无人机多视角影像颜色一致性处理方法.pdf
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1、第20卷 第2期第49页2023年6月Jun.,2023国土资源导刊Land&Resources Herald引用格式:张哲,雷帆,蒋琦,等.无人机多视角影像颜色一致性处理方法J.国土资源导刊,2023,20(02):49-54.Reference format:Zhang Zhe,Lei Fan,Jiang Qi,et al.Color consistency processing method for multi-view images ofUAVJ.Land&Resources Herald,2023,20(02):49-54.无人机多视角影像颜色一致性处理方法张 哲*,雷 帆,蒋 琦,
2、杨凯钧(自然资源部南方丘陵区自然资源监测监管重点实验室,湖南 长沙 410119)摘 要:随着无人机技术的发展,利用无人机影像进行地形三维重建和全景影像生成,已经越来越普及。然而由于无人机影像拍摄时角度、光照条件、相机设置等具有不一致性,多视角无人机影像间通常存在一定的颜色差异。颜色差异的存在,会影响多视影像密集匹配的精度,从而影响三维几何模型的精度。此外,颜色差异也会影响全景影像和纹理模型的视觉效果,拼接后影像及纹理模型上易出现“鬼影”及颜色拼接缝等问题。为解决该问题,本文提出一种无人机多视影像颜色一致性处理方法。首先,采用Structurefrom Motion(SfM)方法获取无人机影像
3、间的所有匹配点;其次,构建并简化多视角无人机影像拓扑关系图;最后,基于颜色对应关系全局优化所有影像的颜色映射模型,获得匀色后影像。通过真实数据集进行实验,验证了本文提出的色彩一致性处理方法的有效性。关键词:无人机影像;色彩一致性处理;匀色;多视角影像中图分类号:P231文献标识码:A文章编号:1672-5603(2023)02-49-06Color Consistency Processing Method for Multi-ViewImages of UAVZhang Zhe,Lei Fan,Jiang Qi,Yang Kaijun(Key Laboratory of Natural Re
4、sources Monitoring and Supervision in Southern China HillyRegion,Ministry of Natural Resources,Changsha Hunan 410119)Abstract:With the development of UAV technology,the use of UAV images for terrain 3Dreconstruction and panoramic image generation has become increasingly popular.However,due to theinc
5、onsistency of angle,lighting conditions,camera settings,etc.when UAV images are taken,thereis usually a certain color difference between multi view UAV images.The existence of colordifference will affect the precision of dense matching of multi view images,thus affecting theprecision of 3D geometric
6、 modeling.In addition,color difference will also affect the visualeffect of panoramic images and texture models.After stitching,images and texture models are proneto ghost and color stitching.To address this issue,this article proposes a color consistencyprocessing method for unmanned aerial vehicle
7、 multi view images.Firstly,the Structure from Motion(SfM)method is used to obtain all matching points between drone images;Secondly,construct andsimplify the topology relationship diagram of multi view drone images;Finally,based on the colorcorrespondence relationship,global optimization the color m
8、apping model of all images to obtainthe uniform color image.Experiments were conducted on real datasets to verify the effectiveness ofthe color consistency processing method proposed in this paper.Keywords:UAV imaging;color consistency processing;uniform color;multi perspective imaging收稿日期:2023-03-2
