作為節(jié)點(diǎn)P的優(yōu)化后位置。然后將鑲嵌線網(wǎng)絡(luò)中所有的節(jié)點(diǎn)P更新為點(diǎn)Q。

⑦判斷P是否為最后一個(gè)節(jié)點(diǎn)，如果是則優(yōu)化完畢，如果不是則進(jìn)行下一個(gè)節(jié)點(diǎn)的檢測(cè)更新，進(jìn)入步驟①。

2.4 鑲嵌網(wǎng)絡(luò)中鑲嵌線的選擇優(yōu)化

每條鑲嵌線由2個(gè)影像有效多邊形共有，因此對(duì)于鑲嵌線自動(dòng)繞過(guò)建筑物的優(yōu)化需要同時(shí)考慮2張影像共有的建筑物成像情況以及最優(yōu)化路徑選取。

以下給出了單條鑲嵌線優(yōu)化的方法步驟：

①判斷鑲嵌線L是否為2個(gè)影像有效多邊形共有，若僅為一個(gè)多邊形擁有，則該鑲嵌線無(wú)需優(yōu)化，直接進(jìn)入步驟⑨。

②根據(jù)鑲嵌線L與影像的對(duì)應(yīng)關(guān)系找到該鑲嵌線兩側(cè)的影像序號(hào)Pici，Picj，并根據(jù)建筑物與影像間的對(duì)應(yīng)關(guān)系，將同時(shí)出現(xiàn)在該2張影像上的建筑物挑選出來(lái)記為B1，B2，…，Bn。

③對(duì)于每個(gè)建筑物，計(jì)算其在Pici和Picj2張正射影像上的成像區(qū)域，并求并集作為該建筑物的整體城像區(qū)域，記為S1，S2，…，Sn。

④判斷每個(gè)建筑物成像區(qū)域Si是否與鑲嵌線L相交，將相交的多邊形留下記為：S1，S2，…，Sm(m≤n)，若都不相交則該鑲嵌線不需要優(yōu)化處理，進(jìn)入步驟⑨。

⑤對(duì)S1，S2，…，Sm進(jìn)行兩兩求交判斷，如果有交集則合并，直到剩下S1，S2，…，Sl(l≤m)的任意二者彼此之間不相交。

⑥將多邊形S1，S2，…，Sl(l≤m)按照距離鑲嵌線L起點(diǎn)LB的距離按照從小到大排序得到多邊形序列SS1，SS2，…，SSl(l≤m)。

⑦從第一個(gè)多邊形SS1起，求出鑲嵌線L與多邊形SSi(i≤l)的交點(diǎn)，記第一個(gè)交點(diǎn)為INSf，最后一個(gè)交點(diǎn)為INSe，則鑲嵌線從點(diǎn)INSf到INSe這段沿著多邊形SSi(i≤l)的輪廓走，選擇總距離最短的路徑代替原鑲嵌線中從點(diǎn)INSf到INSe的部分，如圖5所示。直到該條鑲嵌線繞過(guò)所有的多邊形SSi(i≤l)。

⑧更新2張影像多邊形中的該條鑲嵌線。

⑨進(jìn)入下一條鑲嵌線的優(yōu)化，直到所有的鑲嵌線優(yōu)化完畢，得到整個(gè)測(cè)區(qū)自動(dòng)繞過(guò)建筑物成像區(qū)域的鑲嵌線網(wǎng)絡(luò)。

圖5 鑲嵌線繞過(guò)建筑物優(yōu)化示意圖

3 實(shí)驗(yàn)與分析

為驗(yàn)證本文方法的有效性，以某地4個(gè)航帶共32張由SWDC-5航攝儀拍攝的分辨率為0.1 m、航向重疊約為60%，旁向重疊約為45%、框幅為8 230×6 168的航攝影像及測(cè)區(qū)分辨率為2 m的DEM和656個(gè)建筑物房頂矢量進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。

3.1 建筑物成像區(qū)域計(jì)算結(jié)果

圖6給出了利用本文方法從建筑物房頂矢量獲得其在單張DOM上成像區(qū)域的過(guò)程和結(jié)果，其中圖6(a)為測(cè)區(qū)一棟建筑物的房頂矢量，圖6(b)為將其投影到DEM上得到的建筑物簡(jiǎn)易三維模型，圖6(c)為由建筑物DBM投影到原始影像上的成像范圍，圖6(d)為基于DEM迭代逼近得到的建筑物在單片DOM上成像區(qū)域的矢量范圍。從圖中可以看出，利用本文方法可以由建筑物房頂矢量準(zhǔn)確獲得建筑物在單片DOM上的成像范圍。

