Оценка качества аэрофотоснимков при проведении фотограмметрических работ

Размещено на http://www.allbest.ru/

ОЦЕНКА КАЧЕСТВА АЭРОФОТОСНИМКОВ ПРИ ПРОВЕДЕНИИ ФОТОГРАММЕТРИЧЕСКИХ РАБОТ

Д.Н. Варнаков

Байкальский государственный университет, г. Иркутск, Российская Федерация

Т.И. Ведерникова

Байкальский государственный университет, г. Иркутск, Российская Федерация

И.Н. Савкин

АО «Восточно-Сибирское аэрогеодезическое предприятие», г. Иркутск, Российская Федерация

Аннотация

В статье описаны материалы аэрофотосъемки, получаемые с беспилотных летательных аппаратов, снабженных цифровыми камерами. Изложены особенности проведения фотограмметрических работ при составлении топографических карт и планов (формирование фотомозаики и ее координатная привязка). Рассмотрены основные критерии фотограмметрического качества (размер перекрытий снимков, высота и углы наклона камеры и др.) и фотографического качества изображений. Приведены методы вычисления предварительной оценки уровня шума, четкости и однородности. Описана программа «Оценка качества снимков», позволяющая проводить оперативную предварительную оценку фотографического качества аэрофотоснимков и выявлять поврежденные файлы.

Ключевые слова. Аэрофотосъемка, критерии фотографического качества, оценка качества изображений, координатная привязка, компьютерная программа, фотограмметрия, фотомозаика, цифровые аэрофотоснимки.

Abstract

D.N. Varnakov

Baikal State University, Irkutsk, Russian Federation

T.I. Vedernikova

Baikal State University, Irkutsk, Russian Federation

N. Savkin

JSC «East-Siberian Aerogeodesic Enterprise» Irkutsk, Russian Federation

AERIAL PHOTOGRAPHS QUALITY EVALUATION IN PHOTOGRAMMETRIC WORKS

The article describes aerial photography materials obtained from unmanned aerial vehicles equipped with digital cameras and represents the processes of carrying out photogrammetric works required for creation of topographic maps and plans (image stitching and georeferencing). The research examined main criteria of photogrammetric quality (area of image overlaps, camera height and tilt angles, etc.) and photographic quality of images. The authors discussed the methods for calculating a preliminary estimate of the noise level, sharpness and homogeneity. The article described the software program «Photography quality evaluation», which allows to conduct quick preliminary evaluation of photographic quality of aerial photographs and identify corrupted files.

Keywords. Aerial photography, photographic quality criteria, image quality evaluation, georeferencing, computer program, photogrammetry, photomosaic, digital aerial photographs.

Материалы аэрофотосъемки

Аэрофотосъемка местности применяется для создания различных моделей земной поверхности: топографических карт, топографических планов, фотопланов, ортофотопланов и др. На них представляются сведения о рельефе, гидрографии, растительности, грунтах, дорогах и прочих объектах [1]. Фотограмметрические работы заключаются в обработке фотоснимков в целях создания изображения участка местности в ортогональной проекции. Фотограмметрические методы позволяют определять по снимкам исследуемого объекта его форму, размеры, площадь, объем, различные сечения, пространственное положение в заданной системе координат, а также изменения во времени [1; 2].

Раздел фотограмметрии, изучающий методы создания топографических карт и планов по материалам фотосъемки, называется фототопографией. Выделяют два основных способа проведения фо- тотопографической съемки: аэрофотосъемка и космическая съемка. Одним из источников данных для фотограмметрических работ является аэрофотосъемка с беспилотных летательных аппаратов (БПЛА), снабженных цифровыми камерами. Применение цифровых камер позволяет получать панхроматические (черно-белые), цветные и спектрозональные (в условных цветах, представляющих различные участки спектра электромагнитных волн) снимки [3-7].

Изображения, получаемые в результате аэрофотосъемки, могут быть снабжены элементами внешнего ориентирования, для чего используются различные телеметрические данные. При проведении съемки с летательного аппарата может производиться фиксация координат снимков при помощи навигационного бортового оборудования и спутниковых систем навигации, таких как ГЛОНАСС и GPS. Координаты снимка задаются положением центра фотографирования. Точность определения координат зависит от задач, для решения которых предполагается применять модель. Фиксация показаний встроенных датчиков (гироскопа и акселерометра) позволяет снабдить снимки угловыми элементами внешнего ориентирования [5; 6; 8-10].

Процесс моделирования земной поверхности на основе аэрофотоснимков может быть условно разделен на два этапа [11]: 1) планирование и выполнение съемки заданной местности в соответствии с требованиями к размеру, качеству и взаимному расположению фотографий; 2) фотограмметрическая обработка фотографий и данных телеметрии с целью получения готовой продукции.

