Procedimiento de estimación del movimiento de un instrumento de observación por pasada que sobrevuela un cuerpo celeste.

Procedimiento de estimación del movimiento de un instrumento de observación (10) embarcado en unvehículo que sobrevuela un cuerpo celeste,

incluyendo el instrumento de observación (10) al menos dos barras (b1,b2) cuyas líneas de mira son diferentes, incluyendo cada barra unas celdas sensibles y realizando la adquisiciónsucesiva, mediante pasada de su línea de mira sobre el cuerpo celeste, de imágenes línea que forman una imagencompuesta, representando unas partes de las imágenes compuestas sensiblemente una misma escena del cuerpoceleste, caracterizado porque el movimiento estimado se determina mediante optimización de una función global queacumula:

- una función de semejanza imagen que asocia, con una hipótesis de movimiento dada, una semejanza entrevalores de píxeles entre los que se establece una correspondencia de al menos un par de imágenes compuestas,siendo unos píxeles entre los que se establece una correspondencia píxeles que representan teóricamente el mismopunto de la escena observada habida cuenta de la hipótesis de movimiento que se considere,

- una función de semejanza externa que asocia, con dicha hipótesis de movimiento que se considere, unasemejanza entre dicha hipótesis de movimiento y unas medidas, representativas de movimientos del instrumento deobservación, efectuadas por uno o unos diferentes sensores de las barras del instrumento de observación,incluyendo el procedimiento, para cada hipótesis de movimiento que se considere a lo largo de la optimización de lafunción global, las etapas:

- (200) de determinación, en función de la hipótesis de movimiento que se considere y de un modelogeométrico de las direcciones de mira de las celdas sensibles de las barras del instrumento de observación (10), deal menos una transformación de establecimiento de correspondencias entre los píxeles del al menos un par deimágenes compuestas, llamada "transformación espacio-temporal",

- (201) de establecimiento de correspondencias entre los píxeles del al menos un par de imágenescompuestas por medio de la al menos una transformación espacio-temporal.

Procedimiento de estimación del movimiento de un instrumento de observación por pasada que sobrevuela un cuerpo celeste La presente invención pertenece al ámbito de la explotación de imágenes obtenidas mediante al menos dos barras de un instrumento de observación por pasada embarcado a bordo de un vehículo (avión, vehículo aéreo no tripulado, helicóptero, satélite, etc.) que sobrevuela un cuerpo celeste, tal como la Tierra.

Una barra de un instrumento por pasada incluye una pluralidad de celdas sensibles (típicamente de 100 a 100 000) generalmente organizadas en fila, ocasionalmente en varias filas. La línea de mira de la barra está dirigida hacia la superficie terrestre y conforma con la fila de celdas sensibles un plano, llamado «plano de mira».

Se puede definir la línea de mira principal del instrumento, bien como la línea de mira del píxel central de una de las dos barras, o bien como la línea de mira del píxel central de una barra ficticia que estaría ubicada, por ejemplo, a igual distancia de las dos barras.

A lo largo de una fotografía, cada barra adquiere sucesivamente, mediante pasada de su plano de mira sobre la escena observada, unas imágenes línea que representan diferentes porciones lineales de dicha escena. Cada celda sensible de la barra registra en un píxel la intensidad luminosa de una zona de la porción lineal apuntada, en la longitud de onda de interés.

La pasada del plano de mira de cada barra se efectúa por ejemplo por desplazamiento del vehículo. Tal es generalmente el caso para un instrumento embarcado en un satélite ubicado en una órbita baja.

En general, la adquisición de las imágenes línea de una misma barra se realiza durante un período fijo de tiempo (tiempo de adquisición) y con una frecuencia de adquisición sensiblemente constante.