圖6 獲取建筑物成像區(qū)域物方矢量過(guò)程

3.2 鑲嵌線網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)選擇分析

圖7給出了鑲嵌線網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)優(yōu)化的結(jié)果，其中圖7(a)～圖7(d)是同一棟建筑物在節(jié)點(diǎn)相關(guān)4張單片DOM上的成像區(qū)域(黑色多邊形)。圖7(d)中外圍多邊形為該建筑在4張影像的總成像區(qū)域多邊形，紅圈內(nèi)為節(jié)點(diǎn)優(yōu)化前的位置，圖7(e)為節(jié)點(diǎn)優(yōu)化后的位置。從圖中可以看出，利用本文的方法成功將落在建筑物成像區(qū)域內(nèi)的網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)檢測(cè)并移出，為鑲嵌線的優(yōu)化奠定了基礎(chǔ)。

經(jīng)過(guò)節(jié)點(diǎn)優(yōu)化后的鑲嵌線網(wǎng)絡(luò)中每條鑲嵌線最多歸2個(gè)多邊形共有，因此鑲嵌線的優(yōu)化只需考慮鑲嵌線穿過(guò)的房屋在對(duì)應(yīng)的2張影像的成像區(qū)域的并集即可。如圖8所示，一條鑲嵌線連續(xù)穿過(guò)了3個(gè)建筑物的成像區(qū)域，圖8(a)為鑲嵌線與鑲嵌線對(duì)應(yīng)上方影像建筑物成像區(qū)域的位置關(guān)系，圖8(b)為鑲嵌線與對(duì)應(yīng)下方影像上建筑物成像區(qū)域的位置關(guān)系，圖8(c)為原始鑲嵌線鑲嵌結(jié)果，圖8(d)是優(yōu)化后的鑲嵌線鑲嵌結(jié)果。比較圖8(c)和圖8(d)可知，利用本文方法優(yōu)化后的鑲嵌線成功繞過(guò)了建筑物成像區(qū)域，避免了鑲嵌線兩側(cè)紋理錯(cuò)位的發(fā)生。

圖7 網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)優(yōu)化過(guò)程及結(jié)果

圖8 鑲嵌線優(yōu)化過(guò)程與結(jié)果

圖9給出了測(cè)區(qū)整體鑲嵌線網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化前后的套合圖與局部對(duì)比圖，可以看出利用本文方法優(yōu)化選擇后的鑲嵌線不僅繞過(guò)了建筑物的成像區(qū)域保證了鑲嵌結(jié)果的紋理質(zhì)量，同時(shí)也最大程度上保留了Voronoi圖鑲嵌線網(wǎng)絡(luò)局部投影變形理論最小的特點(diǎn)，保證了鑲嵌結(jié)果的幾何精度。

圖9 測(cè)區(qū)鑲嵌線網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化前后對(duì)比

3.3 與其他方法對(duì)比分析

本文利用Inpho OrthoVista 和IPS 4.2(icaros photogrammetric suite)的Stitch 模塊分別進(jìn)行了鑲嵌線網(wǎng)絡(luò)的自動(dòng)選擇，圖10給出了3種方法鑲嵌線網(wǎng)絡(luò)的局部，表1給出了3種方法以該局部區(qū)域中心影像有效區(qū)域多邊形(與周邊影像鑲嵌線組成的多邊形)為對(duì)象的量化值統(tǒng)計(jì)情況。

圖10 與其他鑲嵌線網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)選擇方法結(jié)果對(duì)比

表1 與其他方法對(duì)比

首先，在鑲嵌線網(wǎng)絡(luò)選擇效果上，從圖10可以看出OrthoVista 自動(dòng)選擇的鑲嵌線有5處穿過(guò)了建筑物，IPS 自動(dòng)選擇的鑲嵌線有4處穿過(guò)建筑物(該片區(qū)共有6處)，造成了鑲嵌線兩側(cè)紋理錯(cuò)位，而本文方法該片區(qū)鑲嵌線網(wǎng)絡(luò)繞過(guò)了所有的建筑物成像區(qū)域。特別是該片區(qū)右上方建筑物間距極小、密集程度高的情況，大多數(shù)自動(dòng)選擇方法無(wú)法繞過(guò)，而本文方法在鑲嵌線選擇優(yōu)化過(guò)程中通過(guò)合并有交集的多個(gè)建筑物成像區(qū)域的方法，有效避開了建筑物密集區(qū)域。

