小论文 基于高度的建筑物遮挡检测算法讲述

1、辽宁工程技术大学 毕业设计（小论文）题 目 基于高度的建筑物遮挡检测算法 副标题 院（系、部） 测绘与地理科学学院 专 业 测绘工程（摄影测量与遥感） 年 级 2010级 姓 名 指 导 教 师 时 间 2014.6.18 基于高度的建筑物遮挡检测算法1（辽宁工程技术大学 测绘与地理科学学院， 辽宁阜新 123000）摘要：在进行城市大比例尺正射影像制作时应该对遮蔽区域进行检测，对可见区域直接利用微分纠正技术进行纹理内插并赋值，对遮蔽区域可利用不同视角的相邻影像对其进行灰度补充，以此制作无遮蔽的真正射影像。一种基于高程约束的真正射影像遮蔽检测算法，该方法借鉴角度判别法和高程射线追踪法各自在遮蔽

2、检测判断准则及搜索路径选择上的优点，采用从里向外螺旋扫描的方式，快速对地物的可见性进行分析，尤其是当检测区域位于影像边缘时更能体现此种方法的优越性。关键字：真正射影像；遮挡检测；UCX卫星影像中图分类号：P228.4 文献标识码：BTHE HEIGHT OF THE BUILDINGS OCCLUSION DETECTION ALGORITHM BASED ON1(Liaoning Technology University College of Geomatics, Liaoning Fuxin 123000 )Abstract：The city of large scale ortho-p

3、hoto production should check masking regions, the visible area directly texture interpolation and assigned using differential correction, the shaded region can be added to the adjacent gray image from different perspectives, thus making the real projective without shelter like. A method based on the

4、 real projective height restriction as shadow detection algorithm, this method from the angle of evaluation method and the elevation of ray tracing method respectively in the shadow detection criterion and search path selection on merit, the outward spiral scanning mode from inside, quick visibility

5、 of objects are analyzed, especially the superiority when the detection region in the image edge can manifest this method.Keywords:true Ortho-photo; Occlusion detection; UCX satellite images1 引言 随着时代的发展，社会的进步，科技的创新在城市中越来越多的高楼大厦拔地而起，在的高楼林立的环境之下，对于卫星遥感数据的采集尤其是被遮挡区域造成了一些技术上的难题。近年来，随着 ADS40、DMC、UCD/UCX

6、等高分辨率航空数字传感器广泛应用，日渐成为一种重要的航空摄影测量产品，真正射影像生产的目的是为了消除传感器的倾斜和地形作用从捕获的透视图像的影响。得到人们的广泛关注，特别是在建筑物密集城区的大比例尺航空测图任务中，显得更为重要。与传统的正射影像不同，真正射影像是利用数字表面模型（DSM）进行简单的直接利用DSM代替DEM进行纠正，无法获得理想的结果。在被建筑物遮挡的区域会因为重复映射问题而形成“鬼影”，必须进行遮挡区检测遮挡检测能力也是各种真正射影像生成方法的主要差别。因此，遮挡检测是真正射影像纠正过程中关键核心问题。 研究人员提出了多种遮挡检测方法，如：光线跟踪法、基于DSM的方法、基于DB

7、M和DEM相结合的方法、基于多边形的方法和基于不规则三角网的方法等，依据遮挡判定依据的不同，可分为两大类：基于距离 （Distance-based）的方法和基于角度（Angle-based）的方法。 基于距离的遮挡区检测方法通过比较同一光线上多个物点与透视中心的距离来确定相互间的遮挡关系，以 Arham (1998)提出的Z-buffer算法（Bang et al.,2007; Habib et al., 2007; Rau, 2002）为代表。该方法不仅计算过程复杂、计算量大，且要占有大量的内存空间。更为重要的是：会因为分辨率不一致和投影变形的影响，形成伪遮挡噪声和伪可见噪声。 基于角度的方

