一种多传感器遥感影像匹配方法组成比例

本发明专利技术公开了一种多传感器遥感影像匹配方法，属于卫星影像处理技术领域，它能有效地解决多传感器影像间的几何形变和辐射差异问题。首先建立影像的高斯差分尺度空间，并在此空间中进行特征点检测。然后引入具有光照和对比度不变性的相位一致性模型，并对其进行扩展构建相位一致性方向信息，同时借助SIFT描述符的思想，利用相位一致性特征值和特征方向构建一种的局部特征描述符—局部相位一致性方向直方图。最后利用描述符间的欧式距离作为相似性测度进行同名点识别，并剔除误匹配点，从而实现遥感影像的精确匹配。相比于传统的匹配方法，本发明专利技术能更有效地克服遥感影像间的几何形变和辐射差异，提高影像匹配的正确率。主要用于卫星影像处理。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于卫星影像处理
，特别涉及遥感影像的匹配技术。
技术介绍
影像匹配实质是在两幅或多幅影像之间识别同名点的过程，广泛应用于遥感影像 配准、影像拼接和变化检测等方面。由于成像机理和光谱特性的不同，多传感遥感影像间往 往存在显著几何和辐射差异，从而导致在影像间进行同名点自动识别的难度较大。 最近在计算机视觉领域，局部特征描述符得到了快速的发展，并广泛地应用于影 像匹配。其中最著名的局部特征描述是Scale Invariant Feature Transform(SIFT)算 子，由于具有旋转和尺度不变性，SIFT已经在遥感影像匹配中得到了广泛的应用。尽管如 此，SIFT描述符对影像间的辐射差异较为敏感，因此SIFT难以较好地应用于多传感器遥感 影像的匹配。在SIFT的基础上，有学者相继提出了 Speeded Up Robust Features(SURF)、 Oriented FAST and Rotated BRIEF(ORB)等描述符。它们在计算效率方面得到了较大的 提升，但是这些描述对于影像间的辐射差异依然很敏感。考虑到多传感器遥感影像间不仅 具有几何本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种多传感器遥感影像匹配方法，包括下列步骤：步骤一、利用不同尺度的高斯核函数对参考影像I1和待匹配影像I2，分别进行卷积运算，建立影像的高斯尺度空间，并通过高斯尺度空间的相邻两层影像做差生成高斯差分尺度空间，然后，在此空间中进行极值检测，提取出具有尺度不变性的特征点PointIi；步骤二、对相位一致性计算模型进行扩展，构建相位一致性特征方向，然后计算高斯尺度空间中每一层影像上的每个像素点的相位一致性特征值和特征方向；步骤三、利用相位一致性特征值和特征方向构建局部特征描述，记为LHOPC，具体包括主方向和特征描述向量两个部分：(1)提取特征点PointIi中的一个点，以它为中心取大小为5×5个像...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：叶沅鑫，慎利，曹云刚，
申请(专利权)人：西南交通大学，
类型：发明
国别省市：四川;51