一种多源遥感图像自动配准方法技术

技术编号:7306351 阅读:390 留言:0更新日期:2012-05-02 16:52
本发明专利技术公开了一种多源遥感图像自动配准方法,包括对基准图像和待配准图像重叠区进行裁剪和对待配准图像进行小波尺度变换,使其分辨率与基准图像一致的步骤;对基准图像进行切片并进行特征点检测,提取均匀分布的特征点并获得初始匹配同名点对的步骤;利用初始匹配同名点对统计求得待配准图像经纬度方向整体偏移量的步骤;根据经纬度方向整体偏移量修正初始匹配同名点对,并对修正后特征点进行双向互相关特征点匹配获取亚像素定位精度的精匹配同名点,最终重采样得到配准图像的步骤。采用本发明专利技术有效克服了HJ星多源遥感图像大视场、大跨度、异特性等特点,可快速检测大量分布均匀、稳定、可靠的高精度匹配同名点对,并进行基于密集三角网的微分纠正。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及,属于卫星图像处理
,可用于HJ星红外、CCD和高光谱同类传感器和异类传感器图像的自动配准。
技术介绍
图像配准是图像处理的基本任务之一,是对取自不同时间、不同传感器或不同视角的同一景物的两幅图像或多幅图像进行匹配、叠加的过程。已经被广泛应用于图像分析、 变化检测和信息融合等领域。设参考图像和待配准图像分别用I1(Xyy1)和I2(x2,y2)表示, 则图像配准在数学上可以表示为I1 (X1, Y1) = g(I2(T(x2, y2)))其中,g( ·)是一维灰度变换,T( ·)是二维空间位置变换。由于在大多数情况下, 配准后的两幅图像一般不要求灰度一致,而且配准也并不能通过一个或多个变换来达到两幅图像的完全等同,而只能做到某种程度上的近似。HJ星多源遥感图像配准具有其自身的特殊性,主要表现在HJ星CXD相机和红外相机分别通过双相机拼接(二台士30度视场)和双面镜扫描(士四度扫描范围)实现大视场观测;高光谱成像仪幅宽50km,侧向可视范围士30度。HJ星多源遥感图像空间分辨率从 30m、100m、150m到300m不等,跨度大。将低分辨率图像向与之分辨率差异较大的较高分辨率转换,要利用插值算法,增加带宽等方式,填充大量虚假信息,会引起图像失真,影响配准精度。典型的图像配准算法大致可以分为基于像素的、基于灰度的、基于特征的和基于物理模型的方法。目前,对于多源遥感图像的配准,主要采用的是基于特征的配准方法。在基于特征的图像配准方法中,特征的选择与提取无疑对图像配准的质量有着很大的影响, 其将极大地影响图像配准成功率。传统的图像配准技术要达到较高的精度,通常需要引入一定的人工干预,手工方式不但降低了系统的效率,而且影响了系统的应用性。目前,还没有应用于业务化系统的HJ数据快速自配准方法。如何实现特征点的自动提取与自动匹配、如何提高宽幅遥感影像匹配效率、如何采用考虑成像几何的自动配准更好满足大视场、大跨度、异特性特点,是本专利技术重点解决的问题。
技术实现思路
本专利技术的技术解决问题是克服现有技术的不足,提供了,该方法有效克服了 HJ星多源遥感图像大视场、大跨度、异特性等特点,可自动快速检测大量分布均勻、稳定、可靠的高精度匹配同名点对,并进行基于密集三角网的微分纠正,支持HJ星红外、CCD和高光谱同类传感器和异类传感器的多源遥感图像的配准。本专利技术解决了传统多源影像配准过程中需要人为干预的问题,在处理初始阶段通过预设参数就可实现全流程自动配准。本专利技术的技术解决方案是,包括下列步骤1.根据遥感数据自带的经纬度信息,对基准图I1和待配准图像I2的重叠区进行裁剪,得到基准图裁剪结果影像I1*和待配准图裁剪结果影像ΙΛ2.根据基准图和待配准图像分辨率信息R1和&,判断分辨率是否一致,一致则进行下一步;不一致则对待配准图裁剪结果影像进行尺度变换(1)对待配准图裁剪结果影像I/进行Mallat小波分解;得到一个低频图像信号以及不同分辨率上的高频图像信号。(2)图像经过小波分解后,待配准图裁剪结果影像I/被分解成沿水平、垂直和对角三个方向的一系列高频信号图像与一个低频图像,其中同一方向的各高频图像信号之间具有相似性。小波尺度变换就是利用这种相似性,进行高频外推插值;(3)利用小波反变换重构出比原始图像分辨率更高的插值图像WD,本方法在高频外推插值时采用的插值方法为双三次插值。