带有地理编码的光学视频卫星物方稳像方法

周楠; 曹金山; 肖蕾; 曹世翔

doi:10.13203/j.whugis20200306

美国《工程索引》（EI）核心期刊
美国《剑桥科学文摘》（CSA）收录期刊
荷兰斯高帕斯数据库（Scopus）收录期刊
英国INSPEC数据库（SA）收录期刊

留言板

尊敬的读者、作者、审稿人, 关于本刊的投稿、审稿、编辑和出版的任何问题, 您可以本页添加留言。我们将尽快给您答复。谢谢您的支持!

姓名
邮箱
手机号码
标题
留言内容
验证码

带有地理编码的光学视频卫星物方稳像方法

周楠, 曹金山, 肖蕾, 曹世翔

文章导航 > 武汉大学学报 ● 信息科学版 > 优先出版

周楠, 曹金山, 肖蕾, 曹世翔. 带有地理编码的光学视频卫星物方稳像方法[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版. doi: 10.13203/j.whugis20200306

引用本文:

周楠, 曹金山, 肖蕾, 曹世翔. 带有地理编码的光学视频卫星物方稳像方法[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版. doi: 10.13203/j.whugis20200306

ZHOU Nan, CAO Jinshan, XIAO Lei, CAO Shixiang. A Geo-coded Stabilization Approach for Optical Video Satellites in Object Space[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University. doi: 10.13203/j.whugis20200306

Citation:

ZHOU Nan, CAO Jinshan, XIAO Lei, CAO Shixiang. A Geo-coded Stabilization Approach for Optical Video Satellites in Object Space[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University. doi: 10.13203/j.whugis20200306

带有地理编码的光学视频卫星物方稳像方法

doi: 10.13203/j.whugis20200306

1 北京空间机电研究所, 北京 100076;
2 湖北工业大学计算机学院, 湖北武汉 430068;
3 火箭军装备部某代表室, 北京 100085

基金项目:

国家自然科学基金项目（61801331）

详细信息

作者简介:
周楠,硕士,高级工程师,主要从事卫星影像几何处理研究。nan_zhou2006@126.com

中图分类号: P236

A Geo-coded Stabilization Approach for Optical Video Satellites in Object Space

1 Beijing Institute of Space Mechanics & Electricity, Beijing 100076, China;
2 School of Computer Science, Hubei University of Technology, Wuhan 430068, China;
3 Representative Office of Equipment Department, PLA Rocket Force, Beijing 100085, China

Funds:

the National Natural Science Foundation of China, No. 61801331

摘要: 发现运动目标并获得运动目标的地理位置与运动速度，是光学视频卫星非常重要的一个高精度应用。现有光学卫星视频稳像方法虽然可以获得稳定流畅的视频数据，但视频数据中缺少几何信息，难以满足这一应用需求。针对该问题，本文提出一种带有地理编码的光学视频卫星物方稳像方法。该方法充分利用卫星视频帧的定向参数信息，构建基于视频帧定向模型的帧间运动模型，并通过辅帧定向参数的运动补偿，实现视频序列帧间几何一致性，再在物方空间对视频序列进行地理编码，生成带有地理编码的流畅视频数据。经对珠海一号卫星视频数据的试验结果表明，本文方法可以有效消除卫星平台抖动和卫星定轨测姿等误差对卫星视频帧间几何精度的影响，获得的帧间几何精度与视频稳像精度均优于0.3像素。
- 视频卫星 /
- 视频稳像 /
- 运动估计 /
- 运动补偿 /
- 地理编码
Abstract: It is a very important highly accurate application of optical video satellites to discover a moving target and obtain its geographic position and moving speed. Although the existing stabilization approaches for optical video satellites can obtain stable and smooth videos, the lack of geometric information in the satellite videos makes them difficult to meet the above application requirements. To solve this problem, a geo-coded stabilization approach for optical video satellites in object space is proposed in this paper. The proposed approach takes full advantage of the orientation parameter information of satellite video frames. An interframe motion model based on the video frame orientation model is first established. Then, the orientation parameters of the auxiliary frame are motion compensated to achieve the geometric consistency between the video frames. Finally, all the video frames are geo-coded in object space, and the geo-coded smooth video can be generated. The experimental results of a ZhuHai-1 satellite video showed that the proposed approach could effectively eliminate the influence of satellite jitter errors and satellite position and attitude errors. Both the geometric accuracy between the video frames and the video stabilization accuracy achieved by the proposed approach reached better than 0.3 pixels.
- video satellite /
- video stabilization /
- motion estimation /
- motion compensation /
- geocoding

