一种遥感图像精准匹配方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种遥感图像精准匹配方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：基于基准遥感图像，对待匹配遥感图像进行纠正；根据基准遥感图像和待匹配遥感图像中的地物类型，选取预设特征检测算法集中的一个或者多个特征检测算法对基准遥感图像以及待匹配遥感图像中的匹配区域进行特征提取；基于提取到的特征计算基准遥感图像和待匹配遥感图像中的特征匹配点对，得到待匹配遥感图像和基准遥感图像的图像匹配结果；获取特征匹配点对中的正确匹配点对，并根据正确匹配点对数量、特征匹配点对数量以及待匹配遥感图像中提取到的特征数量，对图像匹配结果进行评价。通过实施该方法，能够较准确匹配低空飞行器拍摄的遥感图像。

【技术实现步骤摘要】
一种遥感图像精准匹配方法、装置、电子设备及存储介质
本专利技术涉及多媒体信息处理
，尤其涉及到一种遥感图像精准匹配方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
低空飞行器遥感是近年来兴起的一种新型遥感系统，因具有快速、灵活、低成本、高影像分辨率等特点，正日益成为一项空间数据获取的重要手段，在农作物监测、国土资源监测、灾害应急、灾害评估、战场侦察、火灾监测等领域发挥重要的作用。由于低空飞行器遥感具有广阔的应用前景，相应的图像处理技术也得到了广泛的关注和重视，大范围地形复杂区域(山区、丘陵等)低空飞行器序列影像拼接就是其中的一个研究热点。现有的影像拼接主要包括影像配准和影像融合两个关键环节。在国内外影像拼接技术研究中，主要的重点都放在了影像配准这一核心环节上。但是，由于低空飞行器受自身的操控特性和风力的影响，导致飞行平台稳定性差，难以按预定的航线飞行，使得低空遥感影像全自动匹配存在以下难点：第一，相邻影像间的旋偏角大，难以直接进行灰度相关匹配；第二，飞行器的飞行高度、横滚角和俯仰角变化大，从而导致影像间的比例尺差异大，降低了灰度相关匹配的成功率和可靠性；第三，相邻影像间的左右重叠度和上下重叠度变化大，加上低空遥感影像摄影比例尺较大，造成表面不连续地物(如高楼)在影像上的投影差较大，因而无法确定匹配的搜索范围。直接应用摄影测量中灰度相关的匹配方法很难胜任低空遥感影像的全自动匹配。因此，提供一种可以适用于低空飞行器的遥感图像的匹配方法，成为亟待解决的问题。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术实施例提供了一种遥感图像精准匹配方法、装置、电子设备及存储介质，以解决现有图像匹配方法直接适用于低空飞行器的遥感图像时的匹配效果较差的问题。根据第一方面，本专利技术实施例提供了一种遥感图像精准匹配方法，包括如下步骤：基于基准遥感图像，对待匹配遥感图像进行纠正，以消除待匹配遥感图像与基准遥感图像之间的几何形变、尺度以及旋转差异；确定待匹配遥感图像与基准遥感图像之间的匹配区域；匹配区域是指待匹配遥感图像与基准遥感图像之间的重叠区域；根据基准遥感图像和待匹配遥感图像中的地物类型，选取预设特征检测算法集中的一个或者多个特征检测算法对基准遥感图像中的匹配区域以及待匹配遥感图像中的匹配区域进行特征提取；基于提取到的特征计算基准遥感图像和待匹配遥感图像中的特征匹配点对，得到待匹配遥感图像和基准遥感图像的图像匹配结果；获取特征匹配点对中的正确匹配点对，并根据正确匹配点对的数量、特征匹配点对的数量以及待匹配遥感图像中提取到的特征的数量，对图像匹配结果进行评价，得到匹配精度评价结果。通过基于基准遥感图像，对待匹配遥感图像进行纠正，以消除待匹配遥感图像与基准遥感图像之间的几何形变、尺度以及旋转差异，能够消除低空飞行器图像由于飞行器的旋转偏角、飞行高度以及俯仰角等情况对飞行器图像的影响；而由于飞行器处于不断飞行移动的状态，飞行器的拍摄对象是不断变化的，在进行图像匹配时，具有匹配意义的仅为基准遥感图像和待匹配遥感图像之间的重叠区域，因此，待匹配遥感图像与基准遥感图像之间的匹配区域仅为该重叠区域，从而能够排除基准遥感图像和待匹配遥感图像中没有必要进行特征提取以及特征匹配的区域，提高该遥感图像精准匹配方法的匹配效率；同样由于飞行器的拍摄对象是不断变化的，而不同的地物类型的图像的最优特征提取算法并不相同，因此，根据基准遥感图像和待匹配遥感图像中的地物类型，选取预设特征检测算法集中的一个或者多个特征检测算法对上述匹配区域进行特征提取，能够提高特征点的提准确性，从而提高最终的图像匹配结果的准确性。