遥感影像配准方法、装置及系统制造方法及图纸

本发明专利技术涉及多源遥感影像配准的方法、装置和系统。本发明专利技术的影像配准技术方案的实现流程包括：接收待配准的影像和基准影像；对待配准影像和基准影像进行全局粗匹配，以确定待配准影像和基准影像之间的仿射变换关系；在待配准影像上通过特征提取选取种子点；在基准影像上从粗到精逐级匹配以确定种子点的同名点；以及基于种子点及其对应的同名点实现待配准影像和基准影像的配准。

Remote sensing image registration method, device and system

The invention relates to a method, a device and a system for multi-source remote sensing image registration. The realization process of image registration, the technical scheme of the invention comprises: receiving images and reference images to be registered; the global coarse matching reference image and image registration approach, to determine the affine transformation relationship between image and reference image registration; in the registration image by feature extraction to select seed points in the reference image from coarse; step by step to fine matching to determine the corresponding points of seed points; and based on the same point seed points and their corresponding implementation to register images and reference images.

【技术实现步骤摘要】
遥感影像配准方法、装置及系统
本专利技术涉及遥感影像处理
，特别涉及多源遥感影像配准的方法、装置和系统。
技术介绍
图像配准是指将不同时间、不同传感器或者不同条件下获取的有重叠区域的两幅图像进行几何校准的过程。图像配准技术是遥感图像处理、图像拼接、变化监测、多传感器影像融合等领域的基础。图像配准的方法大致可以分为两类：基于灰度信息的图像配准方法和基于特征信息的图像配准方法。基于灰度的图像配准方法容易实现，只需要获取其灰度信息，建立待配准影像和基准影像之间的相似性度量函数，利用某一种搜索算法，寻找出使得相似性度量函数达到最优值。但这种算法具有以下局限性：1、灰度匹配不具有旋转不变的特性；2、在最优值搜索过程中需要巨大的计算量；3、对于重纹理和弱纹理区域，灰度匹配不具有抗干扰的能力。基于特征的图像配准方法首先从图像中提取边缘、角点、轮廓和区域中心等特征，然后对特征点进行描述并找到他们之间的对应关系。这种方法所提取的特征是图像的局部特征，在局部区域进行分析，从而大大减少了图像处理过程的运算量。而且特征对于旋转、尺度缩放、亮度变化保持不变性，对视角变化、仿射变换、噪声也保持一定程度的稳本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种影像配准方法，包括：接收待配准影像和基准影像；对待配准影像和基准影像进行全局粗匹配，以确定待配准影像和基准影像之间的仿射变换关系；在待配准影像上提取种子点；根据所获得的种子点和所确定的仿射变换关系，在基准影像上寻找匹配点作为种子点的同名点；将种子点和对应的同名点作为影像配准的控制点数据，以实现待配准影像和基准影像的配准。