8、法是利用从摄影中心底点散 发的水平射线沿线地面目标的投影高度角变化来区分可见与不可见区域，其关键在于确定合适的射线密度，既要保证每个格网点都要被正确地检测到，又要避免过多的重复检测。 因此，在进行城市大比例尺正射影像制作时应该对遮蔽区域进行检测，对可见区域直接利用微分纠正技术进行纹理内插并赋值，对遮蔽区域可利用不同视角的相邻影像对其进行灰度补充，以此制作无遮蔽的真正射影像。一种基于高程约束的真正射影像遮蔽检测算法，该方法借鉴角度判别法和高程射线追踪法各自在遮蔽检测判断准则及搜索路径选择上的优点，采用从里向外螺旋扫描的方式，以内层点的检测结果为依据对外层点的可见性进行约束，快速对地物的可见性进行

9、分析，尤其是当检测区域位于影像边缘时更能体现此种方法的优越性。2 现有遮挡检测方法现有的遮挡检测算法大都是应用在真正射影像制作过程中，主要用来消除用 DSM 对 原始影像进行间接法微分纠正过程中由于影像上的遮挡产生的“鬼影”现象。遮挡检测方 法可分为基于矢量遮挡检测方法和基于栅格遮挡检测方法两种，这里主要对本文影像匹配 方法中可以用到的基于栅格的遮挡检测算法做以归纳总结，该方法从 DSM 栅格影像出发， 对影像进行遮挡检测。2.1 Z-buffer方法最经典的基于栅格的遮挡检测方法是 Z-buffer方法。Z-butter方法定义两个矩阵 Z-butter 矩阵和可见性矩阵，Z-butter

10、矩阵对应于中心投影影像，维数与影像相同，记录像点对应的地面点坐标，以及该地面点到摄影中心的距离（即Z值）；可见性矩阵对应于 DSM，维数与 DSM 相同，记录对应 DSM 格网的可见性，初始化为所有格网可见。通过共线方程计算DSM格网对应的影像像素时，记录地面点坐标和Z值到Z-butter 矩阵中，在后续的计算过程中，若出现新的地面点投影到该像素时，比较新点的Z值与记录的Z值大小，将较小的Z值和对应的DSM格网坐标记录到Z-butter矩阵，同时在可见性矩阵中，将较大的Z值对应的地面格网视为不可见1。 图2-1 基于高度的遮挡检测示意图Fig. 2-1 The height of the bl

11、ock diagram of detection based on Z-Buffer方法可以认为是间接法数字微分纠正的一种改进算法，该法计算简单、执行效率高。Z-Buffer方法基于这样的事实: 同一条摄影光线上靠近摄影中心的地物遮蔽较远的地物。在微分纠正过程中，同时记录地面点到摄影中心的距离Z。当多于一个地面点投影到同一像素时，通过比较Z值的大小来判断地面点的可见性。Z值较大的点认为不可见，Z 值较小的点认为可见。Z-Buffer 方法对 DSM 分辨率敏感，要求 DSM 分辨率与影像分辨率相同，否则会出现伪遮蔽及伪可见问题。究其本质在于 Z-Buffer 方法要求满足这样一个假设: 一个

12、DSM 格网单元投影后恰好对应一个像素，且仅对应一个像素。未考虑一个 DSM 格网投影范围超过一个像素和多个 DSM 格网投影范围对应一个像素的情况，而对于地形起伏大的区域来说，DSM 投影后不可避免地会出现几何变形，很难满足一对一的条件。Z-Butter 方法算法简单，计算效率高，在计算机视觉和摄影测量领域是主流的可见性分析算法。传统的Z-Buffer由DSM格网计算对应像素时，是计算格网中心点坐标经共线方程投影后的像点坐标。这种算法基于这样的简化：一个DSM但愿格网投影后恰好铺满对应像素，且仅铺满该像素，没有考虑一个DSM格网覆盖超过一个像素，和多个DSM格网分割一个像素的情况。实际上，只

13、有正射影像满足这样的假设，具有地形起伏的DSM格网经共线方程投影后，格网变形不可避免，很难出现恰好铺满的情况。这是Z-Buffer方法出现诸多问题的主要原因。Z-Buffer方法的主要问题有（Sheng，2007；Ayman F. Habib, 2007; Jianm Yeou Rou, 2002; Chen, 2000; Rau, 2000）:一是对物方 DSM 分辨率（格网大小）和影像分辨率(GSD)敏感，由此而引起的伪遮挡和伪可见问题；二是由于“窄的垂直结构”造成的 M-portion 问题，该问题也是一种伪可见问题2。DSM分辨率引起的问题。当DSM分辨率大于像片的地面分辨率（GSD）

