The invention relates to an automatic registration method for Landsat and SPOT satellite images, which includes the following contents: obtaining SPOT satellite images and Landsat satellite images, respectively, preprocessing the acquired satellite images; using SIFT algorithm to process the two satellite images separately to obtain the initial matching set; completing spatial consistency constraints screening for the initial matching set; and after one screening, completing spatial consistency constraints screening for the initial matching set; The matching results are filtered twice, and the geometric model similarity transformation coefficients between SPOT satellite images and Landsat satellite images are calculated by using the correct matching points after error removal, thus realizing the registration of Landsat and SPOT satellite images. The invention realizes high precision matching between Landsat and SPOT satellite images with large spatial resolution gap, thereby realizing geometric correction of satellite images with large spatial resolution gap.
【技术实现步骤摘要】
一种Landsat与SPOT卫星影像自动配准方法
本专利技术涉及一种卫星影像间的自动配准方法，特别是关于一种Landsat中分辨率与SPOT高分辨率卫星影像自动配准方法。
技术介绍
图像配准是在不同时相、不同传感器或不同视角的同一景物的两幅或多副图像进行匹配和几何校准的过程。随着图像传感器技术的发展，多传感器图像配准是遥感图像处理的重要研究内容，也是图像融合、长时间序列变化检测以及镶嵌等过程中必不可少的预处理步骤。现有遥感图像配准方法可以划分为四类：基于区域的配准、基于特征的配准、基于混合模型的配准以及基于物理模型的配准。其中，基于特征的配准是目前使用最多的遥感图像配准方法，它将整个图像的分析转化为对图像特征的分析，降低了计算量，较适合大场景的图像配准。其中，较为典型的是Lowe于1999年提出了尺度不变特征变换(ScaleInvariantFeatureTransform,SIFT)，Baya于2008年提出了SURF(SpeededupRobustFeatures)局部算子，得到了广泛应用。但是这些方法实现的基础是多源影像中具有同类型特征，Landsat5/7...
【技术保护点】
1.一种Landsat与SPOT卫星影像自动配准方法，其特征在于包括以下内容：获得SPOT卫星影像以及Landsat卫星影像，分别对获得的卫星影像进行预处理；采用SIFT算法对两幅卫星影像分别进行处理，获得初始匹配集合；对初始匹配集合完成空间一致性约束筛选；对一次筛选后的匹配结果进行二次筛选；采用误差剔除后正确的匹配点计算SPOT卫星影像和Landsat卫星影像之间的几何模型相似变换系数，实现了Landsat与SPOT卫星影像的配准。
【技术特征摘要】
1.一种Landsat与SPOT卫星影像自动配准方法，其特征在于包括以下内容：获得SPOT卫星影像以及Landsat卫星影像，分别对获得的卫星影像进行预处理；采用SIFT算法对两幅卫星影像分别进行处理，获得初始匹配集合；对初始匹配集合完成空间一致性约束筛选；对一次筛选后的匹配结果进行二次筛选；采用误差剔除后正确的匹配点计算SPOT卫星影像和Landsat卫星影像之间的几何模型相似变换系数，实现了Landsat与SPOT卫星影像的配准。2.根据权利要求1所述的Landsat与SPOT卫星影像自动配准方法，其特征在于，对获得的卫星影像进行预处理具体过程为：1)分别对SPOT卫星影像和Landsat卫星影像建立高斯图像差分金字塔DOG，通过不同尺度的高斯核函数连续滤波和下采样，形成高斯金字塔图像，并对相邻尺度的高斯图像相减得到DOG多尺度空间；2)对DOG尺度空间每个点与相邻位置点和上下相邻尺度点逐个进行比较，得到局部极值点定义为关键点；3)将关键点邻域内各点梯度方向的直方图中最大值所对应的方向作为关键点的主方向，采用一个128维特征向量描述关键点。3.根据权利要求2所述的Landsat与SPOT卫星影像自动配准方法，其特征在于，采用SIFT算法对两幅卫星影像分别进行处理，获得初始匹配集合，具体过程为：采用SIFT算法对两幅卫星影像分别进行处理，分别生成SIFT关键点特征向量，采用关键点特征向量的欧式距离，作为两幅图像中关键点的相似性判定度量，具体为：计算两个关键点向量间的欧式距离，两幅影像上存在多个关键点，对于SPOT影像中的某个关键点，在Landsat影像所有得到的关键点中找出与该关键点的欧氏距离最近的前两个欧氏距离，即最小距离D_min和次最小距离D_scn，计算两者比值...
【专利技术属性】
技术研发人员：李山山，张洪群，冯旭祥，陈勃，冯钟葵，李安，吴业炜，李宇，陈俊，石璐，韦宏卫，刘璐娇，
申请(专利权)人：中国科学院遥感与数字地球研究所，
类型：发明
国别省市：北京,11
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