基于相位相关的高重叠度遥感影像满度连接点匹配方法组成比例

本发明专利技术公开了一种基于相位相关的高重叠度遥感影像满度连接点匹配方法，包括：输入多张重叠影像，构建匹配模型，对基准影像进行分块和特征点提取；基于RPC成像模型和DEM获得特征点的经纬度坐标和高程；以特征点的经纬度坐标为中心进行物方空间重采样；相位相关计算匹配窗口的偏移量获得匹配点对；将匹配点的坐标通过RPC模型反算，计算匹配点对在像方的行列号坐标；剔除粗差点得到最终匹配结果。本发明专利技术对基准影像进行分块且只在每个分块中心局部分为提取特征点，减少了计算量且保证了特征点分布的均匀性。将影像块从像方投影到物方进行匹配，克服了影像间的旋转和尺度差异，满足相位相关的计算条件。利用相位相关直接获取特征点在每张影像上的位置，计算速度快，对影像灰度差异不敏感。

Full Connection Point Matching Method for High Overlapping Remote Sensing Images Based on Phase Correlation

【技术实现步骤摘要】
基于相位相关的高重叠度遥感影像满度连接点匹配方法
本专利技术基于遥感图像技术处理领域，特别涉及一种基于相位相关的高重叠度遥感影像满度连接点匹配方法、系统和介质。
技术介绍
影像匹配就是通过一定的匹配算法在两幅或者多幅影像之间识别同名点的过程，它是图像配准、图像融合、目标识别和变化检测的一个重要前期步骤。在遥感领域，连接点匹配用于获取两张或多张具有一定重叠度的影像之间的同名像点，根据像点坐标和一定的数学模型建立平差方程，修正影像的成像模型参数(如RPC模型系数和严格成像模型系数)，实现影像间的配准，提高影像的相对定位精度。常用的遥感图像连接点匹配方法主要有SIFT匹配和相关系数匹配等，其中SIFT匹配方法是一种基于斑点特征的点特征匹配算法，它对图像的旋转变化和尺度缩放不敏感，由于SIFT匹配需要先对每张图像提取特征点，在多度重叠的影像间进行匹配时，对每张影像都进行特征点提取计算量巨大且难以保证特征点的复现率，最终匹配得到的同名点中只有极少数的满度连接点。相关系数匹配方法一般是通过模版匹配的策略来搜索同名点的，这种搜索策略在影像数量显著增加和搜索范围明显扩大的情况下需要耗费大量的计算资源，效率低下，且当影像间存在辐射差异时，匹配的可靠性也很难保证。
技术实现思路
本专利技术为了满足高重叠度影像间满度、均匀连接点的匹配需求，提出了一种基于相位相关的高重叠度遥感影像满度连接点匹配方法，包括以下步骤：步骤一、输入多张重叠影像，构建匹配模型，对基准影像进行分块和特征点提取；步骤二、基于RPC成像模型和DEM获得特征点的经纬度坐标和高程；步骤三、以特征点的经纬度坐标为中心进行物方空间重采样；步骤四、相位相关计算匹配窗口的偏移量获得匹配点对；步骤五、将匹配点的坐标通过RPC模型反算，计算匹配点对在像方的行列号坐标；步骤六、剔除粗差点得到最终匹配结果。优选的，上述步骤一具体为选取其中一张作为基准影像，其余的影像作为目标影像；对基准影像进行分块，得到N×M个大小相同的影像区域；在每个影像块的中心选取一个S×S的窗口进行特征点提取，保留n个特征点作为候选点。优选的，上述步骤二具体为：设特征点在基准影像上的行列号坐标为(l,s)，由RPC模型和DEM数据，通过迭代计算可以得到特征点对应于物方的经纬度和高程(B,L,H)；其中，RPC模型的表示如下：其中，NumL(U,V,W)＝a1+a2V+a3U+a4W+a5VU+a6VW+a7UW+a8V2+a9U2+a10W2+a11UVW+a12V3+a13VU2+a14VW2+a15V2U+a16U3+a17UW2+a18V2W+a19U2W+a20W3DenL(U,V,W)＝b1+b2V+b3U+b4W+b5VU+b6VW+b7UW+b8V2+b9U2+b10W2+b11UVWb12V3+b13VU2+b14VW2+b15V2U+b16U3+b17UW2+b18V2W+b19U2W+b20W3NumS(U,V,W)＝c1+c2V+c3U+c4W+c5VU+c6VW+c7UW+c8V2+c9U2+c10W2+c11UVW+c12V3+c13VU2+c14VW2+c15V2U+c16U3+c17UW2+c18V2W+c19U2W+c20W3DenS(U,V,W)＝d1+d2V+d3U+d4W+d5VU+d6VW+d7UW+d8V2+d9U2+d10W2+d11UVW+d12V3+d13VU2+d14VW2+d15V2U+d16U3+d17UW2+d18V2W+d19U2W+d20W3其中，ai,bi,ci,di(i＝1,2…20)为有理多项式系数,LineOff,SampleOff,LonOff,LatOff,HeiOff,LineScale,SampleScale,LonScale,LatScale,HeiScale为模型已知的重心化系数。