[1]	Kim H S, Lee J H, Kim C K, et al. Zoom Motion Estimation Using Block-Based Fast Local Area Scaling[J]. IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, 2012, 22(9):1280-1291.
[2]	Kim T, Lee S and Paik J. Combined Shape and Feature-based Video Analysis and Its Application to Non-rigid Object Tracking[J]. IET Image Processing, 2011, 5(1):87-100.
[3]	Lim A, Ramesh B, Yang Y, et al. Real-Time Optical flow-based Video Stabilization for Unmanned Aerial Vehicles[J]. Journal of Real-Time Image Processing, 2017, (6):1-11.
[4]	Erturk S. Digital Image Stabilization with Sub-image Phase Correlation Based Global Motion Estimation[J]. IEEE Transactions on Consumer Electronics, 2003, 49(4):1320-1325.
[5]	Foroosh H, Zerubia J and Berthod M. Extension of Phase Correlation to Subpixel Registration[J]. IEEE Transactions on Image Processing, 2002, 11(3), 188-200.
[6]	Grundmann M, Kwatra V and Essa I. Auto-directed Video Stabilization with Robust L1 Optimal Camera Paths[C]. IEEE Conference on Computer Vision & Pattern Recognition, 2011, 42(7):225-232.
[7]	Jia R, Zhang H and Wang L. Digital Image Stabilization Based on Phase Correlation[C]. International Conference on Artificial Intelligence and Computational Intelligence, Shanghai, China, 7-8 November, 2009, 3:485-489.
[8]	Walha A, Wali A and Alimi A M. Video Stabilization with Moving Object Detecting and Tracking for Aerial Video Surveillance[J]. Multimedia Tools and Applications, 2015, 74:6745-6767.
[9]	Kumar S, Azartash H, Biswas M, et al. Real-Time Affine Global Motion Estimation Using Phase Correlation and Its Application for Digital Image Stabilization[J]. IEEE Transactions on Image Processing, 2011, 20(12):3406-3418.
[10]	Matsushita Y, Ofek E, Ge W, et al. Full-frame Video Stabilization with Motion Inpainting[J]. IEEE Transactions on Pattern Analysis & Machine Intelligence, 2006, 28(7):1150-1163.
[11]	Aguilar W G and Angulo C. Real-Time Model-Based Video Stabilization for Microaerial Vehicles[J]. Neural Process Letters, 2015, 43:459-477.
[12]	Zhang G, Hua W, Qin X, et al. Video Stabilization Based on a 3D Perspective Camera Model[J]. Visual Computer, 2009, 25(11):997-1008.
[13]	Murthy K, Shearn M, Smiley B D, et al. SkySat-1:Very High-Resolution Imagery from a Small Satellite[C]. SPIE Proceedings on Sensors, Systems, and Next-Generation Satellites, Amsterdam, Netherlands, 2014.
[14]	Tao C V and Hu Y. A Comprehensive Study of the Rational Function Model for Photogrammetric Processing[J]. Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, 2000,67(12):1347-1357.

[1]	彭明军, 李宗华, 刘辉, 孟成, 李勇. 基于中文分词的加权地理编码在COVID-19疫情防控空间定位中的应用 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, doi: 10.13203/j.whugis20200212
[2]	吴佳奇, 蒋永华, 沈欣, 李贝贝, 潘申林. 决策树弱分类支持的卫星视频运动检测 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, doi: 10.13203/j.whugis20180094
[3]	肖晶, 胡瑞敏. 星地协同的卫星视频高效压缩方法 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, doi: 10.13203/j.whugis20180159
[4]	胡学敏, 郑宏, 郭琳, 熊饶饶. 利用鱼眼相机对人群进行运动估计 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, doi: 10.13203/j.whugis20150090
[5]	解愉嘉, 刘学军. 顾及轨迹地理方向的监控视频浓缩方法 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, doi: 10.13203/j.whugis20160080
[6]	刘慧, 李清泉, 高春仙, 曾喆. 利用C_SURF配准的空基视频运动目标检测 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, doi: 10.13203/j.whugis20130121
[7]	丰江帆, 宋虎. 利用随机图语法的地理视频运动要素解析 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, doi: 10.13203/j.whugis20120711
[8]	雷海军, 谢莲花, 何业军, 朱国云. AVS菱形搜索运动估计算法优化 . 武汉大学学报 ● 信息科学版,
[9]	孔云峰. 地理视频数据模型设计及网络视频GIS实现 . 武汉大学学报 ● 信息科学版,
[10]	王文龙, 唐炉亮, 李清泉, 雷波. 一种利用飞艇航拍视频的运动车辆检测方法 . 武汉大学学报 ● 信息科学版,
[11]	唐旭日, 陈小荷, 张雪英. 中文文本的地名解析方法研究 . 武汉大学学报 ● 信息科学版,
[12]	陈尔学, 李增元, 田昕, 凌飞龙. 星载SAR地形辐射校正模型及其效果评价 . 武汉大学学报 ● 信息科学版,
[13]	尹天鹤, 张丰, 刘仁义, 刘南. 一种基于航迹线文件的声纳图像裂缝处理方法 . 武汉大学学报 ● 信息科学版,
[14]	明英, 蒋晶珏. 视频序列图像中运动目标检测与阴影去除 . 武汉大学学报 ● 信息科学版,
[15]	谢治平, 何燕, 贺贵明. 基于自适应背景估计的视频运动对象提取 . 武汉大学学报 ● 信息科学版,
[16]	丁锐, 邝继顺, 谭论正. 用于运动估计的高效三步法的VLSI实现 . 武汉大学学报 ● 信息科学版,
[17]	李琦, 罗志清, 郝力, 安真臻. 基于不规则网格的城市管理网格体系与地理编码 . 武汉大学学报 ● 信息科学版,
[18]	喻占武, 黄晓杰, 贾佳, 范励. 适用于H.264的高性能快速运动估计算法 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, doi: 10.13203/j.whugis2004.05.020
[19]	段汉文, 沈未名, 朱荣, 徐正全. H.261视频编码协议中BCH前向纠错码的快速算法 . 武汉大学学报 ● 信息科学版,
[20]	沈未名, 朱立, 李国宽. 错误多发异质网络环境下视频编码系统的总体设计 . 武汉大学学报 ● 信息科学版,