9、8;改回日期:2023-05-26。*第一作者简介:张哲(1989),男,测绘工程师;主要从事遥感与影像处理研究;E-mail:。第20卷 第2期第50页国土资源导刊Land&Resources Herald2023年6月Jun.,20230 引言近年来,随着无人机技术不断发展,无人机在测绘领域的应用也越来越广泛1-3。相比较于有人航拍和卫星测绘,无人机航测具有机动灵活性强、相应速度快、使用成本低、影像分辨率高等优势,是常规航测手段的重要补充。无人机航拍影像数据是“实景三维中国”项目建设的重要数据源之一,其核心技术为基于多视角影像的三维重建4-6。然而,由于无人机影像拍摄角度、光照条件、相机设
10、置等具有不一致性,多视角无人机影像间通常存在着较大的颜色差异。如果直接使用原始数据进行三维重建,则可能会造成重建后模型几何精度的下降,以及纹理模型视觉效果的下降7。此外,如果利用无人机影像进行全景图的生成,颜色差异的存在也会造成拼接后全景影像存在颜色接边缝8-10,导致全景图视觉效果下降。因此,需要对多视无人机影像进行色彩一致性处理,消除多视角影像间的颜色差异,提高三维重建的几何和视觉效果,以及提高全景图的视觉效果。目前,在国内外已有较多色彩一致性处理方法相继提出11-18。潘俊12提出一种基于路径传播的色彩一致性处理方法,选定一张影像为参考影像,并将其颜色通过最优路径传播至剩余影像。李烁等人
11、13采用最短路径方法为每张影像搜索最优的颜色传播路径。但是在校正大规模影像时,路径传播法容易造成颜色校正误差累积问题。孙明伟14提出一种基于最小二乘匀色处理方法,利用最小二乘求解每张影像的线性颜色模型最优参数15,从而消除影像间的颜色差异。余磊16提出一种结合全局及局部颜色校正方法,该方法首先采用最小二乘匀色方法消除影像间全局颜色差异,后采用局部优化方法消除影像间局部颜色差异。上述方法采用的颜色模型都是线性模型17,该模型灵活性较差,颜色差异表达较差。Xia等人18提出一种基于曲线模型19,20的色彩一致性优化方法,并综合考虑色彩一致性、影像质量等约束,优化求解曲线模型参数。然而,上述大多数颜
12、色校正方法针对的是正射影像,或者是已经几何校正过的影像。在上述方法中,通常直接利用影像间几何拓扑关系,获取影像间的重叠区域,并直接从重叠区域内提取颜色对应关系,作为全局颜色模型优化能量方程的约束。然而,由于无人机影像间视角相差过大,难以对其进行精确的几何校准。因此,上述匀色方法并不适合于无人机多视角影像。针对该问题,本文提出一种针对无人机多视角影像的色彩一致性处理方法,以期自动地消除多视影像间的颜色差异。1 无人机多视角影像匀色方法本文提出的无人机多视影像匀色方法主要包括两步:(1)多视影像拓扑关系构建,利用SfM方法4获取影像间的鲁棒匹配点,并基于匹配点构建和简化拓扑关系图;(2)颜色模型全
13、局优化,采用线性模型表达影像间的颜色差异,基于匹配点和拓扑关系图,构建颜色模型优化全局能量方程,求解颜色模型最优参数。整体技术流程如图1所示。图1 无人机匀色技术流程图Fig.1 Flow chart of uniform color correctiontechnology for UAV1.1 多视影像拓扑关系图构建在本文中,输入的无人机影像是无序的,用I=IiNi=1进行表达,其中Ii为任意一张影像,N为输入影像的张数。由于多视角无人机影像拍摄视角相差过大,且拍摄场景存在深度变换,因此难以利用影像对齐、影像校正、影像变形等技术将所有影像精准地校正至同一坐标系。为了获得影像间的颜色对应关系
14、,本文首先采用SfM方法对所有影像进行稀疏匹配。在图2中,展示了其中两张影像的稀疏匹配效果。在本文中,稀疏第20卷 第2期第51页2023年6月Jun.,2023国土资源导刊Land&Resources Herald的匹配点对将被视为一组颜色对应关系。然后,为了便于后续颜色模型的全局优化,还需构建影像间的拓扑关系图。用G=V,E表达所有影像的拓扑关系图,其中V为拓扑图的所有结点,E为拓扑图中的所有边。在本文中,拓扑图结点为所有的输入影像。对于任意两张影像()Ii,Ij,若两张影像间存在特征匹配点,则认为对应的两个结点间存在一条边。在图3(a)中,展示了构建好的一个初始拓扑关系图。(a)第一组示
15、例(b)第二组示例图2 影像间特征匹配效果示意图Fig.2 Schematic diagram of feature matching effect between images然而,初始拓扑关系图并不能直接应用于指导颜色模型全局能量方程的构建。主要原因有两点:(1)当两张影像间匹配点较少时,则匹配结果并不可靠,匹配很有可能出错,影像间的关联关系可能并不正确,影响颜色校正的效果;(2)影像间的重叠关系可能非常复杂,每张影像可能存在非常多的关联影像,若考虑所有的影像对,则会大大降低颜色模型求解的效率。因此,需对初始拓扑关系图进行简化,去除结点间不必要的边。对拓扑图G中的每个结点vi,假设其相邻的
16、所有结点为N()vi。令vj N()vi表示vi的一个相邻结点,令mij表达vi和vj间的匹配点个数。根据mij的大小,对N()vi中所有的结点进行从大到小的排序。也即,mij值越大的对应顶点vj,其排序顺序越靠前。然后,设定阈值T,直接从N()vi中取出排序靠前的T个结点。也即,为每个顶点vi,保留匹配点数最多的T个相邻结点间的边。简化后的拓扑关系图如图3(b)所示。在最终拓扑图G中,每个顶点vi V代表一张输入影像Ii,每条边eij E则代表两张影像()Ii,Ij相邻,存在较多的特征匹配点。(a)初始拓扑图(b)简化后拓扑图图3 初始拓扑图和简化后拓扑图Fig.3 Initial topo
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