优选的，上述步骤三根据所述步骤二得到特征点在物方空间中的经纬度坐标(B，L)，对于每一幅输入的目标影像，由该目标影像与基准影像的最低分辨率及匹配窗口大小确定物方的经纬度范围BL，BR，LT，LB，由四个角点的经纬度坐标内插得到匹配窗口内每一个点的经纬度坐标，结合DEM和RPC模型计算匹配窗口每一个点的像方坐标，通过双线性内插获取匹配窗口像素的灰度。优选的，上述步骤四具体包括：步骤4.1，对匹配窗口图像做加窗处理，公式如下：其中，u和v分别是窗口内每一点到窗口中心的行列数，H和W为匹配窗口的高度和宽度；以Wh为权函数对匹配窗口内每个像素作加权处理得到加窗后的匹配窗口图像；步骤4.2，对加窗后的匹配窗口做相位相关。对于两幅只有平移的图像，其分别在频率域的表达只存在一个线性的相位角差，对于匹配影像块f(x,y)和g(x,y)，如果g(x,y)相对于f(x,y)的平移是(a,b)，即：g(x,y)＝f(x-a,y-b)那么对上式进行傅里叶变换可得：G(u,v)＝F(u,v)e-i(au+bv)其中，F(u，v)为傅里叶变换；对上式进行变形，得到影像对间的互功率谱函数Q(u,v)然后对互功率谱函数做反傅里叶变换得到二维Dirichlet函数，该函数在(a,b)处具有明显峰值；对峰值点所在的局部进行曲面拟合，获得子像素级的峰值位置。优选的，上述步骤五中基准影像上匹配点的行列号坐标即相应特征点的行列号坐标，在所述步骤一的特征点提取中直接得到，目标影像上的匹配点坐标通过目标影像的RPC模型和第四步得到的峰值点位置的经纬度高程直接求得。优选的，上述步骤六在每两张影像间构建仿射变换模型，如下式所示：x'＝ax+by+cy'＝dx+ey+f其中(x,y),(x',y')分别是匹配点对在基准影像和目标影像上的坐标；通过RANSAC方法来剔除残差大于3个像元的匹配点，只要一个点在任意一张影像上的残差大于阈值，这个点在所有影像上的匹配点都被剔除；最终保留下来的匹配点对认为是正确的匹配点，用于后续的平差处理。一种基于多目标模因优化算法的遥感影像空谱非监督分类系统，包括：模型匹配单元，用于输入多张重叠影像，构建匹配模型，对基准影像进行分块和特征点提取；特征点计算单元，用于基于RPC成像模型和DEM获得特征点的经纬度坐标和高程；重采样单元，用于以特征点的经纬度坐标为中心进行物方空间重采样；相位匹配单元，用于相位相关计算匹配窗口的偏移量获得匹配点对；匹配点坐标计算单元，用于将匹配点的坐标通过RPC模型反算，计算匹配点对在像方的行列号坐标；粗差点剔除单元，用于剔除粗差点得到最终匹配结果。优选的，上述模型匹配单元通过以下方式实现：选取其中一张作为基准影像，其余的影像作为目标影像。对基准影像进行分块，得到N×M个大小相同的影像区域；在每个影像块的中心选取一个S×S的窗口进行特征点提取，保留n个特征点作为候选点；所述特征点计算单元通过以下方式实现：设特征点在基准影像上的行列号坐标为(l,s)，由RPC模型和DEM数据，通过迭代计算可以得到特征点对应于物方的经纬度和高程(B,L,H)；其中，RPC模型的表示如下：其中，NumL(U,V,W)＝a1+a2V+a3U+a4W+a5VU+a6VW+a7UW+a8V2+a9U2+a10W2+a11UVW+a12V3+a13VU2+a14VW2+a1本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于相位相关的高重叠度遥感影像满度连接点匹配方法，其特征在于所述方法包括：步骤一、输入多张重叠影像，构建匹配模型，对基准影像进行分块和特征点提取；步骤二、基于RPC成像模型和DEM获得特征点的经纬度坐标和高程；步骤三、以特征点的经纬度坐标为中心进行物方空间重采样；步骤四、相位相关计算匹配窗口的偏移量获得匹配点对；步骤五、将匹配点的坐标通过RPC模型反算，计算匹配点对在像方的行列号坐标；步骤六、剔除粗差点得到最终匹配结果。

