﻿ ﻿ 局部坐标系的嫦娥二号月面影像自动拼接方法
 文章快速检索 高级检索

1.装备学院 研究生管理大队，北京 101416 2. 装备学院 信息装备系，北京 101416

Automatic Mosaic Method for CE-2 Lunar Imagery Based on Local Coordinate System
YANG Ahua1LI Xuejun2XIE Jianwei2,LIU Tao2
1. Company of Postgraduate Management, Academy of Equipment, Beijing 101416, China; 2. Department of Information Equipment, Academy of Equipment, Beijing 101416, China
First author: YANG Ahua (1985—), male, PhD candidate, majors in digital photogrammetry and remote sensing. E-mail： qs08123@sina.com
Abstract:In view of the high resolution and mass quantity of the imagery from CE-2, a new projective coordinate system, named local coordinate system, which can be easily constructed and has a small distortion, was proposed. The DOM and DEM of one orbit could be broken down into a few separate small blocks, every one of which corresponds to its own local coordinate system. After the block data was created, a global optimization method, which is based on the corresponding points of overlapped images and takes the rational polynomial as its model, was implemented to correct the coordinate discrepancies between overlapped images aiming at a good registration. Since the correction was carried out only in every sub net, there was no interference among image block sub nets. As a result, error propagation was effectively controlled. Experimental results indicate the mass lunar imagery can be effectively disposed on PC by applying the proposed mosaic method, and a good effect is achieved. The panoramic 3D lunar map can be produced at last.
Key words: CE-2      local coordinate system     registration     mosaic     global optimization

1 引 言

2 影像分块

2.1 局部坐标系构建

(1) 将S中所有的点三角构网生成网格N。

(2) 找出网格内所有通过图像纵向中间线(如图 1中的虚线TB所示)的三角形边，记为边表E。

(3) 确定E中每条边与图像中间线的交点，记为点集P。

(4) 在点集P中找出最为接近影像中心的点q。

(5) 记月固坐标系[10]的原点(月心)为o，如图 1所示，以oq作为局部坐标系的X轴方向；将P中的所有点根据其空间坐标拟合一条直线，记该直线方向为向量v；以oq×v所得向量方向作为Y轴方向，以X×Y作为Z轴方向，从而构建了以月心o为原点的右手局部坐标系。

 图 1 局部坐标系构建示意图 Fig. 1 Sketch map of local coordinate system construction

 图 2 局部坐标系 Fig. 2 Local coordinate system

(1) 以oq作为X轴方向可以保证q点(影像块中心点)处于局部球面坐标系零度经线与零度纬线的交点，这一特性保证了在作圆柱投影变换时只有很小的变形。

(2)CE-2是极轨卫星，由于月球自转的影响，卫星轨迹在月面的投影不是沿经线方向，而是从东南向西北方向偏，与经线成一定夹角，在赤道附近夹角最大(因为赤道的月表线速度最大)。通过将oq×v作为Y轴方向，可以保证局部球面坐标系的经线方向与卫星的飞行方向近似一致，从而在后续生成局部影像块时，可使局部影像块的纵向与原始影像纵向基本一致，使影像尽量充满局部影像块的矩形区域，而不至于出现过多的无数据区域，进而减小数据量，有利于后续的拼接处理。

(1) 此处的局部坐标系坐标原点与月心重合，因此在作坐标转换时，只有旋转变换；月面任一点的高程h=x2+y2+z2－R，由于旋转变换不改变向量长度，因此转换到局部坐标系后的空间点，其高程与月固坐标系下的原始高程一致(均为从球心到表面点的连线长度)，由此可知，局部坐标转换只改变 DOM、DEM的投影位置，而不改变其中的数据值。而在站心坐标系下，坐标原点为表面某点，同一点在不同的站心坐标系下有不同的高程，在与月固坐标系进行相互转换时，高程要重新计算，增加了计算量；若在生成局部DEM 时就以原始的月固高程进行插值，则每一点在站心坐标系下的z值仍然要保存，否则无法实现点坐标在站心坐标系与月固坐标系之间的相互转换，从而加大了数据存储量。