点击查看大图

计量

文章访问数: 325
HTML全文浏览量: 48
PDF下载量: 9
被引次数: 0

带有地理编码的光学视频卫星物方稳像方法

doi: 10.13203/j.whugis20200306

1 北京空间机电研究所, 北京 100076;

2 湖北工业大学计算机学院, 湖北武汉 430068;

3 火箭军装备部某代表室, 北京 100085

基金项目:

国家自然科学基金项目（61801331）

作者简介:
周楠,硕士,高级工程师,主要从事卫星影像几何处理研究。nan_zhou2006@126.com

收稿日期: 2021-05-21

中图分类号: P236

关键词:

摘要: 发现运动目标并获得运动目标的地理位置与运动速度，是光学视频卫星非常重要的一个高精度应用。现有光学卫星视频稳像方法虽然可以获得稳定流畅的视频数据，但视频数据中缺少几何信息，难以满足这一应用需求。针对该问题，本文提出一种带有地理编码的光学视频卫星物方稳像方法。该方法充分利用卫星视频帧的定向参数信息，构建基于视频帧定向模型的帧间运动模型，并通过辅帧定向参数的运动补偿，实现视频序列帧间几何一致性，再在物方空间对视频序列进行地理编码，生成带有地理编码的流畅视频数据。经对珠海一号卫星视频数据的试验结果表明，本文方法可以有效消除卫星平台抖动和卫星定轨测姿等误差对卫星视频帧间几何精度的影响，获得的帧间几何精度与视频稳像精度均优于0.3像素。

English Abstract

A Geo-coded Stabilization Approach for Optical Video Satellites in Object Space

1 Beijing Institute of Space Mechanics & Electricity, Beijing 100076, China;

2 School of Computer Science, Hubei University of Technology, Wuhan 430068, China;

3 Representative Office of Equipment Department, PLA Rocket Force, Beijing 100085, China

Funds:

the National Natural Science Foundation of China, No. 61801331

Received Date: 2021-05-21

Keywords:

Abstract: It is a very important highly accurate application of optical video satellites to discover a moving target and obtain its geographic position and moving speed. Although the existing stabilization approaches for optical video satellites can obtain stable and smooth videos, the lack of geometric information in the satellite videos makes them difficult to meet the above application requirements. To solve this problem, a geo-coded stabilization approach for optical video satellites in object space is proposed in this paper. The proposed approach takes full advantage of the orientation parameter information of satellite video frames. An interframe motion model based on the video frame orientation model is first established. Then, the orientation parameters of the auxiliary frame are motion compensated to achieve the geometric consistency between the video frames. Finally, all the video frames are geo-coded in object space, and the geo-coded smooth video can be generated. The experimental results of a ZhuHai-1 satellite video showed that the proposed approach could effectively eliminate the influence of satellite jitter errors and satellite position and attitude errors. Both the geometric accuracy between the video frames and the video stabilization accuracy achieved by the proposed approach reached better than 0.3 pixels.

周楠, 曹金山, 肖蕾, 曹世翔. 带有地理编码的光学视频卫星物方稳像方法[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版. doi: 10.13203/j.whugis20200306

引用本文:

周楠, 曹金山, 肖蕾, 曹世翔. 带有地理编码的光学视频卫星物方稳像方法[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版. doi: 10.13203/j.whugis20200306

Citation: