一种全自动快速CBERS CCD相机2级产品数据波段配准方法技术

本发明专利技术公开了一种全自动快速CBERS CCD相机2级产品数据波段配准方法，该方法以CBERS CCD图像3波段为基准，实现波段1和波段5与波段3的自动配准。通过自动化直方图拉伸消除2级产品数据黑色的尖峰干扰，采用Harris角点检测的方法提取特征点，以特征向量差的二范数作为两个特征点的“距离”对特征点进行相似性匹配，采用仿射变换模型求取变换参数，采用双线性插值方法进行待配准波段图像重采样。本方法能够做到全自动处理，在主流配置的计算机上处理速度优于1分钟。

【技术实现步骤摘要】
一种全自动快速CBERSCCD相机2级产品数据波段配准方法
本专利技术涉及一种遥感卫星图像波段方法，特别是涉及一种全自动快速CBERSCCD相机2级产品数据波段配准方法。属于遥感图像处理

技术介绍
遥感图像波段间的配准精度不仅影响到图像的几何定位与成图的精度，而且也影响到地物分类的准确性、地物边界的圈定、地物面积以及长度等量测以及几何制图的精度。中巴地球资源卫星(CBERS)由中国和巴西两国共同投资，联合研制的卫星。CCD相机是CBERS的主要传感器该相机有5个波段，各波段的特性如表1所示。表1CBERSCCD相机波段特性波段号光谱范围(μm)空间分辨率(m)B10.45～0.5220B20.52～0.5920B30.63～0.6920B40.77～0.8920B50.51～0.7320由于CBERS卫星CCD多光谱图像分2个通道下传，通道l下传波段2、3和4，其中波段3数据标识为3A，通道2下传1、3和5，其中波段3数据标识为3B。地面处理系统分发的数据5个波段为1、2、3A、4和5。在CBERSCCD图像2级产品5个波段中，波段2、3和4有较高的配准精度，而波段1和波段5与波段2、3和4的配准误差较大，有时配准误差可以达到几十个像素的水平，并且配准误差不具有规律性。在第二次全国湿地资源调查工作中，根据《全国湿地资源调查技术规程》的要求，采用中巴资源卫星CBERSCCD图像作为主要的遥感数据源。波段间的配准精度问题成为制约CBERSCCD图像在第二次全国湿地资源调查工作中应用的重要制约因素之一。传统的图像配准要求人工选择控制点，根据控制点之间的对应关系求解变换模型。这种方法需要大量的人工参与，尤其在遥感图像配准领域，这种低效率的配准方法越来越不能满足实际需要，因此迫切需要开发出全自动的图像配准技术。多年来，研究者从不同的应用领域和角度提出了不同的图像配准方法。总的来说，目前的配准方法主要分为两种：基于区域和基于特征。基于区域的方法主要利用待配准图像和参考图像的像素灰度值之间的关系来实现图像配准。这种方法利用通过定义灰度值之间的相似性度量，如灰度差、互相关、归一化的互相关(NCC)，运用差异平面的极值来确定空间变换关系。基于特征的方法通过特征检测，特征描述，特征匹配和模型参数估计四个步骤完成图像的匹配。这种方法通过提取的图像中的显著特征(如Harris角点，DOG极值点、边界、线、区域轮廓等)，并通过构建局部描述子(如边界连码，不变矩，SIFT描述子)等，通过比较描述子之间的差异，建立正确的匹配点，运用配准点之间的空间位置关系计算变换模型参数，从而完成图像的配准。第二次全国湿地资源调查遥感解译工作涉及几千张CBERSCCD图像，发展一种全自动并且处理速度快的CBERSCCD图像波段配准方法，有效地解决CBERSCCD图像的波段间的配准问题是做好第二次全国湿地资源调查的重要基础性工作。
技术实现思路
本专利技术提出了一种全自动快速CBERSCCD相机2级产品数据波段配准方法，该方法以波段3为基准，实现波段1与波段3的配准以及波段5与波段3的配准。本专利技术提出了一种全自动快速CBERSCCD相机2级产品数据波段配准方法。该方法属于基于特征的方法，能全自动实现CBERSCCD图像波段配准间配准，无需人工干预，并且整景图像配准工作能够在1分钟内完成。附图说明图1全自动快速CBERSCCD相机2级产品数据波段配准方法流程图；图2a-2b配准前后对比示意图。具体实施方式下面对本专利技术做详细的说明，以进一步了解本专利技术的目的、方案及功效。