【技术特征摘要】
1.一种基于相位相关的高重叠度遥感影像满度连接点匹配方法，其特征在于所述方法包括：步骤一、输入多张重叠影像，构建匹配模型，对基准影像进行分块和特征点提取；步骤二、基于RPC成像模型和DEM获得特征点的经纬度坐标和高程；步骤三、以特征点的经纬度坐标为中心进行物方空间重采样；步骤四、相位相关计算匹配窗口的偏移量获得匹配点对；步骤五、将匹配点的坐标通过RPC模型反算，计算匹配点对在像方的行列号坐标；步骤六、剔除粗差点得到最终匹配结果。2.根据权利要求1所述的基于相位相关的高重叠度遥感影像满度连接点匹配方法，其特征在于，所述步骤一具体为选取其中一张作为基准影像，其余的影像作为目标影像；对基准影像进行分块，得到N×M个大小相同的影像区域；在每个影像块的中心选取一个S×S的窗口进行特征点提取，保留n个特征点作为候选点。3.根据权利要求2所述的基于相位相关的高重叠度遥感影像满度连接点匹配方法，其特征在于，所述步骤二具体为：设特征点在基准影像上的行列号坐标为(l,s)，由RPC模型和DEM数据，通过迭代计算可以得到特征点对应于物方的经纬度和高程(B,L,H)；其中，RPC模型的表示如下：其中，NumL(U,V,W)＝a1+a2V+a3U+a4W+a5VU+a6VW+a7UW+a8V2+a9U2+a10W2+a11UVW+a12V3+a13VU2+a14VW2+a15V2U+a16U3+a17UW2+a18V2W+a19U2W+a20W3DenL(U,V,W)＝b1+b2V+b3U+b4W+b5VU+b6VW+b7UW+b8V2+b9U2+b10W2+b11UVWb12V3+b13VU2+b14VW2+b15V2U+b16U3+b17UW2+b18V2W+b19U2W+b20W3NumS(U,V,W)＝c1+c2V+c3U+c4W+c5VU+c6VW+c7UW+c8V2+c9U2+c10W2+c11UVW+c12V3+c13VU2+c14VW2+c15V2U+c16U3+c17UW2+c18V2W+c19U2W+c20W3DenS(U,V,W)＝d1+d2V+d3U+d4W+d5VU+d6VW+d7UW+d8V2+d9U2+d10W2+d11UVW+d12V3+d13VU2+d14VW2+d15V2U+d16U3+d17UW2+d18V2W+d19U2W+d20W3其中，ai,bi,ci,di(i＝1,2…20)为有理多项式系数,LineOff,SampleOff,LonOff,LatOff,HeiOff,LineScale,SampleScale,LonScale,LatScale,HeiScale为模型已知的重心化系数。4.根据权利要求3所述的基于相位相关的高重叠度遥感影像满度连接点匹配方法，其特征在于，所述步骤三根据所述步骤二得到特征点在物方空间中的经纬度坐标(B，L)，对于每一幅输入的目标影像，由该目标影像与基准影像的最低分辨率及匹配窗口大小确定物方的经纬度范围BL，BR，LT，LB，由四个角点的经纬度坐标内插得到匹配窗口内每一个点的经纬度坐标，结合DEM和RPC模型计算匹配窗口每一个点的像方坐标，通过双线性内插获取匹配窗口像素的灰度。5.根据权利要求4所述的基于相位相关的高重叠度遥感影像满度连接点匹配方法，其特征在于，所述步骤四具体包括：步骤4.1，对匹配窗口图像做加窗处理，公式如下：其中，u和v分别是窗口内每一点到窗口中心的行列数，H和W为匹配窗口的高度和宽度；以Wh为权函数对匹配窗口内每个像素作加权处理得到加窗后的匹配窗口图像；步骤4.2，对加窗后的匹配窗口做相位相关。对于两幅只有平移的图像，其分别在频率域的表达只存在一个线性的相位角差，对于匹配影像块f(x,y)和g(x,y)，如果g(x,y)相对于f(x,y)的平移是(a,b)，即：g(x,y)＝f(x-a,y-b)那么对上式进行傅里叶变换可得：G(u,v)＝F(u,v)e-i(au+bv)其中，F(u，v)为傅里叶变换；对上式进行变形，得到影像对间的互功率谱函数Q(u,v)然后对互功率谱函数做反傅里叶变换得到二维Dirichlet函数，该函数在(a,b)处具有明显峰值；对峰值点所在的局部进行曲面拟合，获得子像素级的峰值位置。6.根据权利要求5所述的基于相位相关的高重叠度遥感影像满度连接点匹配方法，其特征在于，所述步骤五中基准影像上匹配点的行列号坐标即相应特征点的行列号坐标，在所述步骤一的特征点提取中直接得到，目标影像上的匹配点坐标通过目标影像的RPC模型和第四步得到的峰值点位置的经纬度高程直接求得。7.根据权利要求6所述的基于相位相关的高重叠度遥感影像满度连接点匹配方法，其特征在于，所述步骤六在每两张影像间构建仿射变换模型，如下式所示：x'＝ax+by+cy'＝dx+ey+f其中(x,y),(x',y')分别是匹配点对在基准影像和目标影像上的坐标；通过RANSAC方法来剔除残差大于3个像元的匹配点，只要一个点在任意一张影像上的残...

【专利技术属性】
技术研发人员：尹峰，余海，赖云，梁鹏，
申请(专利权)人：湖北省国土资源研究院，
类型：发明
国别省市：湖北,42