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        單幅高分辨率SAR 圖像建筑物三維模型重構(gòu)研究

        2021-06-27 07:20:18楊怡琳
        四川水泥 2021年6期
        關(guān)鍵詞:精準(zhǔn)度建筑物表面

        劉 帥 車 暢 楊怡琳

        (哈爾濱學(xué)院 150086)

        從目前的應(yīng)用情況來(lái)看,部分SAR 圖像的分辨率已經(jīng)達(dá)到了0.1m,分辨率的提升也使得建筑物空間信息的豐富度也在提高,能夠顯示出的幾何結(jié)構(gòu)特征也更加明顯,利用SAR 圖像的高分辨率來(lái)完成建筑物三維模型的重構(gòu),不僅可以提高三維模型內(nèi)容的精準(zhǔn)度,而且對(duì)于提升采集信息應(yīng)用價(jià)值也有著積極地意義。

        1 建筑物電磁散射情況分析

        1.1 單次散射

        對(duì)于地面,屋頂和墻面處產(chǎn)生的單次散射,一方面根據(jù)表面的介電常數(shù)和粗糙度表現(xiàn)出不同的后向散射特性,另一方面在這些不同的位置存在距離向相等的散射面元(如圖1 所示),這些面元產(chǎn)生的后向散射就會(huì)被疊加在相同的距離向分辨單元內(nèi),稱為“疊掩”現(xiàn)象。

        圖1 “疊掩”現(xiàn)象示意圖

        對(duì)于人工建筑物來(lái)說(shuō),表面為輕微的粗糙表面,其尺寸與雷達(dá)波長(zhǎng)相比足夠大,同時(shí)建筑物距離SAR 較遠(yuǎn),采用微擾模型計(jì)算其單次散射的后向散射系數(shù)。后向散射由相干部分和非相干部分組成,總的后向散射系數(shù)為:,其中表示θ表示雷達(dá)波的局部入射角;表示相干散射部分,它僅存在于散射表面法線附近,可利用公式進(jìn)行求解。

        1.2 二次散射

        在高分辨率 SAR 圖像中,建筑物尤其是墻面平滑的高層建筑墻角處往往會(huì)有明顯高亮的線型二次散射結(jié)構(gòu),這是由于二次散射在該位置上聚焦所形成的。建筑物二次散射后向散射強(qiáng)度與建筑物高度、方位角、以及表面粗糙程度和介電常數(shù)等有關(guān)。具體關(guān)系如下σ0=hf(p),其中,p 表示由建筑位置、表面粗糙度和表面介電參數(shù)等組成的觀測(cè)矢量。這些參數(shù)主要包括建筑物的長(zhǎng)度l、寬度w、高度h、方位角φ、局部觀測(cè)角θ、地面和建筑物表面的介電常數(shù)ε、高度分布方差σ和相干長(zhǎng)度L 等。高分辨率 SAR 圖像建筑物二次散射模型示意圖見圖2。

        圖2 二次散射模型示意圖

        1.3 陰影區(qū)域

        SAR在具體的工作過程中,屬于側(cè)視工作中所使用到的主動(dòng)微波傳感器,在建筑物的背向位置,會(huì)背向雷達(dá)接收機(jī)的一側(cè),如果雷達(dá)波束在傳遞過程中,被一些建筑物或者墻體結(jié)構(gòu)所遮擋,那么此時(shí)的對(duì)應(yīng)單元處不會(huì)接收到回波信號(hào),那么此時(shí)SAR 圖像上會(huì)形成一些亮度較低的陰影區(qū)域,陰影區(qū)域在對(duì)圖像中可以作為建筑物位置或者高度提取的中重要線索,而且在對(duì)SAR圖像進(jìn)行分析時(shí),其中陰影區(qū)域方向上的起點(diǎn)位置代表了遠(yuǎn)側(cè)屋頂所在邊界的位置,具體長(zhǎng)度也和建筑物之間的高度成正比。

        2 SAR 圖像常用方法分析

        2.1 余弦傅里葉矩

        在對(duì)SAR 圖像進(jìn)行處理時(shí),余弦傅里葉矩屬于常用的處理方法,在具體的應(yīng)用中,需要做好特征信息的提取工作,將所采集圖像信息中不易受到其他因素干擾的信息提取出來(lái),同時(shí)在提取過程中會(huì)二維投影圖像中函數(shù)轉(zhuǎn)換為極坐標(biāo)形式中的一類圖像形式,從而獲取到所需要的定位點(diǎn)數(shù)據(jù)。余弦傅里葉矩方法在使用過程中,可以對(duì)模具中的信息進(jìn)行平移、收縮、旋轉(zhuǎn)等操作,此時(shí)則會(huì)具備較強(qiáng)的不變性,數(shù)據(jù)信息的可靠性也得到有效改善。在對(duì)其進(jìn)行處理時(shí),也會(huì)借助該方法對(duì)SAR 圖像進(jìn)行進(jìn)一步處理,如提取圖像邊緣信息、矩形特征分析等。