Para una aplicación típica en el campo espacial, un instrumento de observación es embarcado a bordo de un satélite en órbita a entre 500 y 800 kilómetros de altitud, estando dirigida nominalmente su línea de mira hacia el centro de la Tierra; la focal del instrumento es de 0, 5 a 15 metros, el campo de visión es de 1 a 20 grados, cada barra incluye una fila de 5000 a 50 000 celdas sensibles, la velocidad de pasada está comprendida entre 6, 5 y 6, 8 kilómetros por segundo, la frecuencia de adquisición es de 500 a 5000 hercios; el seccionamiento (longitud de la porción lineal abarcada por una imagen línea en la superficie terrestre) es de 10 a 100 kilómetros, la dimensión de una zona cuya imagen es formada por un píxel es de 0, 5 a 20 metros en la superficie de la Tierra. Las barras están separadas generalmente de 5 a 50 centímetros en el plano focal; la diferencia de tiempo entre la toma de imagen de un punto de la superficie terrestre por la primera barra y su toma de imagen por la segunda barra es de 0, 05 a 5 segundos.

Las sucesivas imágenes línea adquiridas por una misma barra forman una matriz de píxeles llamada «imagen compuesta», que representa la escena observada durante la fotografía. Se comprende que, debido a que las imágenes línea son adquiridas en diferentes instantes y debido a los movimientos de instrumento en el transcurso de la fotografía, la imagen compuesta distribuida en un plano según una cuadrícula regular no representa la escena de manera exacta tal y como la debería de ver idealmente un observador que se hallase suspendido sobre dicha escena. Por ejemplo, debido a esos movimientos, una carretera perfectamente recta podría ser curvilínea en la imagen compuesta.

En el caso más general, en el transcurso de una fotografía, dos barras diferentes formarán dos imágenes compuestas diferentes cuyos píxeles adquiridos en un momento dado representan zonas diferentes de la escena observada. En general, la disposición de las barras, por ejemplo paralelas en el plano focal del instrumento de observación, es tal que estas imágenes compuestas poseen un considerable solapamiento espacial cuando el vehículo progresa por encima de la escena que se ha de observar.

Las diferencias entre las dos imágenes compuestas provienen de que las líneas de mira asociadas a las dos barras son diferentes. En consecuencia, las imágenes compuestas no se solapan del todo al principio y al final de la fotografía. Pero las diferencias entre las dos imágenes compuestas provienen sobre todo de los propios movimientos del instrumento, ya que estos van a afectar en cualquier momento a píxeles diferentes en cada imagen compuesta, justamente debido a la distancia entre las líneas de mira de las dos barras.

Es conocido, por la patente FR 2899344, un procedimiento de reconstrucción de la línea de mira en el que se determinan, por correlación, zonas características homólogas entre las imágenes compuestas de una misma escena adquiridas por dos barras diferentes, y se reconstruyen las variaciones angulares de la línea de mira en función de las distancias geométricas entre las posiciones (es decir, los índices de los píxeles) de las zonas características en cada una de dichas imágenes compuestas.

Sin embargo, este procedimiento cuenta con numerosas limitaciones.

Por ejemplo, la capacidad de poder determinar o no zonas características homólogas en las dos imágenes compuestas depende en gran manera de la naturaleza de la escena observada. Por ejemplo, para escenas de

escasa textura, tales como escenas de mar/océano y/o montaña nevada, será imposible a efectos prácticos determinar zonas características homólogas en número suficiente para tener buenas prestaciones en la reconstrucción de la línea de mira.

Además, el procedimiento de la patente FR 2899344 es sensible a efectos de paralaje y/o a la presencia de nubes, que pueden distorsionar o impedir la correlación de las zonas características homólogas.

En el procedimiento de la patente FR 2899344, los parámetros estimados por correlación entre zonas características homólogas son las variaciones angulares relativas de un instante de muestreo a otro, lo cual precisa de una etapa adicional de filtrado y de integración para reconstruir las variaciones angulares absolutas, etapa que puede mostrarse gravosa en cuanto a complejidad computacional.

Además, el procedimiento de la patente FR 2899344, aplicándose muy bien a un par de imágenes compuestas, no es fácilmente generalizable al procesamiento simultáneo de más de dos imágenes compuestas que poseen diferencias temporales diferentes, e incluso diferentes frecuencias de adquisición.