14、，即单位面积内的DSM格网数大于像素数，经过间接法计算地面格网对应像素时，会有多个地面点对应一个像素，根据Z-Buffer方法的竞争法则，Z值较大的地面格网被标记为不可见，这种不可见并不是由于遮蔽造成的，是伪遮蔽。因此对DSM的过度采样会造成伪遮蔽问题。而当DSM分辨率小于像片的地面分辨率（GSD），即单位面积内的DSM格网数小于像素数，经过间接法计算地面格网对应像素时，会有像素没有分配对应的地面点，这会造成灰度信息的丢失。因此，在真正射影像制作时，需采用与像片GSD相同的DSM分辨率。M-portion问题。M-portion问题是与窄的垂直结构相关的伪可视问题。其根本原因是Z-Buffer

15、方法在进行可见性分析时，是对DSM表面格网单元逐个计算，没有考虑垂直结构对于地物的遮蔽。事实上迎向投影射线方向的墙面往往占有相当多的像素，并遮蔽了部分区域。一般而言，墙面的遮蔽大于屋顶面正射投影面积，不会处在屋顶面遮蔽地区。则根据Z-Buffer方法，这些地区由于没有竞争点，将被标记为可见，得到原来墙面的灰度，造成伪可见。2.2 基于角度的遮挡检测考虑到 Z-butter 方法中存在的两方面问题，Habib 提出基于角度的遮挡检测方法。 在中心投影的影像上，建筑物在影像上的倾斜表现为从地底点向投影光束发射的方向，这 种倾斜也是中心投影影像上产生遮挡的主要原因，因此通过沿投影射线方向上，逐步从地

16、 底点到目标点，通过计算 off-nadir 角（投影射线角，即摄影光线和地底点方向的夹角）的变化来检测遮挡。该方法认为：在同一投影射线方向，遮蔽地区的投影射线角度小于遮蔽源的投影射线角3。从地底点出发，当投影射线逐渐远离地底点时，投影角应该随距离d增大而增大，当到达遮蔽地区时，由于高程突然降低，会随d的增大而减小，直到可见区域，又恢复增大。该方法只需计算地面坐标对应的投影射线角a 和射线方位角增量 ，方法简单、稳健，能有效避免 Z-buffer 方法的种种问题。该算法的关键问题是如何快速有效的扫描DSM，若射线方位角增量 过小，临近地底点的DSM格网被重复访问的次数很大，算法将耗费时间，效率

17、很低；若过大，远离地底点的DSM网格被遗漏，无法检测其是否存在遮挡。 针对角度方法，Habib 提出两种扫描方式：一种是自适应径向扫描方式(Adaptive Radial Sweep Method)；一种是螺旋扫描方式(Spiral Sweep Method)4。 自适应径向扫描方法，是根据 DSM 格网到地底点的距离，将 DSM 划分成若干围绕地 底点的同心圆环，不同圆环内部的方位角增量 不同，离地底点越远，方位角增量 越小，在每个圆环内部依各自的 扫描检测，该方法避免了 过大或者过小引起的问题， 但是分段的数目和方位角增量 将影响处理效率，同时该方法需要额外矩阵的存储空间。 鉴于此，作者又

18、提出螺旋扫描方式，从地底点出发，按螺旋扫描方式扫描整个 DSM 格网，对每个格网点，沿投影射线方向计算其投影射线角，并只需与该投影射线方向上离其最近的一个可见点的投影射线角相比，如果大于离其最近一个可见点的投影射线角，则该格网点为可见。相似于基于角度的遮挡检测方法的思想， Habib 提出基于高度的遮挡检测算法 (Height-Based Method)，取得很好的实验效果，尤其在建筑物的边缘处。该方法避免 Z-butter 方法的伪可见和伪遮挡问题，同时与基于角度方法相比，该方法更简单，效率更高。 图2-2 遮挡检测示意图 Fig. 2-2 Block diagram detection 基