3.对基准图裁剪结果影像I1*并进行FAST特征点检测,提取均勻分布的特征点; 依据2级图像的地理信息对应关系在待校正图像上定位匹配点,得到初始匹配同名点对(1)将基准图裁剪结果影像I1*按照预设大小进行切片,得到图像片Ili (i = 1, 2,. . .,M,M是图像片总数)。一个线程一次对一个切片的数据Ili进行FAST特征点检测, 实现特征点检测阶段的并行处理(2)记基准图裁剪结果影像I广检测的特征点为PixIliG = 1,2,3,...,N)。GDAL 遥感图像库的OpenGIS坐标转换方法提供了用来描绘坐标系统(投影和基准面)以及坐标系统相互之间转换的服务,本专利技术通过这种坐标转换结合地理定位信息在待配准裁剪图像的尺度变换图像WD上获取初始匹配同名点Pixffi (i = 1,2,3,. . .,N),N为特征点总数目。4.选取初始匹配同名点对{Pixln,PixWJ (1 = 1,2,3,... ,N)的一个子集{PixI1J; PixffjI (j = 1,2,3,...,Μ)。基于金字塔和相关系数进行特征点匹配(匹配搜索范围优于 HJ影像系统几何校正的精度),一个线程一次匹配一个点,达到并行计算目的,经粗差剔除后获得更准确的同名点对,统计求得待配准图像经纬度方向整体偏移量(1)将基准图裁剪结果影像I1*和待配准裁剪图像的尺度变换图像WD建立3层高斯金字塔,图像金字塔从下到上对应ΙΛ In*> I12*和WD、WD1, WD2,从下往上每层图像缩小 1/3。(2)第 1 层:(2. 1)提取初始匹配同名点子集(PixIlj, PixWj} (j = 1,2,3,. . .,Μ)的一个初始匹配同名点{Pixllj; PixWj。(2. 2)在顶层影像I12*上以PixIlj/^为中心获取127*127图像块,WD2上以PixW/9 为中心在周围5个像素范围滑窗,进行相关匹配,获取相关系数矩阵C及其峰值对应位置 (P,q)和峰值处相关系数Cmax,当Cmax > 0. 5时,进行下一步;否则,回到步骤(2. 1)计算下 1个匹配点。(2. 3)在WD2上以(p,q)为中心获取127*127图像块,顶层影像I12*上以PixI^/9 为中心在其周围滑窗,进行相关匹配,获取相关系数矩阵及其峰值对应位置(m,n),当(m, η)与PixIi/9对应的点位置相等时,认为PixIi/9与(p,q)为1对匹配同名点;否则,回到步骤(2. 1)计算下1个匹配点。(2. 4)在顶层影像上遍历匹配同名点子集(PixIlj, PixffjI (j = 1,2,3,. . .,Μ)的每一个点,进行RANSAC(Random Sample Consensus)剔除,获取可靠匹配同名点对{Lvl2t, Lvff2J (t = 1,2,. . .,Τ)。(3)第 2 层:(3. 1)根据顶层第1层匹配同名点{Lvl2t, Lvff2J (t = 1,2,...,T),各点位置乘以金子塔放大倍数3,计算第2层待配准图像到基准图像的仿射变换关系;(3. 2)提取初始匹配同名点子集(PixIlj, PixWj} (j = 1,2,3,. . .,Μ)的一个初始匹配同名点{Pixllj; PixWj。(3. 3)在第2层影像I11*上,根据放射关系计算PixIljA在WD1上对应的位置 PixffV计算WD1上PixW/3与PixWiij在χ和y方向上的距离,若均小于15则进行下一步; 否则,回到步骤(3. 2)计算下1个匹配点。(3.4)在第2层影像I11*上,以PixIljA为中心获取127*127图像块,WD1上以 PixW^为中心在周围5个像素范围滑窗,进行相关匹配,获取相关系数矩阵C及其峰值对应位置(P,q) °(3. 5)在本文档来自技高网
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【技术保护点】

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员:邹同元马灵霞郝胜勇周俊
申请(专利权)人:航天恒星科技有限公司
类型:发明
国别省市:

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