一种遥感卫星图像几何精度自动化检查方法技术

本发明专利技术提供一种遥感卫星图像几何精度自动化检查方法，方法包括：输入待检验图像，根据待检验图像，自动获取对应的参考图像；根据待检验图像和参考图像通过基于相位一致性图像匹配的方法得到同名点对集合，其中，同名点对集合包括至少二十个同名点对，为待检验图像中均匀分布的关键点和关键点在参考图像中对应的匹配点；根据同名点对集合中关键点和匹配点位置计算同名点对定位误差并绘制误差方向图，实现遥感图像几何精度自动化检查。这种通过相位一致性匹配手段获取同名点对集合的方式，相对于传统人工剌点减少了时间、物力消耗；较经典SIFT匹配方式提高了匹配精度，有效提高了大规模遥感卫星图像产品几何精度检验需求。规模遥感卫星图像产品几何精度检验需求。规模遥感卫星图像产品几何精度检验需求。

【技术实现步骤摘要】
一种遥感卫星图像几何精度自动化检查方法


[0001]本专利技术涉及遥感图像处理
，尤其涉及一种遥感卫星图像几何精度自动化检查方法。该方法首先以下载的原始高精度参考图像作为检验标准建立参考图像数据，通过遥感卫星图像信息自动获取对应参考图像。然后通过自动匹配获取遥感卫星图像和参考影像间的同名点对，计算同名点对误差并绘制误差方向图，实现了遥感卫星产品几何精度自动化检查。这种通过相位一致性匹配手段获取同名点集合的方式，相对于传统人工剌点减少了时间、物力消耗；较经典SIFT匹配方式提高了匹配精度，满足了大规模遥感卫星图像产品几何精度检验需求。

技术介绍

[0002]遥感影像产品的地面定位精度是衡量图像数据产品的一个重要指标，定量评价产品定位精度，对于遥感影像几何质量改善和遥感应用都具有重要的意义。
[0003]目前随着全球观测时代的到来，多源、多时空分辨率的遥感数据急速增长，带来了遥感数据的多元化和海量化。传统的几何精度检查方法采用实地GPS测量，自动化程度低、耗时长，难以满足大数据量的遥感产品精度质检需求；而通过传统SIFT匹配方法获取同名点的方式，存在因图像辐射畸变和几何畸变引起的误匹配或同名点分布不均匀问题。
[0004]因此，大数据量的遥感卫星图像产品精度自动化检查需求仍是当前亟待解决的问题。