本专利技术提出了一种全自动快速CBERSCCD相机2级产品数据波段配准方法，该方法以波段3为基准，实现波段1与波段3的配准以及波段5与波段3的配准。CBERSCCD图像除波段4外，其他波段图像都比较灰暗，原始图像的直方图都集中在很窄的区域内；而且对于由于2级产品数据黑色补边的存在，在0处有一个尖峰，会对特征点提取形成干扰，因此在配准之前，需对原始图像进行直方图变换。这一过程的数学描述为：自动化直方图拉伸的关键是选择合适的a、b值，采用中值滤波加硬阈值分割就可以得到。在进行直方图拉伸之后，采用的是常规的配准方法，即：提取特征点，匹配特征点，计算变换关系。其具体操作步骤如下：步骤1：自动化直方图拉伸。步骤2：采用Harris角点检测的方法提取特征点。Harris角点实际上是基于灰度梯度的，因此对于局部的均匀的灰度变化有一定的鲁棒性。步骤3：根据特征点的特征值相似性进行匹配，将两个特征点的“距离”定义为其特征向量差的二范数；同时采用如下约束来筛选匹配点：到最近邻点的距离除以到第二近邻点的距离大于一定的阈值。经过这样的筛选会极大减少错配点，减轻下一步计算变换关系时的计算负担。步骤4：使用仿射变换模型，该模型有6个参数。一般前一步得到的匹配点对数远远大于6，而且其中仍然会有一些错配(outlier)，因此采用RANSAC方法来拟合变换模型。步骤5：对图像进行变换，重采样采用双线性插值方法。步骤6：对于波段1-波段3、波段5-波段3分别执行步骤3至步骤5。下面结合具体实施例进一步说明本专利技术的技术方案。以北京市区域CBERS02BCCD图像为例，说明全自动快速CBERSCCD相机2级产品数据波段配准方法的具体操作步骤。该幅图像像素数为7078*7070。步骤10：对波段1、3、5进行自动化直方图拉伸。步骤20：采用Harris角点检测的方法提取特征点。步骤30：根据特征点的特征值相似性进行波段1-波段3匹配。步骤40：求取波段1-波段3仿射变换模型参数。步骤50：对波段1图像进行变换，重采样采用双线性插值方法。步骤60：根据特征点的特征值相似性进行波段5-波段3匹配。步骤70：求取波段5-波段3仿射变换模型参数。步骤80：对波段5图像进行变换，重采样采用双线性插值方法。为了对本专利技术方法的精度进行评估，图2给出了采用本方法进行配准前和配准后的对比结果。从图2a-2b中可以看出，经过本方法进行配准后，图像质量明显得到改善。在Inteli72.4GCPU、16GB内存的计算机上，执行分辨率7078*7070的整景图像配准，耗时23秒。虽然本专利技术已以实施例揭露如上，然其并非用以限定本专利技术，任何所属
中具有通常知识者，在不脱离本专利技术的精神和范围内，当可作些许的更动与润饰，故本专利技术的保护范围当视后附的权利要求保护范围所界定者为准。本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种全自动快速CBERS CCD相机2级产品数据波段配准方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：通过自动化直方图拉伸，消除所述2级产品数据黑色的尖峰干扰；步骤2：采用Harris角点检测的方法提取特征点；步骤3：以特征向量差的二范数作为两个所述特征点的“距离”对所述特征点的特征值相似性进行匹配；步骤4：建立仿射变换模型求取变换参数；步骤5：对图像进行变换，采用双线性插值方法进行待配准波段图像重采样；步骤6：对于波段1‑波段3、波段5‑波段3分别执行步骤3至步骤5。

【技术特征摘要】
2015.12.22 CN 201510968837X1.一种全自动快速CBERSCCD相机2级产品数据波段配准方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：通过自动化直方图拉伸，消除所述2级产品数据黑色的尖峰干扰；步骤2：采用Harris角点检测的方法提取特征点；步骤3：以特征向量差的二范数作为两个所述特征点的“距离”对所述特征点的特征值相似性...

【专利技术属性】
技术研发人员：马洪兵，勾志君，张小峰，
申请(专利权)人：清华大学，
类型：发明
国别省市：北京,11