耦合点线特征的多模态亚米/米级卫星影像配准技术制造技术

本发明专利技术公开一种耦合点线特征的多模态亚米/米级卫星影像配准技术，包括:采用Bhattacharyya距离和特征斜率约束优化SIFT算法以获取更多优质同名点；其次，在多尺度空间下使用CannyLines算法提取多尺度线特征；然后，通过每条线特征与由SIFT同名点构建的Delaunay三角网的空间几何信息构建一种可以抵抗多源影像间非线性辐射差异和尺度差异的全局线特征描述符，并且利用设计的成本函数获取正确的线匹配对；最后，使用多种约束条件获取定位准确的线特征交点，并采用耦合SIFT同名点和线特征交点的方式迭代求解高精度的配准模型参数。该技术能够促进亚米/米级多模态卫星影像全自动处理的效率和质量，且具有良好的普适性和鲁棒性。普适性和鲁棒性。普适性和鲁棒性。

【技术实现步骤摘要】
耦合点线特征的多模态亚米/米级卫星影像配准技术


[0001]本专利技术涉及遥感图像处理领域，更具体的说是涉及耦合点线特征的多模态亚米/米级卫星影像配准技术。

技术介绍

[0002]随着航天技术、计算机技术、传感器技术的快速发展，高空间分辨率以及广覆盖的卫星遥感数据层出不穷。利用多模态(多源多尺度多时相等)高空间分辨率卫星影像实现协同对地观测的研究已成为当前遥感学界的研究热点。在实际应用中，由于天气状况的多变性、地形的复杂性以及应用的多样性，单一传感器类型的遥感数据往往不能提供足够的信息以满足应用的需求，综合利用不同源遥感卫星获取的数据，可以较为全面地刻画观测对象的几何和物理特性，因此需要将多种传感器获取的多角度、多尺度、多时相的卫星影像融合在一起，得到更加丰富完整的信息，提取更为精确的信息指数，从而快速地制定出更为合理的决策方案。
[0003]遥感数据应用是遥感的最终目的，为了提高对海量遥感数据的处理速度和精度，研究和开发高效的遥感影像处理技术显得尤为重要。由于遥感卫星搭载的各种传感器之间的物理特性和成像方式不同，而且成像位置和成像角度可能存在差异，因此，其拍摄的影像存在灰度、分辨率、位移和旋转角度等的不同。然而，多模态影像综合利用是发展趋势，如多传感器信息融合、变化检测、影像镶嵌及信息验证分析等，应用中需要对多模态影像的位置进行对齐，因此，影像配准是其中必不可少的关键技术。但是，随着影像空间分辨率的提高，影像配准的干扰因素增多，尤其是亚米/米级影像的全自动配准成为行业的难题。
[0004]针对多模态高分辨率卫星影像间非线性辐射及尺度差异较大造成配准精度较低的问题，本专利技术公开一种耦合点线特征的多模态亚米/米级卫星影像高精度配准技术。首先，该技术采用Bhattacharyya距离和特征斜率约束优化SIFT算法以获取更多优质同名点；其次，在多尺度空间下使用CannyLines算法提取多尺度线特征；然后，通过每条线特征与由SIFT同名点构建的Delaunay三角网的空间几何信息构建一种可以抵抗多源影像间非线性辐射差异和尺度差异的全局线特征描述符，并且利用设计的成本函数获取正确的线匹配对；最后，使用多种约束条件获取定位准确的线特征交点，并采用耦合SIFT同名点和线特征交点的方式迭代求解高精度的配准模型参数。