技术实现思路

[0005]本专利技术提供一种遥感卫星图像几何精度自动化检查方法，用以解决现有技术中自动化程度低、耗时长，难以满足大数据量的遥感产品精度质检需求的缺陷，实现提高检查效率，满足大数据量的卫星产品精度检验需求的遥感图像几何精度自动化检查。
[0006]本专利技术提供一种遥感卫星图像几何精度自动化检查方法，包括：
[0007]输入待检验图像，根据所述待检验图像，自动获取对应的参考图像；
[0008]根据所述待检验图像和所述参考图像通过基于相位一致性图像匹配的方法得到同名点对集合，其中，所述同名点对集合包括至少二十个同名点对，所述同名点对为所述待检验图像中均匀分布的关键点和所述关键点在所述参考图像中对应的匹配点；
[0009]根据所述同名点对集合中所述关键点和所述匹配点计算同名点对定位误差并绘制误差方向图。
[0010]根据本专利技术提供的一种遥感卫星图像几何精度自动化检查方法，所述根据所述待检验图像，自动获取对应的参考图像的步骤，包括：
[0011]根据所述待检验图像的属性信息和预设映射关系，获取原始参考图像数据；
[0012]根据所述待检验图像，自动在所述原始参考图像数据中匹配所述待检验图像的地理位置覆盖的一张或多张关联参考图像；
[0013]对所述一张或多张关联参考图像进行预处理，得到所述参考图像。
[0014]根据本专利技术提供的一种遥感卫星图像几何精度自动化检查方法，所述根据所述待检验图像和所述参考图像通过基于相位一致性图像匹配的方法得到同名点对集合的步骤，包括：
[0015]通过非极大值抑制检测算法对所述待检验图像进行检测，将所述待检验图像中预设区域内最大的极大值点确定为所述关键点；
[0016]将所述待检验图像和所述参考图像依次划分为均匀网格，得到一一对应的待检验子图像块和参考子图像块；
[0017]利用相位一致性模型提取所述待检验子图像块的边缘特征图像一和所述参考子图像块的边缘特征图像二；计算所述边缘特征图像一和所述边缘特征图像二的相位相关脉冲；根据所述相位相关脉冲得到待检验子图像块和对应的参考子图像块的相对偏移量；
[0018]根据所述关键点及所在所述待检验子图像块的相对偏移量，初步确定所述关键点在所述参考图像中的预测匹配点位置；
[0019]分别以所述关键点和所述预测匹配点位置为中心，基于方向相位一致性模型提取邻域内的离散方向集的方向相位一致性特征图像，得到关键点特征描述符和预测点特征描述符；
[0020]将所述关键点特征描述符和所述预测匹配点特征描述符变换至频率域，计算所述关键点特征描述符和所述预测匹配点特征描述符的相似度；根据所述相似度确定初始匹配点；
[0021]根据所述关键点和所述初始匹配点利用最小二乘法计算残差模型参数；根据所述残差模型计算所述关键点的残差；根据所述残差小于预设阈值的关键点以及对应的所述初始匹配点作为同名点对集合中的关键点和所述关键点对应的匹配点，得到同名点对集合。
[0022]根据本专利技术提供的一种遥感卫星图像几何精度检验方法，所述根据所述同名点对集合中所述关键点和所述匹配点计算同名点对定位误差并绘制误差方向图的步骤，包括：
[0023]根据所述同名点对集合中所述关键点和所述匹配点计算同名点对定位误差；
[0024]根据所述同名点对定位误差计算中误差；
[0025]根据所述中误差、所述同名点对定位误差、所述关键点、所述匹配点和所述待检验图像生成误差方向图。
[0026]本专利技术提供的遥感卫星图像几何精度自动化检查方法，通过输入待检验图像，根据所述待检验图像，自动获取对应的参考图像；根据所述待检验图像和所述参考图像通过基于相位一致性图像匹配的方法得到同名点对集合，其中，所述同名点对集合包括至少二十个同名点对，所述同名点为所述待检验图像中均匀分布的关键点和所述关键点在所述参考图像中对应的匹配点；根据所述同名点对集合中所述关键点和所述匹配点计算同名点对定位误差并绘制误差方向图。该方法相对传统的几何精度检查，提高了检查效率，满足了大数据量的遥感卫星图像产品精度检验需求。
附图说明
[0027]为了更清楚地说明本专利技术或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施例，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，还可以根据这些
附图获得其他的附图。
[0028]图1是本专利技术提供的遥感卫星图像几何精度自动化检查方法的流程示意图之一；
[0029]图2是本专利技术提供的遥感卫星图像几何精度自动化检查方法的流程示意图之二；
[0030]图3是本专利技术提供的遥感卫星图像几何精度自动化检查方法的流程示意图之三；
[0031]图4是本专利技术提供的计算相对偏移量的流程示意图；
[0032]图5是本专利技术提供的计算匹配点的流程示意图；
[0033]图6是本专利技术提供的误差方向图的示例图。
具体实施方式
[0034]为使本专利技术的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本专利技术中的附图，对本专利技术中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，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作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。
[0035]遥感影像产品的地面定位精度是衡量数据产品的一个重要指标，定量评价产品定位精度对于遥感影像几何质量改善和遥感应用都具有重要的意义。
[0036]目前随着全球观测时代的到本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种遥感卫星图像几何精度自动化检查方法，其特征在于，包括：输入待检验图像，根据所述待检验图像，自动获取对应的参考图像；根据所述待检验图像和所述参考图像通过基于相位一致性图像匹配的方法得到同名点对集合，其中，所述同名点对集合包括至少二十个同名点对，所述同名点对为所述待检验图像中均匀分布的关键点和所述关键点在所述参考图像中对应的匹配点；根据所述同名点对集合中所述关键点和所述匹配点计算同名点对定位误差并绘制误差方向图。2.根据权利要求1所述的遥感卫星图像几何精度自动化检查方法，其特征在于，所述根据所述待检验图像，自动获取对应的参考图像的步骤，包括：根据所述待检验图像的属性信息和预设映射关系，获取原始参考图像数据；根据所述待检验图像，自动在所述原始参考图像数据中匹配所述待检验图像的地理位置覆盖的一张或多张关联参考图像；对所述一张或多张关联参考图像进行预处理，得到所述参考图像。3.根据权利要求1所述的遥感卫星图像几何精度自动化检查方法，其特征在于，所述根据所述待检验图像和所述参考图像通过基于相位一致性图像匹配的方法得到同名点对集合的步骤，包括：通过非极大值抑制检测算法对所述待检验图像进行特征检测，将所述待检验图像中预设区域内最大的极大值点确定为所述关键点；将所述待检验图像和所述参考图像依次划分为均匀网格，得到一一对应的待检验子图像块和参考子图像块；利用相位一致性模型提取所述待检验子图像块的边缘...

【专利技术属性】
技术研发人员：李景山，程玉芳，赵灵军，
申请(专利权)人：中国科学院空天信息创新研究院，
类型：发明
国别省市：