结合第一方面，在第一方面第一实施方式中，遥感图像精准匹配方法还包括如下步骤：判断匹配精度评价结果是否达到预定匹配精度；当匹配精度评价结果未达到预定匹配精度时，使用预设特征检测算法集中的其他特征检测算法对基准遥感图像中的匹配区域以及待匹配遥感图像中的匹配区域进行特征提取。通过匹配精度评价结果未达到预定匹配精度时，也即基准遥感图像和待匹配遥感图像不适于使用原始的特征检测算法进行检测的可能性较大时，重新使用预设特征检测算法集中的其他特征检测算法对基准遥感图像中的匹配区域以及待匹配遥感图像中的匹配区域进行特征提取，从而基于提取到的特征重新进行图像匹配和图像评价，能够进一步提高最终的图像匹配结果的准确性。结合第一方面或者第一方面第一实施方式，在第一方面第二实施方式中，确定待匹配遥感图像与基准遥感图像之间的匹配区域的步骤，包括：根据基准遥感图像和待匹配遥感图像的拍摄角度以及拍摄位置，计算基准遥感图像和待匹配遥感图像的重叠区域；分别提取基准遥感图像和待匹配遥感图像中包含重叠区域的最小矩形区域，得到基准遥感图像中的匹配区域以及待匹配遥感图像中的匹配区域。结合第一方面第二实施方式，在第一方面第三实施方式中，在确定待匹配遥感图像与基准遥感图像之间的匹配区域的步骤之后，还包括：分别将待匹配遥感图像中的匹配区域和基准遥感图像中的匹配区域分为多个匹配块；根据基准遥感图像和待匹配遥感图像中的地物类型，选取预设特征检测算法集中的一个或者多个特征检测算法对基准遥感图像以及待匹配遥感图像的匹配区域进行特征提取的步骤，包括：根据基准遥感图像和待匹配遥感图像中的地物类型，选取预设特征检测算法集中的一个或者多个特征检测算法依次对各个匹配块进行特征提取。通过在确定待匹配遥感图像与基准遥感图像之间的匹配区域之后，分别将待匹配遥感图像中的匹配区域和基准遥感图像中的匹配区域分为多个匹配块，能够配合执行该遥感图像精准匹配方法的计算装置的运算能力进行分块，从而使匹配区域中的每一块的特征提取均能够较快执行，从而也能够提高整个匹配区域的特征提取效率；此外，也能够降低该遥感图像精准匹配方法对其执行装置的性能要求。结合第一方面第二实施方式，在第一方面第四实施方式中，遥感图像为无人机遥感图像，拍摄角度以及拍摄位置均为从无人机的POS信息中获取。结合第一方面或者第一方面第一实施方式，在第一方面第五实施方式中，特征检测算法为多个，基于提取到的特征计算基准遥感图像和待匹配遥感图像中的特征匹配点对，得到待匹配遥感图像和基准遥感图像的图像匹配结果的步骤，包括：依次基于各个特征检测算法提取到的特征，计算基准遥感图像和待匹配遥感图像中的特征匹配点对；合并各个特征检测算法对应的特征匹配点对，得到待匹配遥感图像和基准遥感图像的图像匹配结果。根据第二方面，本专利技术实施例提供了一种遥感图像精准匹配装置，包括：图像纠正模块，用于基于基准遥感图像，对待匹配遥感图像进行纠正，以消除待匹配遥感图像与基准遥感图像之间的几何形变、尺度以及旋转差异；区域确定模块，用于确定待匹配遥感图像与基准遥感图像之间的匹配区域；匹配区域是指待匹配遥感图像与基准遥感图像之间的重叠区域；特征提取模块，用于根据基准遥感图像和待匹配遥感图像中的地物类型，选取预设特征检测算法集中的一个或者多个特征检测算法对基准遥感图像中的匹配区域以及待匹配遥感图像中的匹配区域进行特征提取；图像匹配模块，用于基于提取到的特征计算基准遥感图像和待匹本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种遥感图像精准匹配方法，其特征在于，包括如下步骤：/n基于基准遥感图像，对待匹配遥感图像进行纠正，以消除所述待匹配遥感图像与所述基准遥感图像之间的几何形变、尺度以及旋转差异；/n确定所述待匹配遥感图像与所述基准遥感图像之间的匹配区域；所述匹配区域是指所述待匹配遥感图像与所述基准遥感图像之间的重叠区域；/n根据所述基准遥感图像和所述待匹配遥感图像中的地物类型，选取预设特征检测算法集中的一个或者多个特征检测算法对所述基准遥感图像中的匹配区域以及所述待匹配遥感图像中的匹配区域进行特征提取；/n基于提取到的特征计算所述基准遥感图像和所述待匹配遥感图像中的特征匹配点对，得到所述待匹配遥感图像和所述基准遥感图像的图像匹配结果；/n获取所述特征匹配点对中的正确匹配点对，并根据所述正确匹配点对的数量、所述特征匹配点对的数量以及所述待匹配遥感图像中提取到的特征的数量，对所述图像匹配结果进行评价，得到匹配精度评价结果。/n

