基于像素工廠的近水區域色彩校正模型探討

李瓊，吳克友，任楊，李甜

(武漢市測繪研究院，湖北 武漢 430022)

1 像素工廠簡介

近年來，隨著城市建設步伐的加快，測繪及計算機軟硬件技術的進步促使測繪裝備向高精度、集成化、強時效方向發展。法國空客公司研制的像素工廠(Pixel Factory，PF)是一套大型遙感影像生產處理系統，通常具有強大計算能力的若干個計算節點，輸入數碼影像或者衛星影像，在少量人工干預下，經過一系列自動化處理，輸出包括數字表面模型(DSM)、數字高程模型(DEM)、正射影像(DOM)以及真正射影像(TDOM)等產品，并能生成一系列其他中間產品[1]。

像素工廠是基于專有算法的軟件，非常適用于處理數碼影像[2]，尤其適用于數據量TB級的ADS系列推掃式數碼影像。ADS80、ADS100推掃式相機由瑞士徠卡公司生產，是世界上先進的航攝系統[3]。城市正射影像，特別是大城市高層建筑非常多，利用框幅式相機(包含膠片相機和面陣CCD機)作業并不盡如人意。突出表現在高層建筑物受透視攝影關系，正射影像上有諸多的建筑物側面圖及攝影死角[5]。相對傳統的框幅式影像數據處理，基于像素工廠生產流程，全新的ADS系列推掃式傳感器在影像空三加密、DEM編輯、模型鑲嵌、正射影像勻色等技術環節有明顯優勢，本文的基礎數據均來源于ADS系列傳感器影像數據。

1.1 基于像素工廠的正射影像制作優勢

基于像素工廠的正射影像制作優勢主要包括三個方面：一是影像空三加密環節，ADS系列傳感器集成了高精度機載GPS/IMU系統，利用少量野外控制點即可完成空三加密工作，極大地減少了外業工作量；二是DEM過濾編輯環節采用協同共享方式作業，實現多人多任務同時作業，提高了DEM編輯效率；三是由于ADS采用推掃方式成像，像對數量減少了數十倍，提高了影像鑲嵌線編輯效率。

1.2 基于像素工廠的正射影像勻色模型

傳統的正射影像勻色模式主要分為兩種：一是空三加密結束后，選取色彩均衡的某一張單模型正射影像數據作為模板，借助支持勻光勻色算法的軟件對全測區所有影像勻光勻色，再進行下一步工序；二是借助Photoshop軟件設置色階、亮度、對比度等動作，對全測區所有影像直方圖修改到合理區間。兩種勻色方法對于單一數據處理效果比較好，但是對于水域面積大，湖泊池塘多等地物復雜區域適用性差，后期為了保證全測區顏色，尤其是水域顏色的過渡自然，無拼接痕跡，需要耗費大量時間和人工。

基于像素工廠的勻色模型主要依托像素工廠獨有的快視圖理念。在像素工廠中，全分辨率原始數據通過9×9重采樣可以獲取快視圖。由于快視圖較小，操作更快捷，因此在像素工廠里，對影像顏色的處理都是在快視圖上進行，最后把快視圖的輻射信息應用到全分辨率影像上，實現整幅影像的色調調整[4]。按照這種“由粗到精”勻色模型可以大幅改善整個測區正射影像質量。但是，某些測區水域面積大，數目較多并分散，而且涉及多個模型，為了保持水域整體勻光勻色一致性，會在Photoshop軟件對快試圖水域勻色修補處理。此種方式會造成全分辨率正射影像水域邊緣及近水建筑物顏色信息損失，色彩失真等問題。傳統修正模式是通過人工排查，從數據庫中導出未勻色全分辨率數據，利用Photoshop軟件逐一修補，十分煩瑣。本文針對像素工廠近水區域顏色問題，建立了一套新的色彩校正模型解決方案。

2 樣例數據及分析

2.1 測區概述

測區位于武漢市都市發展區范圍(如圖1所示)，采用ADS100航攝儀拍攝，面積約 4 000 km2。測區內長江、漢江交匯、水網交錯、房屋及各類建筑密集。既存在高樓林立的區域，如漢口解放大道一帶，武昌武珞路沿線，漢陽鐘家村片區。同時主城區內遍布大小湖塘，武昌區有東湖、嚴西湖、南湖等大型湖泊，漢陽區后官湖、南太子湖等大面積水域。

圖1 武漢市都市發展區范圍圖

2.2 數據分析

本次正射影像初始數據采用像素工廠的勻色模型完成，整體影像色調均勻，紋理清楚，層次豐富，無明顯失真[6]。但是對東湖、嚴西湖等大型水域近水區域放大后觀測到，在近水區域，明顯可見顏色失真、建筑物信息損失等情況，如圖2、圖3所示。