Проведение фотограмметрических работ

При создании планов на основе снимков местности необходимо сформировать из них бесшовную фотомозаику. Для этого требуется, чтобы соседние снимки перекрывались друг с другом [3]. При взаимном ориентировании снимков применяются алгоритмы нахождения особых точек на их перекрытиях. Каждая точка снабжена дескриптором, который представляет собой уникальный идентификатор, выделяющий точку из множества других. Дескрипторы позволяют отождествлять изображения одной и той же точки на разных снимках. Установление соответствий между особыми точками на двух и более снимках позволяет объединить их вместе, трансформировав таким образом, чтобы положения точек точно совпали Metashape Professional: сайт // Geoscan. (дата обращения: 09.10.2020).. Цифровые фотограмметрические системы (ЦФС) позволяют автоматизировать выполнение операций по трансформированию, цветокоррекции и совмещению снимков.

На полученной фотомозаике выделяют опорные точки, по которым осуществляется координатная привязка, и контрольные точки, служащие для последующей оценки точности соответствия координат. Процесс определения координат и высот таких точек называется планово-высотной привязкой (ПВП) [12]. В качестве опорных и контрольных точек могут выступать объекты, точные координаты которых были получены при проведении полевых геодезических работ. Для каждой точки формируется документ, в который включаются ее координаты, идентификатор, обзорная фотосхема, фотографии месторасположения и фотоабрис.

Некоторые ЦФС позволяют автоматически определять расположение и ориентацию фотокамер по общим точкам на загруженных снимках, даже если соответствующие телеметрические данные отсутствуют. В расчет могут быть включены координаты центров фотографирования или опорных точек. Данные о положении фотокамер применяются для построения трехмерных полигональных моделей местности и карт высот. Наличие элементов внешнего ориентирования позволяет упростить процесс привязки мозаики к выбранной системе координат при построении модели местности, поскольку в этом случае задание опорных точек не требуется. Тем не менее, применение опорных точек обычно дает возможность получить более точную привязку по сравнению с использованием телеметрических данных Руководство пользователя Agisoft Metashape Professional Edition, версия 1.5 / Agisoft LCC. (дата обращения: 09.10.2020)..

Критерии оценки качества аэрофотоснимков

Материалы аэрофотосъемки необходимо проверить на предмет их пригодности к использованию при составлении планов и карт. Качество материалов аэрофотосъемки оценивается по фотографическим и фотограмметрическим показателям [1].

Фотограмметрическое качество снимков определяется соответствием параметров полученных снимков заданным параметрам фотографирования [там же]. Фотограмметрическое качество материалов аэрофотосъемки оценивают по следующим критериям [13]: размер продольных и поперечных перекрытий снимков, прямолинейность аэрофотосъемочного маршрута, разворот снимка относительно направления маршрута, углы наклона снимка, фактическая высота фотографирования над средней плоскостью съемочного участка, обеспеченность границ участка съемки.

Проекции аэрофотоснимков, как правило, не являются строго ортогональными. Снимки также могут оказаться подвержены дисторсии, то есть иметь оптические искажения, вызванные различием в расстоянии фотографируемых предметов от оптической оси. В результате изображения одной и той же области на перекрытии соседних снимков могут не совпадать друг с другом. Подобные искажения препятствуют успешному формированию единого бесшовного изображения, а также негативно сказываются на точности получаемых моделей. Для коррекции этих искажений применяется геометрическое трансформирование изображений в соответствии со значением коэффициента дисторсии, которое было определено для примененной фотокамеры. Дисторсия также может быть скомпенсирована при проведении съемки с использованием специальных ор- тоскопических объективов для различных углов поля зрения [3; 6].

Фотографическое качество снимков заключается в отсутствии визуальных дефектов и зависит от освещенности объекта фототопо-графической съемки, состояния атмосферы и состояния применяемой аппаратуры. На аэрофотоснимках, используемых для картографирования территорий, не должны присутствовать облака, тени от них, блики, ореолы и какие-либо иные неоднородности. Снимки должны быть достаточно четкими и детализованными. Разрешение и контрастность снимков должны соответствовать предъявляемым требованиям [13].

К возможным дефектам, снижающим фотографическое качество, относятся шумы и прочие артефакты. Они могут возникать на следующих этапах обработки изображения [14]:

- оцифровки изображения при внешних физических воздействиях на сенсоры и аналого-цифровые преобразователи (АЦП) регистрирующей системы;

- кодирования изображения при квантовании и сжатии данных с потерями;

- передачи при нарушении целостности данных.