19、于角度的遮蔽检测方法特别适合线阵推扫器，因为它是逐行扫描的，每行有唯一的投影射线扫描方向和地底点，线阵推扫器没有航向投影变形，仅有旁向变形，且仅需检测和修复旁向的投影变形，不需要考虑射线方位角增量，因此其遮蔽检测过程也仅需逐行扫描即可。利于制作正射影像。其问题在于，对于中心投影，DSM除了几个特殊方向的栅格的射线方位角均不相同，在以一定射线方位角遮蔽检测时，舍入误差的效应应沿射线方向积累，会造成条带甚至区域状的错误检测5。2.3 基于高度的遮挡检测基于高度的遮挡检测方法的基本原理：对于每一个待确定的物方点，如果在其搜索路径上没有物方点的高程高于 该物方点对应位置投影光束的高度，则该点在影像上一

20、定是可见的。投影光束是从投影中 心到地面上物点的光线，搜索路径是该投影光束在水平地面上的投影。 图2-4 遮挡检测不可见示意图Fig. 2-4 Occlusion detection is not visible diagram 图2-3 遮挡检测可见示意图Fig. 2-3 Occlusion detection visible diagram判断某一物方点在影像上是否可见，在其搜索路径上，从物方点向地底点方向依次比较该搜索路径上的物方点的高程和该物方点对应位置投影光束的高程大小，如果该搜索路径上任何一点高程高于投影光束高度，则该物点在成像过程中被遮挡，没有成像。投影光 束高程值可以用公式(5

21、.1)计算得到：; (2-1)其中 i 为搜索路径上第 i 点，d 为搜索路径上搜索步长，( ) 、() 为投影中心和待匹配点的物方坐标6。判断每一个物方点是否被遮挡是一个迭代的过程，迭代终止条件有两个：搜索路径上有高于投影光束的点，则该物方点被遮挡，迭代终止；移动到搜索路径上最大高程值 Zmax 位置，也没有高于投影光束的点，则该物方点可见7。表2-1 常用的基于栅格遮挡检测方法对比Tab. 2-1 Grid occlusion detection method based on the commonly used 3 基于高度的建筑物遮挡检测算法实验3.1 选择待测点 本实验的数据为UCX

22、传感器拍摄的图像一部分，影像大小分别为1772x1985，1735x1827已知摄影中心坐标 已知摄影中心坐标=429941.3807 =429836.7205=2885626.2191 =2885683.4209=689.8741 =687.7445 图3-2 实验数据（2）Fig. 3-1 The experimental data (1) 图3-1 实验数据（1）Fig. 3-1 The experimental data (1) 所以已知图（3-1）（3-2）地底点坐标分别为=429941.3807 =2885626.2191；=429836.7205 =2885683.4209。 已

23、知的栅格化的DSM数据，栅格DSM起始左上角原点A坐标为X=429406.5,Y=2886152.5在已知的栅格化的DSM数据图像中依次选择每个地面元作为待测点，图像中显示白色地面元为有高度的，现实黑色的地面元为无高度的（Z=0）。 图 3-3 基于高度遮挡检测示意图 Fig. 3-3 Highly schematic diagram based on the occlusion detection 图3-4 已知的栅格化DSM数据Fig. 3-4 The grid DSM data of known3.2 计算待测点坐标 在选择待测点B后查找该点的对应的行列号（r，c），在已知栅格化的DSM

24、图像左上角坐标X=429406.5,Y=2886152.5，步长d=0.3.求得待测点A的坐标x=429406.5+0.3c，y=2886152.5+0.3r，得到待测点B坐标（ ,）。3.3 确定搜索路径 根据已知DSM图像地底点C坐标和计算后得到的待测点B坐标，通过该两点的行列号（r，c）计算通过该两点直线方程y=kx+b，待测点与地底点的连线为搜索路径，直线方程y=kx+b即为搜索路径的直线方程。选择并确定搜索主方向线即平面上以搜索路径为斜边，分别以X，Y方向为直角边的方向作直角三角形，选择其中边长较长的直角边作为搜索的主方向线。 图3-5 搜索路径的两种方向 Fig. 3-5 Two

25、direction search path 图3-6 确定搜索路径Fig. 3-5 To determine the search path 确定搜索主方向后，依次将搜索路径上的点r值或c值代入搜索路径的直线方程，如果搜索主方向为r轴，就将搜索路径中待测点向地底点方向的所有点的r值依次代入直线方程y=kx+b中，然后求出该r值所对应的地面元的坐标（x，y），进而求出该地面元的Z值判断是否遮挡。如果搜索主方向为c轴，就将搜索路径中待测点向地底点方向的所有点的c值依次代入直线方程y=kx+b中，然后求出该c值所对应的地面元的坐标（x，y），进而求出该地面元的Z值并判断是否遮挡。3.4 获取Z值 在