【技术特征摘要】
1.一种影像配准方法，包括：接收待配准影像和基准影像；对待配准影像和基准影像进行全局粗匹配，以确定待配准影像和基准影像之间的仿射变换关系；在待配准影像上提取种子点；根据所获得的种子点和所确定的仿射变换关系，在基准影像上寻找匹配点作为种子点的同名点；将种子点和对应的同名点作为影像配准的控制点数据，以实现待配准影像和基准影像的配准。2.根据权利要求1所述的方法，其中，对待配准影像和基准影像进行全局粗匹配，以确定待配准影像和基准影像之间的仿射变换关系包括：对接收的待配准影像和基准影像分别进行金字塔分解；在金字塔的顶层，利用SIFT特征匹配算法进行全局快速匹配，得到多对全局匹配的同名点对；以及利用所述多对全局匹配的同名点对，计算待配准影像和基准影像之间的仿射变换关系。3.根据权利要求1所述的方法，其中在待配准影像上提取种子点包括：综合考虑影像大小和设定的种子点的数量两个因素，对待配准影像进行格网划分；以及在待配准影像的每个格网内利用Harris算子提取一个特征点作为种子点。4.根据权利要求1所述的方法，其中，根据所获得的种子点和所确定的仿射变换关系，在基准影像上寻找的种子点的同名点包括：根据设定的搜索半径以及所确定的待配准影像和基准影像之间的仿射变换关系，确定所提取的种子点的对应同名点在基准影像相应金字塔层上可能存在的感兴趣区域，并读取金字塔层上的所述感兴趣区域的灰度值；将基准影像上的所述感兴趣区域通过所述仿射转换关系，变换到待配准影像坐标系下，进而保持其旋转不变性；根据匹配半径，确定种子点在待配准影像金字塔层上的匹配区域，并读取该金字塔层上的所述匹配区域的灰度值；根据搜索半径确定已变换到待配准影像坐标系下的所述感兴趣区域的对应搜索范围，并以待配准影像的所述匹配区域作为模板，利用相似性系数作为衡量指标在金字塔层上的所述对应搜索范围内进行灰度模板匹配；将灰度模板匹配的结果作为下一层金字塔匹配的初始值，直到在金字塔底层的原始图像上找到种子点的精确的同名点。5.一种影像配准装置，包括：包括影像接收单元、粗匹配单元、种子点提取单元、同名点确定单元和配准单元，其中影像接收单元设置成接收待配准影像和基准影像；粗匹配单元设置成对待配准影像和基准影像进行全局粗匹配，以确定待配准影像和基准影像之间的仿射变换关系；种子点提取单元设置成在待配准影像上提取种子点；同名点匹配单元设置成根据所获得的种子点和所确定的仿射变换关系，在基准影像上寻找匹配点作为种子点的同名点；配准单元设置成将种子点和对应的同名点作为影像配准的控制点数据，以实现待配准影像和基准影像的配准。6.根据权利要求5所述的装置，其中，粗匹配单元设置成通过下述方式对待配准影像和基准影像进行全局粗匹配，以来确定待配准影像和基准影像之间的仿射变换关系：对接收的待配准影像和基准影像分别进行金字塔分解；在金字塔的顶层，利用SIFT特征匹配算法进行全局快速匹配，得到多对全局匹配的同名点对；利用所述多对全局匹配的同名点对，计算待配准影像和基准影像之间的仿射变换关系。7.根据权利要求5所述的装置，其中，种子点提取单元设置成通过下述方式在待配准影像上提取种子点：综合考虑影像大小和设定的种子点的数量两个因素，对待配准影像进行格网划分；在待配准影像的每个格网内利用Harris算子提取一个特征点作为种子点。8.根据权利要求5所述的装置，其中，同名点确定单元设置成通过下述方式在基准影像上寻找种子点的同名点：根据设定的搜索半径以及所确定的待配准影像和基准影像之间的仿射变换关系，确定所提取的种子点的对应同名点在基准影像相应金字塔层上可能存在的感兴趣区域，并读取金字塔层上的所述感兴趣区域的灰度值；将基准影像中的所述感兴趣区域通过所述仿射变换关系，变换到待配准影像坐标系下，进而保持其旋转不变性；根据匹配半径，确定种子点在待配准影像金字塔层上的匹配区域，并读取该金字塔层上的所述匹配区域的灰度值；根据搜索半径确定已变换到待配准影像坐标系下的所述感兴趣区域的对应搜索范围，并以待配准影像的所述匹配区域作为模板，利用相似性系数作为衡量指标在金字塔层上的所述对应搜索范围内进行灰度模板匹配；将灰度模板匹配的结果作为下一层金字塔匹配的初始值，直到在金字塔底层的原始图像上找到种子点的精确的同名点。9.一种影像配准系统，包括：处理器；存储有计算机可读指令的计...

【专利技术属性】
技术研发人员：官小平，矫京均，黄鸿志，崔洪曜，王宁，王希营，孙中兴，
申请(专利权)人：苍穹数码技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11