        2.2 CFAR 檢測(cè)算法

        在SAR 圖像處理過程中,CFAR 檢測(cè)算法也是常用的處理方法,其在處理過程中,可以對(duì)陸地均質(zhì)區(qū)域進(jìn)行建模處理,而且操作過程的便捷性較強(qiáng),可以在短時(shí)間內(nèi)完成檢測(cè)工作的順利開展。在圖像處理過程中,需要將圖像中的雜波背景清除掉,同時(shí)還需要進(jìn)行一些斑噪峰值點(diǎn)進(jìn)行處理,按照瑞利分布完成處理。在整理CFAR 檢測(cè)結(jié)果時(shí),需要依次來(lái)完成矩形形態(tài)下閉濾波與計(jì)數(shù)濾波的處理,并且在5×5 的窗口中清除20%左右的中心像素,將得到的非零數(shù)值設(shè)置為1,其他數(shù)據(jù)設(shè)置為0,從而得到和目標(biāo)圖像大小相類似的掩膜模板。而為了提高濾波處理后目標(biāo)區(qū)域的信息強(qiáng)度,也會(huì)利用得到得到掩膜模板與原有SAR 圖像進(jìn)行關(guān)聯(lián)處理,從而完成目標(biāo)和背景的分割處理工作。

        2.3 支持向量機(jī)

        在對(duì)圖像信息進(jìn)行處理時(shí),為了提高識(shí)別結(jié)果的穩(wěn)健性,可以利用支持向量機(jī)來(lái)完成圖像數(shù)據(jù)處理,以此來(lái)起到優(yōu)化數(shù)據(jù)信息的作用。在實(shí)際應(yīng)用過程中,該方法是在結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化原則下所進(jìn)行的分類處理方法,具備了計(jì)算量小、計(jì)算效率高等應(yīng)用優(yōu)勢(shì),在一些小樣本非線性模式處理時(shí),也能夠表現(xiàn)出較強(qiáng)的應(yīng)用優(yōu)勢(shì)。在具體的應(yīng)用過程中,可以利用非線性映射的方法,將輸入到軟件中的低維歐式空間數(shù)據(jù)直接映射到所建立的特征空間當(dāng)中,建立相應(yīng)的分析公式,并且利用高斯徑向基函數(shù)來(lái)完成函數(shù)的非線性變換處理,并且對(duì)于分類函數(shù)進(jìn)行計(jì)算,起到圖像內(nèi)容優(yōu)化的作用。

        2.4 組合分類器

        在對(duì)SAR 圖像進(jìn)行處理時(shí),如何提升像素信息精準(zhǔn)度屬于非常重要的工作內(nèi)容,而組合分類器處理方法則是應(yīng)用較多的處理方法。在圖像具體的處理過程中,會(huì)利用支持向量機(jī)技術(shù)對(duì)于數(shù)據(jù)進(jìn)行初步處理,隨后再根據(jù)相互間概率分布情況來(lái)完成樣本信息的處理,從而得到所需要的概率集合,記作集合P,P={P1,P2,P3...Pn},其中n=1,2,3...n。隨后對(duì)于結(jié)合的置信度進(jìn)行處理,對(duì)于該數(shù)值進(jìn)行比較,如果置信度數(shù)值大于閾值,此時(shí)可以直接對(duì)篩選信息進(jìn)行輸出,反之則需要利用峰值對(duì)其進(jìn)行進(jìn)一步匹配,同時(shí)做好信息內(nèi)容的驗(yàn)收工作,建立相似度集合A,A={A1,A2,A3...Ai},i=1,2,3...i。對(duì)于相似度內(nèi)容做好分析,從而得到所需要的數(shù)據(jù)信息[1]。

