多源遥感图像拼接方法、装置、电子设备和可读介质制造方法及图纸

本公开的实施例公开了多源遥感图像拼接方法、装置、电子设备和可读介质。该方法的一具体实施方式包括：对遥感图像序列中的遥感图像进行图像矫正，以生成矫正后遥感图像；对矫正后遥感图像序列中的每张矫正后遥感图像进行特征点采集，以生成特征点信息组；根据特征点信息组序列，对矫正后遥感图像序列中的矫正后遥感图像进行图像匹配，以生成图像匹配信息集合；根据图像匹配信息集合和矫正后遥感图像序列中的矫正后遥感图像的图像采集时间，生成目标关系图；根据目标关系图，对矫正后遥感图像序列中的矫正后遥感图像进行图像拼接，以生成候选遥感图像；对候选遥感图像进行水印添加，以生成目标遥感图像。该实施方式提高了图像拼接的成功率。接的成功率。接的成功率。

Multi source remote sensing image mosaic method, device, electronic equipment and readable medium

【技术实现步骤摘要】
多源遥感图像拼接方法、装置、电子设备和可读介质


[0001]本公开的实施例涉及计算机
，具体涉及多源遥感图像拼接方法、装置、电子设备和可读介质。

技术介绍

[0002]随着航空遥感技术的不断发展，基于航空遥感的图像采集在生态环境监测、城市规划建设、土地综合利用和地理信息采集等领域广泛应用。受限于图像分辨率和图像采集视角之间的矛盾，往往需要对采集得到的多张遥感图像进行拼接处理。目前，在进行遥感图像拼接时，通常采用的方式为：通过模板匹配的方式对遥感图像进行拼接。
[0003]然而，当采用上述方式时，经常会存在如下技术问题：
[0004]当图像存在畸变，或图像之间重叠区域较小时，会出现匹配失败的问题，进而导致图像拼接失败。