(2) 站心坐标系的X轴正向北，Y轴正向东，达不到使X轴方向与卫星飞行方向近似一致的效果。

2.2 生成局部影像块

(1) 首先计算p点对应的局部经纬度，计算公式如下

(2) 根据p点的局部经纬度，确定p点位于网格内的对应三角形的索引k，其中，三角形顶点的局部经纬度、原始经纬度高程及原始影像坐标均已知。

(3) 根据三角形k的顶点及p点的局部经纬度，线性插值得到p点对应的原始影像像素坐标(i′，j′)及高程(局部高程和原始高程一致)。

(4) 根据(i′,j′)，在原始影像中作一次灰度重采样即可得到p点的灰度值。

(1) 根据每轨影像的星历数据确定覆盖经度L的影像轨号N。

(2) 根据纬度B确定该纬度处的局部影像块号M。

(3) 从第N轨的局部影像集中取出第M块。

(4) 将L、B根据式(1)转换到局部经纬度L′、B′。

(5) 由L′、B′根据式(2)可以得到该位置对应的局部影像像素坐标。

(6) 根据像素坐标在局部影像块中作灰度重采样，即可得到该位置处对应的影像灰度值。

2.3 局部影像块变形分析

 图 3 原始影像与局部影像对比 Fig. 3 Comparison between origin and local image

3 影像拼接

3.1 影像配准

3.1.1 偏移传递控制

 图 4 影像偏移示意图 Fig. 4 Sketch map of image shift

 图 5 影像格网示意图 Fig. 5 Sketch map of image grid

3.1.2 坐标校正

(1) 首先根据点在局部影像块中的像素坐标，由(2)式得到其局部经纬坐标。

(2) 由式(1)的逆变换可得该点的月固经纬坐标。

(3) 再由式(1)可得该点在 C b所确定的局部坐标系内的局部经纬坐标(L c i,j,B c i,j)。

(4) 由式(2)可将(L c i,j,B c i,j)转换为由 C b所确定的局部影像块内的像素坐标(x c i,j,y c i,j)。

 方程组残差均方值 同名点最小坐标偏差 同名点最大坐标偏差 校正前 12.306 1.2 51.8 校正后 5.237 0.1 23.4

3.2 灰度融合

 图 6 拼接好的部分全图DOM和DEM Fig. 6 Part of mosaicked DOM and DEM

 图 7 月面局部3维景观图 Fig. 7 The 3D landscape map of part of lunar surface

4 结 论

 [1] HOFMAN O, NAV P. DPS-A Digital Photogrammetric System for Producing Digital Elevation Models and Ortho Photos by Means of Linear Array Scanner Imagery[J]. The International Archives of Photogrammetry and Remote Sensing, 1982, 24(3):216-227. [2] LI Deren, ZHOU Yueqin, JIN Weixian. The Outline of Photogrammetry and Remote sensing[M]. Beijing: Surveying and Mapping Press, 2001. (李德仁,周月琴,金为铣. 摄影测量与遥感概论[M].北京:测绘出版社,2001.) [3] YUAN Xiuxiao, YU Junpeng. Calibration of Constant Angular Error for High Resolution Remotely Sensed Imagery[J]. Acta Geodaetica et Cartographica Sinica, 2008,37(1):36-41.(袁修孝,余俊鹏. 高分辨率卫星遥感影像的姿态角常差检校[J]. 测绘学报,2008,37(1):36-41.). [4] YANG Sheng, LI Xuejun, YANG Ahua, et al. Auto and Parallel Disposing of Feature Points Extracting and Matching of Orbits of Chang’E 2 Selenograph[C]// Proceedings of the 31st Chinese Control Conference. Hefei:[s.n.], 2012:5601-5606. [5] LI Xuejun, WANG Linxu, WU Yunhui, et al. A Fast TIN Generation Algorithm Based on Large-scale Unorganized Terrain Points[J]. Computer Simulation, 2009(11):211-214.(李学军,王林旭,吴涢晖,等.大规模地形散乱点的快速构网算法[J].计算机仿真,2009(11):211-214.). [6] HEARN D, BAKER M P. Computer Graphics with OpenGL,3rd ed. Edition[M]. London: Pearson Education, 2004. [7] REN Liucheng, YANG Xiaomei, ZHAO Zhongming. The Research on the Space Mercator Projection[J]. Acta Geodaetica et Cartographica Sinica,2003,32(1):78-81.(任留成,杨晓梅,赵忠明. 空间墨卡托投影研究[J]. 测绘学报, 2003,32(1):78-81.). [8] HU Yuju, GONG Jianwen. Map Projection[M]. Beijing: Publishing House of Surveying and Mapping, 1992.