技术实现思路

[0005]有鉴于此，本专利技术提出一种耦合点线特征的多模态亚米/米级卫星影像配准技术，图1为本专利技术多模态亚米/米级卫星影像配准技术的总体流程，包括基于改进SIFT的点特征获取、线特征提取与描述、特征耦合和影像配准四部分。
[0006]为了实现上述目的，本专利技术采用如下技术方案：
[0007]耦合点线特征的多模态亚米/米级卫星影像配准技术，包括：基于改进SIFT的点特征获取、线特征提取与描述、特征耦合和影像配准四部分；
[0008]1.基于改进SIFT的点特征获取步骤如下：
[0009]S1：首先采用双线性插值的方式对原始影像进行降采样以构建影像金字塔，利用SIFT在不同尺度的影像上提取稳定的点特征，然后对这些稳定的点特征进行描述；
[0010]S2：以Bhattacharyya距离为相似性度量，使用FLANN方法进行特征粗匹配，获取初始匹配点集；
[0011]S3：计算初始匹配结果的斜率以求得置信区间，并保留位于该置信区间内的匹配点，等待下一步检验；
[0012]S4：利用以单应矩阵为几何约束模型的PROSAC方法对上一步得到的匹配点集进行检验，进一步剔除外点，从而获取可靠度较高的优质匹配点集；
[0013]2.线特征提取与描述步骤如下：
[0014]S5：利用CannyLines检测器提取多尺度线特征；
[0015]S6：基于空间几何信息构建线特征描述符；
[0016]S7：基于定义的匹配代价函数进行线特征匹配，得到同名线特征；
[0017]3.特征耦合步骤如下：
[0018]S8：利用得到的同名线特征进行交点拟合；
[0019]S9：将拟合得到的同名交点与SIFT同名点特征合并为一个同名特征集；
[0020]4.影像配准步骤如下：
[0021]S10：利用同名特征集迭代求解影像的配准模型参数，得到配准结果；
[0022]S11：结束。
[0023]本专利技术技术先进、科学，可以很好地抵抗多模态高分卫星影像间较大的非线性辐射及尺度差异，且能够实现多模态亚米/米级卫星影像的高精度自动配准。通过实验表明，该技术具有很好的普适性，计算速度很快，效率很高，配准误差优于1个像素，具有较好的使用价值。
附图说明
[0024]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施示例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的示意图，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
[0025]图1为本专利技术提供的耦合点线特征的多模态亚米/米级卫星影像配准技术的流程图；
[0026]图2为本专利技术提出的一种基于空间几何信息的线特征描述符；
[0027]图3为本专利技术提出的线特征交点拟合方法；
[0028]图4为本专利技术提供的实验所用的多模态亚米/米级高分卫星影像数据；
[0029]图5为本专利技术提供的配准结果图；
[0030]表1为本专利技术提供的实验所用影像数据说明。
[0031]表2为本专利技术提供的实验结果。
[0032]表1
[0033]组别影像大小(像素)分辨率(米)数据来源
第一组1000
×
1000/2150
×
21501.0/0.6GF-2/Google Earth第二组1400
×
1400/1300
×
13001.0/1.2GF-2/Google Earth第三组1200
×
1200/1400
×
14002.1/2.0ZY-3/GF-1第四组1400
×
1400/950
×
9502.1/4.8ZY-3/Google Earth第五组1000
×
1000/1500
×
15002.0/2.3GF-1/Google Earth第六组500
×
500/1600
×
16002.0/1.0GF-1/GF-2
[0034]表2
[0035]具体实施方式
[0036]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实例仅仅是本专利技术的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0037]以下步骤为基于改进SIFT算法的点特征本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.耦合点线特征的多模态亚米/米级卫星影像配准技术，包括：基于改进SIFT的点特征获取、线特征提取与描述、特征耦合和影像配准四部分：基于改进SIFT算法的点特征获取步骤如下：S1：首先采用双线性插值的方式对原始影像进行降采样以构建影像金字塔，利用SIFT在不同尺度的影像上提取稳定的点特征，然后对这些稳定的点特征进行描述；S2：以Bhattacharyya距离为相似性度量，使用FLANN方法进行特征粗匹配，获取初始匹配点集；S3：计算初始匹配结果的斜率以求得置信区间，并保留位于该置信区间内的匹配点，等待下一步检验；S4：利用以单应矩阵为几何约束模型的PROSAC方法对上一步得到的匹配点集进行检验，进一步剔除外点，从而获取可靠度较高的优质匹配点集；线特征提取与描述步骤如下：S5：利用CannyLines检测器提取多尺度线特征；S6：基于空间几何信息构建线特征描述符；S7：基于定义的匹配代价函数...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨树文，闫恒，薛庆，苏航，
申请(专利权)人：兰州交通大学，
类型：发明
国别省市：