其次，在測(cè)區(qū)鑲嵌線網(wǎng)絡(luò)的整體布局上，本文方法是對(duì)Voronoi圖進(jìn)行優(yōu)化選擇，最大程度保留了其鑲嵌結(jié)果投影變形理論最小的優(yōu)點(diǎn)。實(shí)驗(yàn)中通過(guò)測(cè)量建筑物同一房頂點(diǎn)與對(duì)應(yīng)基底點(diǎn)的距離獲得其投影變形大小，從表1可以看出，利用本文方法鑲嵌結(jié)果中建筑物B1的投影變形最小為1.99 m，而OrthoVista鑲嵌結(jié)果投影變形最大達(dá)到8.24 m。對(duì)于建筑物B2，本文方法和OrthoVista鑲嵌結(jié)果中建筑物B2的紋理均取自同一影像，因此投影變形大小一致為1.86 m，而IPS Stich的鑲嵌結(jié)果則取自于另一張影像，投影變形為3.47 m。

同時(shí)，本文算法基于矢量計(jì)算得到的鑲嵌線網(wǎng)絡(luò)，而另外2種算法是構(gòu)建異差影像在像素級(jí)尋找最優(yōu)路徑的方法獲得鑲嵌線，因此本文方法算法更為簡(jiǎn)單，同時(shí)獲得的鑲嵌線網(wǎng)絡(luò)為面結(jié)構(gòu)，且節(jié)點(diǎn)數(shù)目更少。如表1所示，利用本文方法得到中心影像的有效范圍矢量只有347個(gè)節(jié)點(diǎn)，遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于前2種方法的1 370和735個(gè)節(jié)點(diǎn)。

最后，圖11給出了3種方法自動(dòng)選擇生成整個(gè)測(cè)區(qū)鑲嵌線網(wǎng)絡(luò)的耗時(shí)，其中前2種方法是以單片正射影像為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，對(duì)相鄰影像進(jìn)行全幅鑲嵌線自動(dòng)搜索，得到航向和旁向2個(gè)方向上相鄰影像的鑲嵌線，再進(jìn)行鑲嵌線相互切割得到最終鑲嵌線網(wǎng)絡(luò)。本文方法以建筑物矢量及高度、測(cè)區(qū)DEM、影像定向參數(shù)為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，先生成Voronoi圖初始鑲嵌線網(wǎng)絡(luò)并簡(jiǎn)化，再根據(jù)建筑物成像區(qū)域進(jìn)行鑲嵌線網(wǎng)絡(luò)的選擇優(yōu)化。OrthoVista軟件耗時(shí)1 925 s，IPS軟件Stitch模塊由于利用了GPU加速技術(shù)耗時(shí)為963 s，而本文方法由于計(jì)算復(fù)雜度遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于前2種方法，且多為矢量運(yùn)算，從數(shù)據(jù)讀入到鑲嵌線網(wǎng)絡(luò)選擇優(yōu)化完成共耗時(shí)349 s。

圖11 耗時(shí)對(duì)比

4 結(jié)束語(yǔ)

本文提出了一種建筑物矢量輔助的城市大比例尺正射影像鑲嵌線網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)選擇方法。首先得到建筑物在單片正射影像上的成像區(qū)域，然后自動(dòng)檢測(cè)并優(yōu)化初始Voronoi圖鑲嵌線網(wǎng)絡(luò)中的所有節(jié)點(diǎn)和鑲嵌線，得到整個(gè)測(cè)區(qū)繞開建筑物成像區(qū)域的最優(yōu)鑲嵌線網(wǎng)絡(luò)。該方法不僅能夠快速高效地得到繞過(guò)建筑物的鑲嵌線網(wǎng)絡(luò)，并且保留了Voronoi圖網(wǎng)絡(luò)鑲嵌結(jié)果投影變形理論最小的特點(diǎn)，保證了鑲嵌后DOM影像的質(zhì)量，為城市大比例尺正射影像鑲嵌線網(wǎng)絡(luò)選擇提供了一種方法。下一步將研究根據(jù)左右差值影像對(duì)鑲嵌線網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行優(yōu)化處理，減少對(duì)建筑物房頂矢量的依賴。