【技术特征摘要】
1.一种遥感图像精准匹配方法，其特征在于，包括如下步骤：
基于基准遥感图像，对待匹配遥感图像进行纠正，以消除所述待匹配遥感图像与所述基准遥感图像之间的几何形变、尺度以及旋转差异；
确定所述待匹配遥感图像与所述基准遥感图像之间的匹配区域；所述匹配区域是指所述待匹配遥感图像与所述基准遥感图像之间的重叠区域；
根据所述基准遥感图像和所述待匹配遥感图像中的地物类型，选取预设特征检测算法集中的一个或者多个特征检测算法对所述基准遥感图像中的匹配区域以及所述待匹配遥感图像中的匹配区域进行特征提取；
基于提取到的特征计算所述基准遥感图像和所述待匹配遥感图像中的特征匹配点对，得到所述待匹配遥感图像和所述基准遥感图像的图像匹配结果；
获取所述特征匹配点对中的正确匹配点对，并根据所述正确匹配点对的数量、所述特征匹配点对的数量以及所述待匹配遥感图像中提取到的特征的数量，对所述图像匹配结果进行评价，得到匹配精度评价结果。


2.根据权利要求1所述的遥感图像精准匹配方法，其特征在于，还包括如下步骤：
判断所述匹配精度评价结果是否达到预定匹配精度；
当所述匹配精度评价结果未达到预定匹配精度时，使用所述预设特征检测算法集中的其他特征检测算法对所述基准遥感图像中的匹配区域以及所述待匹配遥感图像中的匹配区域进行特征提取。


3.根据权利要求1或2所述的遥感图像精准匹配方法，其特征在于，所述确定所述待匹配遥感图像与所述基准遥感图像之间的匹配区域的步骤，包括：
根据所述基准遥感图像和所述待匹配遥感图像的拍摄角度以及拍摄位置，计算所述基准遥感图像和所述待匹配遥感图像的重叠区域；
分别提取所述基准遥感图像和所述待匹配遥感图像中包含所述重叠区域的最小矩形区域，得到所述基准遥感图像中的匹配区域以及所述待匹配遥感图像中的匹配区域。


4.根据权利要求3所述的遥感图像精准匹配方法，其特征在于，在所述确定所述待匹配遥感图像与所述基准遥感图像之间的匹配区域的步骤之后，还包括：
分别将所述待匹配遥感图像中的匹配区域和所述基准遥感图像中的匹配区域分为多个匹配块；
所述根据所述基准遥感图像和所述待匹配遥感图像中的地物类型，选取预设特征检测算法集中的一个或者多个特征检测算法对所述基准遥感图像以及所述待匹配遥感图像的匹配区域进行特征提取的步骤，包括：
根据所述基准遥感图像和所述待匹配遥感图像中的地物类型，选取预设特征检测算法集中的一个或者多个特征检测算法依次对各个匹配块进行特征提取。


5.根据权利要求3所述的遥感图像精准匹配方法，其特征在于，所述遥感...

【专利技术属性】
技术研发人员：邓练兵，逯明，邹纪升，
申请(专利权)人：珠海大横琴科技发展有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44