圖2 東湖岸邊近水區域顏色失真情況(箭頭表示失真區域)

3 解決方案

針對上述水域邊緣存在的問題，傳統做法為利用幾何糾正后未勻色16bit正射影像對勻色后8bit影像數據進行修補。由于武漢閉合水域面積大，水岸線極不規則，近水區域人工修補工作量很大，且容易遺漏，為了有效減少工作量，筆者提出一種新的勻色解決方案，關鍵技術及處理成果如下：

圖3 嚴西湖岸邊近水區域顏色失真情況(箭頭表示失真區域)

3.1 非近水區域勻色預處理

基于像素工廠勻色模型，首先對測區多航帶鑲嵌工程導出快視圖中非近水區域地物進行勻色，主要方法包括Photoshop軟件用色階工具去霾去霧，并對顏色偏色區域用曲線工具校正，得到非近水區域效果較好8bit快視數據。值得注意的是，此過程中盡量保留水域部分導出的原始顏色及鑲嵌線痕跡，不作任何處理。

3.2 像素工廠勻色算法混合匹配

像素工廠勻色模型，MosaicOrtho環節中Local Equlization有兩種勻色算法：New Equalization Algorithm和Old Equalization Algorithm(以下簡稱NEW算法和OLD算法)。通過與法國空客公司技術交流以及經驗積累，筆者發現OLD算法在REFERENCE IMAGE顏色還原穩定性、非近水地物信息保持及顏色過渡等多方面，均優于NEW算法，3.1中快視圖也是用OLD算法獲取。鑒于此，通常受水域影響較小測區，均選擇OLD算法。NEW算法雖然在顏色還原方面不夠穩定，但是在水域面積較大測區，對近水區域地物信息保持方面又有其優勢。本項目為了兼顧非近水區域地物、近水區域地物及水體顏色，利用3.1中快視圖分別用NEW及OLD兩種算法輸出全分辨率數據。全分辨率數據量大于 500 G，遠超過普通圖片查看軟件數據量限制，因此，一般借助于像素工廠內置影像查看模塊xv3d。經過對比分析，NEW算法近水區域地物顏色信息均無損失。

3.3 MOSAIC工程單數據化

將3.2中NEW算法解算的全分辨率數據使用像素工廠中SampleImage工具按照9×9模式再次重采樣成新的快視圖。在Photoshop軟件里對NEW算法快視圖進行近水區域及水體顏色處理，去除大面積反光、云霧及鑲嵌線痕跡，并適當調整水域明暗和偏色情況，保證測區整體顏色自然。利用處理后快視圖成果建立單數據MOSAIC工程，并進行AutoMosaicCutline處理。像素工廠中，如果是多個模型進行AutoMosaicCutline操作，往往是為了獲取模型之間鑲嵌線。本文利用單數據做AutoMosaicCutline，即獲取單數據范圍線。將單數據范圍線通過再次建立ManageMosaicProject工程賦給3.2中NEW算法輸出全分辨率數據，并做MosaicOrtho得到最終成果，在Local Equlization選擇OLD算法。此時近水區域及水體已經校正結束。

根據項目需求，判斷NEW算法全分辨率成果在非近水區域是否滿足項目規范要求。如果不滿足，可再次建立ManageMosaicProject工程，將NEW和OLD快視圖導入，通過明顯地物(某條路后者某片植被)編輯鑲嵌線，將NEW快視圖近水區域(含水域)與OLD快視圖非近水區域合并。并將工程鑲嵌線賦給全分辨率數據工程，在MosaicOrtho環節Local Equlization和Global Ajustment均選擇NO參數，輸出最終成果。

3.4 實驗成果

通過上述解決方案，2.2中所述近水區域顏色問題均已解決，實驗成果樣例如圖4、圖5所示：

圖4 東湖岸邊近水區域顏色校正后效果

圖5 嚴西湖岸邊近水區域顏色校正后效果

4 結 語

法國空客公司研制的像素工廠作為一種大型遙感處理系統，旨在通過遙感航測處理流程的高度集成化及自動化解決傳統正射影像生產存在的效率低下、軟件繁雜等問題。但是在生產實踐中，像素工廠在處理水域地形時，單一算法會使近水區域影像顏色信息過曝及失真。本文提出的技術方案可以有效解決相關問題，特別適用于水(海)岸線不規則、水域面積大且水體分布復雜地區的高分辨率正射影像勻色云光。