Фотографическое качество снимков обычно оценивается визуально, но существует возможность его предварительной численной оценки по уровню шума, четкости и однородности. При вычислении этих оценок цифровые снимки рассматриваются в качестве двумерных матриц, каждый элемент которой соответствует отдельному пикселю изображения. Элемент матрицы представляет собой либо одно число, описывающее яркость пикселя черно-белого изображения, либо набор чисел, описывающих яркость пикселя для всех цветовых каналов цветного изображения [14].

Для получения абсолютной оценки уровня шума применяется среднеквадратичное значение шума, вычисляемое следующим образом [там же]:

где N_rms -- среднеквадратичное значение шума;

к -- количество дискретных отсчетов сигнала;

A. -- значения полезного сигнала;

B. -- значения реального сигнала.

Четкость снимка оценивается с помощью оператора Лапласа. В результате применения оператора Лапласа к матрице пикселей черно-белого цифрового изображения получается новая матрица той же размерности. При этом пикселям с перепадами яркости в новой матрице соответствуют нулевые значения, что позволяет находить границы объектов на снимках. Оценка четкости снимка равна среднему значению по элементам полученной матрицы. Более четким изображениям соответствуют более высокие средние значения. Значение оператора Лапласа для прямоугольной системы координат вычисляется следующим образом Laplace Operator // OpenCV team. (дата обращения: 11.02.2021).:

Сравнение гистограмм изображений позволяет обнаруживать на них неоднородности, влияющие на яркость снимков или их участков. Сравнение осуществляется путем выявления корреляционной зависимости между значениями гистограмм Histogram Comparison // OpenCV team. (дата обращения: 12.02.2021).. Эти значения описывают количество пикселей различной яркости на изображениях. Предполагается, что значения гистограмм соседних снимков, а также фрагментов одного и того же снимка не должны значительно отличаться. Гистограммы могут быть построены для всего изображения в черно-белом виде или какого-либо из его цветовых каналов Histograms -- 1: Find, Plot, Analyze!!! // OpenCV team. (дата обращения: 12.02.2021)..

Устранение различных дефектных участков на составляемых ортофотопланах может быть выполнено посредством ЦФС с возможностью ручного редактирования линий реза. Это позволяет пользователю системы выбирать конкретные снимки, которые будут использованы для обозначенных им участков.

Автоматизированная предварительная оценка качества полученных материалов служит для оперативного определения наличия необходимости в повторном проведении аэрофотосъемки участка местности. Полученные при этом оценки качества позволяют выявить аномальные снимки, которые следует проверить вручную, что исключает необходимость длительной ручной проверки всего комплекта материалов аэрофотосъемки. Если неустранимые дефекты не будут обнаружены вовремя, то это может привести к значительным затратам времени и ресурсов на повторную подготовку к съемке и ожидание подходящих условий.

Программа «Оценка качества снимков»

Операции по оцениванию качества материалов аэрофотосъемки необходимо повторять для каждого из поступивших на обработку снимков, что требует значительных трудозатрат. Для автоматизации этого процесса разработано специализированное программное обеспечение, выполняющее функции вычисления предварительных оценок фотографического качества аэрофотоснимков. При создании данного приложения использована платформа. NET Framework версии 4.7.2 What is .NET Framework? // Microsoft Corporation. (дата обращения: 08.02.2021)., объектно-ориентированный язык программирования С# Краткий обзор языка C# // Microsoft Corporation. (дата обращения: 08.02.2021). и библиотека алгоритмов компьютерного зрения OpenCV About -- OpenCV // Microsoft Corporation. (дата обращения: 08.02.2021).. Для разработки графического пользовательского интерфейса приложения применена технология Windows Forms Общие сведения о Windows Forms // Microsoft Corporation. (дата обращения: 09.02.2021)., позволяющая создавать окна, которые характерны для операционных систем Windows.

Программа обрабатывает снимки и выводит на экран следующие характеристики (см. рисунок):

- разрешение изображения в пикселях;

- оценка четкости снимка, вычисленная как среднее по значениям, полученным при помощи оператора Лапласа (QFocus);

- результаты сравнения гистограмм изображений (Hist. norm и Hist. prev);

- среднеквадратичное значение шума (Noise) и среднеквадратичное значение шума относительно указанного пользователем размера пикселя (Norm. noise).

Результаты сравнения гистограмм включают среднее по величинам коэффициентов корреляции между значениями гистограммы исходного снимка и значениями гистограммы его четвертей (Hist. norm), а также величину коэффициента корреляции между значениями гистограмм текущего и предыдущего снимков (Hist. prev).

Результаты могут быть дополнены выводами о целостности файлов изображений. Для обнаружения поврежденных файлов производится поиск аномально длинных последовательностей одинаковых байтов.

карта аэрофотосъемка цифровой камера

Результаты работы программы