[发明专利]倾斜图像校正去模糊的遥感图像处理方法

说明书

本发明公开一种倾斜图像校正去模糊的遥感图像处理方法，包括以下步骤：S1：获取倾斜遥感图像拍摄时刻的旁向倾角、航向倾角和像片旋角；S2：计算倾斜遥感图像的旋转矩阵，R和偏移矩阵T；S4：依据旋转矩阵R和偏移矩阵T，计算校正后的空间坐标系；S5：依据S4计算获得的校正后的空间坐标系，将倾斜遥感图像转换至垂直拍摄坐标系下的遥感图像；S6：针对S5中计算获得的坐标点，采用双线性三次样条插值方法进行插值，获取更为平滑的、校正后的图像；S7：采用基于对抗生成网络的图像去模糊算法，对S6中获得的校正后的图像进行去模糊。本发明既可对倾斜拍摄的图像进行校正，又可以对校正后的图像进行去模糊，提升航空光学遥感图像表观质量。

技术领域

本发明涉及一种基于倾斜图像校正去模糊的遥感图像处理方法，属于遥感图像处理技术领域。

背景技术

遥感倾斜摄影(oblique image)是指由一定倾斜角的航摄相机所获取的影像，航空倾斜影像不仅能够真实地反应地物情况，而且还通过采用先进的定位技术，嵌入精确的地理信息、更丰富的影像信息、更高级的用户体验，极大地扩展了遥感影像的应用领域。该技术可广泛应用于应急指挥、国土安全、城市管理、房产税收等领域。但是倾斜的图像给图像的匹配和定位等处理带来很大不便，因此对倾斜图像的倾斜校正是必不可少的。对倾斜图像校正首先需要获取拍摄时刻的相机内外方位元素，再根据相机拍摄时刻的物理模型将图像校正到垂直拍摄时的位置。

倾斜校正技术可以分为整体倾斜校正和局部倾斜校正。整体倾斜校正，即假设拍摄的图像呈现的是整体倾斜现象，然后通过获取到的内外方位元素获取拍摄时刻的物理模型将其还原至垂直拍摄时的图像；局部倾斜校正认为拍摄的图像呈现了非一致性倾斜，不同区域的倾斜特征不一样，针对局部区域的倾斜特性进行校正。

由于校正后的图像在图像的不同区域会发生不同的畸变，图像的质量会由于拉伸发生变化，因此为有效的提升图像后期处理的精度，需要对图像进行去模糊处理以提升图像质量、增强图像中的有用信息，它可以是一个失真的过程，其目的是要改善图像的视觉效果，针对给定图像的应用场合，有目的地强调图像的整体或局部特性，将原来不清晰的图像变得清晰或强调某些感兴趣的特征，扩大图像中不同物体特征之间的差别，抑制不感兴趣的特征，使之改善图像质量、丰富信息量，加强图像判读和识别效果，满足某些特殊分析的需要。

发明内容

本发明的目的是提供一种倾斜图像校正去模糊的遥感图像处理方法，该方法既可对倾斜拍摄的图像进行校正，又可以对校正后的图像进行去模糊，提升航空光学遥感图像表观质量。

为达到上述目的，本发明采用的技术方案是：一种倾斜图像校正去模糊的遥感图像处理方法，包括以下步骤：

S1：获取倾斜遥感图像拍摄时刻的旁向倾角ω、航向倾角和像片旋角κ；

S2：计算倾斜遥感图像的旋转矩阵，R

S3：计算倾斜遥感图像的偏移矩阵T，根据中心偏移的大小对倾斜遥感图像的坐标进行校正；

S4：依据S2和S3计算所得倾斜遥感图像的旋转矩阵R和倾斜遥感图像的偏移矩阵T，计算校正后的空间坐标系

S5：依据S4计算获得的校正后的空间坐标系，将倾斜遥感图像转换至垂直拍摄坐标系下的遥感图像，各像素点的位置由以下公式计算得出：

S6：针对S5中计算获得的坐标点，采用双线性三次样条插值方法进行插值，获取更为平滑的、校正后的图像；

S7：采用基于对抗生成网络的图像去模糊算法，对S6中获得的校正后的图像进行去模糊；

S71：为训练对抗生成网络中的生成网络G和对抗网络D，将S6中获得的校正后的图像切割成256×256大小的图像块I_in，同时分割对应的高清图像块I_r作为图像对；