(胡毓钜,龚剑文. 地图投影[M]. 北京:测绘出版社,1992.) [9] CUI Jinhong, WANG Xu. Research on Google Map Algorithm and Implementation[J]. Computer Science, 2007,34(11):193-195.(崔金红,王旭. Google地图算法研究及实现[J]. 计算机科学, 2007,34(11):193-195.) . [10] XI Xiaoning. Orbit Design of Lunar Probe[M]. Beijing: Publishing House of National Defense Industry, 2001:12.(郗晓宁. 月球探测器轨道设计[M].北京:国防工业出版社,2001:12.) [11] NING Jinsheng, LIU Jingnan, CHEN Junyong, et al. Theory and Technology of Modern Geodesy[M]. Wuhan: Wuhan University Press,2006:188-189. (宁津生,刘经南,陈俊勇, 等. 现代大地测量理论与技术[M]. 武汉:武汉大学出版社,2006:188-189.) [12] REN Liucheng. Space Projection Theory and Its Application in Remote Sensing Technology[M]. Beijing: Science Press, 2003: 13-15.(任留成.空间投影理论基础及其在遥感技术中的应用[M].北京:科学出版社,2003:13-15.) [13] CORMEN T H, LEISERSON C E, RIVEST R L, et al. Introduction to Algorithms(Second Edition)[M]. Massachusetts: MIT Press, 2001:41-44. [14] LOWE D G. Object Recognition from Local Scale-invariant Features[C]//Proceedings of the International Conference on Computer Vision.Washington DC:[s.n.] , 1999(2): 1150-1157. [15] KE Y, SUKTHANKAR R. PCA-SIFT: A More Distinctive Representation for Local Image Descriptors[C]//Proceedings of IEEE Computer Vision and Pattern Recognition. Washington DC:[s.n.], 2004: 511-517. [16] LOWE D G. Distinctive Image Features from Scale-invariant Keypoints[J]. International Journal of Computer Vision, 2004, 60(2):91-110. [17] BAY H, ESS A, TUYTELAARS T, et al. Speeded-up Robust Features(SURF)[J]. Computer Vision and Image Understanding, 2008,110(3):346-359. [18] LI C L, LIU J J, REN X, et al. The Global Image of the Moon by the Chang’E-1: Data Processing and Lunar Cartography[J]. Science China Earth Sciences, 2010, 53(8): 1091-1102.. [19] YUAN Xiuxiao, YU Xiang. Calibration of Angular Systematic Errors for High Resolution Satellite Imagery[J]. Acta Geodaetica et Cartographica Sinica, 2012,41(3):385-392.(袁修孝,余翔. 高分辨率卫星遥感影像姿态角系统误差检校[J]..测绘学报,2012,41(3):385-392.) . [20] JOHN R J. Introductory Digital Image Processing: A Remote Sensing Perspective[M]. London: Pearson Education, 2005:233-238. [21] TRIGGS B, MCLAUCHLAN P, HARTLEY R, et al. Bundle Adjustment——A Modern Synthesis[J]. Lecture Notes in Computer Science. 2000: 298-372.
http://dx.doi.org/10.13485/j.cnki.11-2089.2014.
0008

0

#### 文章信息

YANG Ahua，LI Xuejun，XIE Jianwei,et al.

Automatic Mosaic Method for CE-2 Lunar Imagery Based on Local Coordinate System

Acta Geodaetica et Cartographica Sinica,2014,43(1):52-59.
http://dx.doi.org/10.13485/j.cnki.11-2089.2014.0008