        3 建筑物三維模型重構(gòu)要點(diǎn)分析

        3.1 明確位置和方位

        在對(duì)建筑物三維模型進(jìn)行重構(gòu)分析時(shí),首要的工作任務(wù)便是進(jìn)行圖像位置和方位的分析工作,總結(jié)以往的建模經(jīng)驗(yàn)可以了解到,在建筑物二次散射圖像中,會(huì)存在比較明顯的高亮線型,有時(shí)其形狀會(huì)是L 型,那么該位置便是建筑物的墻角,如圖3(a)中所示,在得到SAR 圖像后,存在著L 型高亮度圖形,同時(shí)也表明該建筑物的走向和區(qū)域方位之間存在著夾角,對(duì)于多組數(shù)據(jù)信息進(jìn)行采集,從而獲取到建筑物所在區(qū)域的完整位置[2]。為了提高圖像整理結(jié)果的直觀性和完整性,在對(duì)其進(jìn)行處理時(shí),會(huì)利用雷達(dá)從多個(gè)方位對(duì)建筑物進(jìn)行觀察,此時(shí)便可以對(duì)建筑物的完整位置進(jìn)行確定,如圖3(b)所示,其便是通過多方位觀察后得到的整理圖形。而這類圖形在應(yīng)用中還具備了以下應(yīng)用特征:(1)圖像本身具備了較強(qiáng)的散射強(qiáng)度,而且還會(huì)在采集到的SAR 圖像中顯示出一些高亮結(jié)構(gòu);(2)所生成的L 型圖像的兩邊相互間處于垂直的狀態(tài),方向和建筑物墻面保一致;(3)在采集的圖像中包含了許多關(guān)系信息,如圖像像素、雷達(dá)波長(zhǎng)、建筑物高度等,為進(jìn)一步處理提供了較多便利。

        圖3 建筑物三維模型示意圖

        3.2 進(jìn)行高度提取

        完成3.1 中的工作內(nèi)容后,開始對(duì)建筑物高度進(jìn)行提取,在具體的操作過程中,經(jīng)常使用到的量測(cè)方法為“疊掩”法,利用能夠得到的陰影數(shù)據(jù)來(lái)計(jì)算建筑物的具體高度。但是該方法在使用過程中,也對(duì)前期坐標(biāo)數(shù)據(jù)定位精準(zhǔn)度提出了較高要求,如果其定位結(jié)果的誤差較大,那么受到誤差累積情況的影響,也會(huì)造成定位精準(zhǔn)度下降的情況。基于此,目前在方法處理中,也會(huì)對(duì)幾何特征區(qū)域內(nèi)的空間信息分布情況進(jìn)行分析,結(jié)合CAD 技術(shù)所擬建的仿真圖像,對(duì)于獲取到的SAR 圖像進(jìn)行誤差修正,借此來(lái)提高建筑分析結(jié)果的準(zhǔn)確性。需要注意的是,在對(duì)建筑物高度數(shù)值進(jìn)行分析處理時(shí),還需要做好該內(nèi)容的迭代檢驗(yàn)工作,這樣可以通過目標(biāo)函數(shù)來(lái)獲取到精準(zhǔn)度更高的仿真圖像,從而提升建筑物高度計(jì)算結(jié)果的準(zhǔn)確性[3]。

        3.3 空間三維點(diǎn)的計(jì)算

        在進(jìn)行空間三維點(diǎn)計(jì)算時(shí),需要先了解三角測(cè)量的應(yīng)用原理,如圖3 所示,在圖形中射線C1P 和射線C2P、C1C2組成了一個(gè)空間三角形,由此可以得到兩個(gè)投射矩陣,利用三角測(cè)量原理可以對(duì)圖形中的空間三維點(diǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行合理計(jì)算,從而得到可靠的分析數(shù)據(jù)。

        圖4 三角測(cè)量原理示意圖

        在對(duì)其展開應(yīng)用計(jì)算時(shí),需要建立相應(yīng)的方程組,即s[a,b,c]=P[X,Y,Z,1]T,將前期得到的圖像數(shù)據(jù)代入到其中進(jìn)行計(jì)算,由此可以得到線性方程組,對(duì)其進(jìn)行進(jìn)一步的分解處理,整理后能夠得到SAR 圖像中數(shù)據(jù)信息的矩陣方程,在公式分析過程中找出其中存在的最優(yōu)解,得出圖像要素中的坐標(biāo)點(diǎn),同時(shí)也對(duì)矩陣內(nèi)容進(jìn)行分析處理,得到可靠的計(jì)算數(shù)據(jù)[4-5]。

        3.4 生成物體表面點(diǎn)集

        在完成上述處理工作后,進(jìn)入到物體表面點(diǎn)集生成的環(huán)節(jié),在具體的處理過程中,第一,做好輪廓交叉的處理工作,對(duì)于建筑物的SAR 圖像,三維平面R 存在著aX+bY+cZ+d=0 的關(guān)系,而對(duì)于其中存在的輪廓交叉問題,可以選擇多種處理方式進(jìn)行解決。

        圖5 數(shù)據(jù)整理結(jié)構(gòu)示意圖

        4 結(jié)束語(yǔ)

        綜上所述,在建筑物三維建筑重構(gòu)過程中,SAR 圖像具備了很強(qiáng)的應(yīng)用價(jià)值,通過梳理該方法在應(yīng)用過程中的相關(guān)內(nèi)容,可以積累更多的數(shù)據(jù)信息,加快應(yīng)用體系的完善速度,而且對(duì)于建筑物三維模型重建結(jié)果精準(zhǔn)度也有著積極地作用。

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