Son conocidos asimismo otros procedimientos, véase por ejemplo:

-F. Mueller et al.: «Digital photogrammetric assembly line (DPA) point determination using airborne three-line camera imager y - practical results», Proc. SPIE, vol. 2357, n.º 592, páginas 592-598;

-Chen et al.: «DEM generation with prism, Alos simulation data», International Conference on Space Information Technology, vol. 5985, páginas 1-7;

-Szeliski Richard, «Image alignment and stitching: a tutorial», http://pages.cs.wisc.edu/~dyer/ai-qual/szeliskitr06.pdf;

-Yuji Okochi et al.: «Extrinsic camera parameter estimation based on feature estimation and GPS data», Computer Vision, ACCV 2006 Lecture Notes in Computer Science, páginas 369-378.

La presente invención tiene por finalidad aportar soluciones a todas estas limitaciones, al proponer un procedimiento de estimación del movimiento del instrumento de observación, adaptado a la utilización simultánea de las imágenes línea adquiridas por todas las barras del instrumento de observación, aun cuando el número de dichas barras es igual o mayor que tres.

La presente invención tiene asimismo por finalidad proponer un procedimiento de estimación que sea robusto aun cuando la escena observada incluye una o unas zonas de escasa textura.

La presente invención tiene asimismo por finalidad proponer un procedimiento de estimación adaptado para tomar en cuenta, aparte de imágenes compuestas proporcionadas por las diferentes barras, información proporcionada en particular por los sensores de actitud embarcados en el vehículo y/o tomar en cuenta un conocimiento a priori de algunas características del movimiento del instrumento de observación.

La presente invención concierne a un procedimiento de estimación del movimiento de un instrumento de observación embarcado en un vehículo que sobrevuela un cuerpo celeste, incluyendo el instrumento de observación al menos dos barras cuyas líneas de mira son diferentes, incluyendo cada barra unas celdas sensibles y realizando aquellas la adquisición sucesiva, mediante pasada de su línea de mira sobre el cuerpo celeste, de imágenes línea que forman una imagen compuesta, representando partes de las imágenes... [Seguir leyendo]

1. Procedimiento de estimación del movimiento de un instrumento de observación (10) embarcado en un vehículo que sobrevuela un cuerpo celeste, incluyendo el instrumento de observación (10) al menos dos barras (b1, b2) cuyas líneas de mira son diferentes, incluyendo cada barra unas celdas sensibles y realizando la adquisición sucesiva, mediante pasada de su línea de mira sobre el cuerpo celeste, de imágenes línea que forman una imagen compuesta, representando unas partes de las imágenes compuestas sensiblemente una misma escena del cuerpo celeste, caracterizado porque el movimiento estimado se determina mediante optimización de una función global que acumula:

-una función de semejanza imagen que asocia, con una hipótesis de movimiento dada, una semejanza entre valores de píxeles entre los que se establece una correspondencia de al menos un par de imágenes compuestas, siendo unos píxeles entre los que se establece una correspondencia píxeles que representan teóricamente el mismo punto de la escena observada habida cuenta de la hipótesis de movimiento que se considere,

-una función de semejanza externa que asocia, con dicha hipótesis de movimiento que se considere, una semejanza entre dicha hipótesis de movimiento y unas medidas, representativas de movimientos del instrumento de observación, efectuadas por uno o unos diferentes sensores de las barras del instrumento de observación,

incluyendo el procedimiento, para cada hipótesis de movimiento que se considere a lo largo de la optimización de la función global, las etapas:

- (200) de determinación, en función de la hipótesis de movimiento que se considere y de un modelo geométrico de las direcciones de mira de las celdas sensibles de las barras del instrumento de observación (10) , de al menos una transformación de establecimiento de correspondencias entre los píxeles del al menos un par de imágenes compuestas, llamada «transformación espacio-temporal»,

- (201) de establecimiento de correspondencias entre los píxeles del al menos un par de imágenes compuestas por medio de la al menos una transformación espacio-temporal.