26、选定待测点后，沿搜索路径待测点向地底点移动，确定搜索路径经过的点后并求出该点的坐标（x，y）。判断某一物方点在影像上是否可见，在其搜索路径上，从物方点向地底点方向依次比较该搜索路径上的物方点的高程和该物方点对应位置投影光束的高程大小，如果该搜索路径上任何一点高程高于投影光束高度，则该物点在成像过程中被遮挡，没有成像8。投影光 束高程值可以用公式计算得到： ； （3-1）其中i为搜索路径上第i点，d为搜索路径上搜索步长，( ) 、() 为投影中心和待匹配点的物方坐标。判断每一个物方点是否被遮挡是一个迭代的过程，迭代终止条件有两个：搜索路径上有高于投影光束的点，则该物方点被遮挡，迭代终止；移动到搜

27、索路径上最大高程值 Zmax 位置，也没有高于投影光束的点，则该物方点可见9。 D为地底点与待测点的距离,D=；d为搜索步长d=0.3；z为该点所对应的光束高度；为已知投影中心的高度。根据相似三角形 得出： ，每个相邻地面元步长都是d，所以相邻地面元所对应的光束高度依次增加高度Z值是一样的,所以第i点地面元所对应的投影光束高度为，为待测点的高度10。得出投影光束高度值后与该点所对应的地面元的高度Z做对比，如果Z则待测点被遮挡不可见,如果Z则待测点没有被遮挡。3.5 实验分析 图3-7 原始影像(1) Fig.3-7 the original image(1) 图3-8 原始影像(2) Fig.

28、3-8 the original image(2) 图3-11 原始影像(2) Fig.3-11 the original image(2) 图3-9遮挡检测结果（1）Fig. 3-9 occlusion detection results (1) 图3-10 遮挡检测结果（2）Fig. 3-10 occlusion detection results (2)利用基于高度的遮挡检测方法进行遮挡检测，结果如图所示。其中红色十字丝表示物方“地面元”在该影像上没有成像，产生了遮挡。从图中可以看出，遮挡检测得到的结果是正确的，错误极少，但是一些靠近建筑物边缘的点没有被检测出来，实际上该区域在成像过程中

29、发生了遮挡。这主要是由于待检测“地面元”的初始高程值是通过周围已经赋值的格网单元求平均计算得到的，这种高程初值的计算方法在地表断裂区会存在一定的高程误差，尤其在高大建筑物边缘附近的点，计算得到的初始高程值较高，因此造成这种建筑物边缘附近点在遮挡检测过程中产生的漏洞，这方面还有待在后续研究中进一步改进。4 结论与展望4.1 结论 基于高度的遮挡检测算法，继承角度方法优点，方法更简单，效率更高。改进了传统Z-Buffer的缺点，对影像的遮挡检测更好操作，解决了伪遮挡等问题，DSM分辨率引起的问题，伪遮蔽问题，伪可见问题，M-portion问题。相较于传统的Z-Buffer方法，Z-Buffer改进

30、方法有了较大的进步。基于高度的检测算是是基于栅格化的检测方法，稳定直接,尤其是在建筑物边缘实验效果明显。相较于角度方法的射线方位角增量不好确定 ，近地底点重复扫描,边缘点容易漏洞。需要额外记录一些内容。逐个角度计算，有些费时的缺点，凸显了基于高度的遮挡检测方法的高效，简便。4.2 展望 随着时代的发展，社会的进步，科技的创新在城市中越来越多的高楼大厦拔地而起，在的高楼林立的环境之下，对于卫星遥感数据的采集尤其是被遮挡区域造成了一些技术上的难题。对于建筑物对地面元遮挡的现象越来越严重，进而对于建筑物的遮挡检测方法的改进和发展尤为重要。正射影像同时具有地图的几何精度和影像视觉特征，用户可以利用它直接进行长度量测、距离量测等，正射影像已成为GIS数据库中重要的组成部分。但对于城市地区大比