2. Procedimiento según la reivindicación 1, en el que la función global se optimiza iterativamente, mediante iteración de las siguientes etapas hasta que se verifique un criterio de parada:

- (200) determinación de la al menos una transformación espacio-temporal del al menos un par de imágenes compuestas partiendo de la hipótesis de movimiento de la iteración en curso,

- (201) establecimiento de correspondencias entre los píxeles del al menos un par de imágenes compuestas,

- (202) cálculo, para la función de semejanza imagen, de unos datos imagen en función de dichos píxeles entre los que se establece una correspondencia, comprendiendo dichos datos imagen al menos un gradiente de la función de semejanza imagen, representativo de la variación, en la proximidad de la hipótesis de movimiento de la iteración en curso, de la semejanza entre los valores de los píxeles entre los que se establece una correspondencia del al menos un par de imágenes compuestas,

- (203) actualización de la hipótesis de movimiento para la siguiente iteración, en función de los datos imagen.

3. Procedimiento según una de las anteriores reivindicaciones, en el que la función global se optimiza iterativamente, mediante iteración de las siguientes etapas hasta que se verifique un criterio de parada:

- (204) cálculo, para la función de semejanza externa, de unos datos externos en función de las medidas del

o los sensores y de la hipótesis de movimiento de la iteración en curso, comprendiendo dichos datos externos al menos un gradiente de la función de semejanza externa, representativo de la variación, en la proximidad de esa hipótesis de movimiento, de la semejanza entre la hipótesis de movimiento de la iteración en curso y las medidas del

o los sensores,

- (203) actualización de la hipótesis de movimiento para la siguiente iteración, en función de los datos externos.

4. Procedimiento según una de las anteriores reivindicaciones, en el que al menos un sensor es un giroscopio o un sensor estelar, o un sensor angular de un espejo orientable del instrumento de observación (10) .

5. Procedimiento según una de las anteriores reivindicaciones, en el que se determina el movimiento estimado en función de un modelo temporal predefinido del movimiento del instrumento de observación (10) .

6. Procedimiento según la reivindicación 5, en el que el movimiento estimado se determina mediante optimización de una función de semejanza modelo que asocia, con una hipótesis de movimiento dada, una semejanza entre dicha hipótesis de movimiento y el modelo temporal de movimiento.

7. Procedimiento según la reivindicación 6, que incluye una etapa (206) de actualización del modelo temporal de movimiento en función de una hipótesis de movimiento.

8. Procedimiento según una de las reivindicaciones 6 a 7, en el que la función de semejanza modelo se optimiza iterativamente, mediante iteración de las siguientes etapas hasta que se verifique un criterio de parada:

- (205) cálculo, para la función de semejanza modelo, de unos datos modelo en función del modelo temporal de movimiento y de la hipótesis de movimiento de la iteración en curso, comprendiendo dichos datos modelo al menos un gradiente de la función de semejanza modelo, representativo de la variación, en la proximidad de esa hipótesis de movimiento, de la semejanza entre la hipótesis de movimiento de la iteración en curso y el modelo temporal de movimiento,

- (203) actualización de la hipótesis de movimiento para la siguiente iteración, en función de los datos modelo.

9. Procedimiento según una de las reivindicaciones 6 a 8, en el que la función de semejanza imagen, la función de semejanza externa y la función de semejanza modelo son optimizadas conjuntamente, acumulando la función global dicha función de semejanza imagen, dicha función de semejanza externa y dicha función de semejanza modelo.

10. Procedimiento según una de las reivindicaciones 5 a 9, en el que el modelo temporal de movimiento es un modelo de movimiento paramétrico.

11. Procedimiento según la reivindicación 10, en el que el modelo de movimiento paramétrico es un modelo cuyas funciones base son del tipo polinomios, u ondículas, o sinusoides, o splines.

12. Procedimiento según una de las reivindicaciones 5 a 9, en el que el modelo temporal de movimiento es un modelo de movimiento probabilístico.

13. Procedimiento según la reivindicación 12, en el que el modelo de movimiento probabilístico es un modelo de tipo autorregresivo.