技术实现思路

[0005]本公开的内容部分用于以简要的形式介绍构思，这些构思将在后面的具体实施方式部分被详细描述。本公开的内容部分并不旨在标识要求保护的技术方案的关键特征或必要特征，也不旨在用于限制所要求的保护的技术方案的范围。
[0006]本公开的一些实施例提出了多源遥感图像拼接方法、装置、电子设备和可读介质，来解决以上
技术介绍
部分提到的技术问题。
[0007]第一方面，本公开的一些实施例提供了一种多源遥感图像拼接方法，该方法包括：对遥感图像序列中的遥感图像进行图像矫正，以生成矫正后遥感图像，得到矫正后遥感图像序列，其中，上述遥感图像序列中的遥感图像是由多个遥感图像采集设备采集得到的；对上述矫正后遥感图像序列中的每张矫正后遥感图像进行特征点采集，以生成特征点信息组，得到特征点信息组序列；根据上述特征点信息组序列，对上述矫正后遥感图像序列中的矫正后遥感图像进行图像匹配，以生成图像匹配信息集合；根据上述图像匹配信息集合和上述矫正后遥感图像序列中的矫正后遥感图像的图像采集时间，生成目标关系图，其中，上述目标关系图为有向图；根据上述目标关系图，对上述矫正后遥感图像序列中的矫正后遥感图像进行图像拼接，以生成候选遥感图像；对上述候选遥感图像进行水印添加，以生成目标遥感图像。
[0008]第二方面，本公开的一些实施例提供了一种多源遥感图像拼接装置，装置包括：图像矫正单元，被配置成对遥感图像序列中的遥感图像进行图像矫正，以生成矫正后遥感图像，得到矫正后遥感图像序列，其中，上述遥感图像序列中的遥感图像是由多个遥感图像采集设备采集得到的；特征点采集单元，被配置成对上述矫正后遥感图像序列中的每张矫正后遥感图像进行特征点采集，以生成特征点信息组，得到特征点信息组序列；图像匹配单元，被配置成根据上述特征点信息组序列，对上述矫正后遥感图像序列中的矫正后遥感图像进行图像匹配，以生成图像匹配信息集合；生成单元，被配置成根据上述图像匹配信息集
合和上述矫正后遥感图像序列中的矫正后遥感图像的图像采集时间，生成目标关系图，其中，上述目标关系图为有向图；图像拼接单元，被配置成根据上述目标关系图对上述矫正后遥感图像序列中的矫正后遥感图像进行图像拼接，以生成候选遥感图像；水印添加单元，被配置成对上述候选遥感图像进行水印添加，以生成目标遥感图像。
[0009]第三方面，本公开的一些实施例提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储装置，其上存储有一个或多个程序，当一个或多个程序被一个或多个处理器执行，使得一个或多个处理器实现上述第一方面任一实现方式所描述的方法。
[0010]第四方面，本公开的一些实施例提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其中，程序被处理器执行时实现上述第一方面任一实现方式所描述的方法。
[0011]本公开的上述各个实施例具有如下有益效果：通过本公开的一些实施例的多源遥感图像拼接方法，提高了图像拼接成功率。具体来说，造成图像拼接成功率低的原因在于：当图像存在畸变，或图像之间重叠区域较小时，会出现匹配失败的问题，进而导致图像拼接失败。基于此，本公开的一些实施例的多源遥感图像拼接方法，首先，对遥感图像序列中的遥感图像进行图像矫正，以生成矫正后遥感图像，得到矫正后遥感图像序列，其中，上述遥感图像序列中的遥感图像是由多个遥感图像采集设备采集得到的。实际情况中，受摄像头焦距的影响，采集的图像往往会存在畸变，因此通过对遥感图像进行图像矫正，以此消除图像畸变。其次，对上述矫正后遥感图像序列中的每张矫正后遥感图像进行特征点采集，以生成特征点信息组，得到特征点信息组序列。通过特征点采集，以此提取矫正后遥感图像包含的图像特征。接着，根据上述特征点信息组序列，对上述矫正后遥感图像序列中的矫正后遥感图像进行图像匹配，以生成图像匹配信息集合。根据特征点进行匹配，即使图像之间的重叠区域较小，也可进行图像匹配，解决了当重叠区域较小时，模板匹配方式所导致的图像拼接失败的问题。进一步，根据上述图像匹配信息集合和上述矫正后遥感图像序列中的矫正后遥感图像的图像采集时间，生成目标关系图，其中，上述目标关系图为有向图。实际情况中，针对较大一块区域，往往对应多张遥感图像，通过生成目标关系图，可以确定多张拼接图像在拼接完成的遥感图像中的相对位置。接着，根据上述目标关系图，对上述矫正后遥感图像序列中的矫正后遥感图像进行图像拼接，以生成候选遥感图像。最后，对上述候选遥感图像进行水印添加，以生成目标遥感图像。通过添加水印，避免图像被篡改。通过此种方式，大大提高了图像拼接的成功率。
附图说明
[0012]结合附图并参考以下具体实施方式，本公开各实施例的上述和其他特征、优点及方面将变得更加明显。贯穿附图中，相同或相似的附图标记表示相同或相似的元素。应当理解附图是示意性的，元件和元素不一定按照比例绘制。
[0013]图1是本公开的一些实施例的多源遥感图像拼接方法的一个应用场景的示意图；
[0014]图2是根据本公开的多源遥感图像拼接方法的一些实施例的流程图；
[0015]图3是遥感卫星采集遥感图像的示意图；
[0016]图4是根据本公开的多源遥感图像拼接方法的另一些实施例的流程图；
[0017]图5是根据本公开的多源遥感图像拼接装置的一些实施例的结构示意图；
[0018]图6是适于用来实现本公开的一些实施例的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0019]下面将参照附图更详细地描述本公开的实施例。虽然附图中显示了本公开的某些实施例，然而应当理解的是，本公开可以通过各种形式来实现，而且不应该被解释为限于这里阐述的实施例。相反，提供这些实施例是为了更加透彻和完整地理解本公开。应当理解的是，本公开的附图及实施例仅用于示例性作用，并非用于限制本公开的保护范围。
[0020]另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与有关专利技术相关的部分。在不冲突的情况下，本公开中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
[0021]需要注意，本公开中提及的“第一”、“第二”等概念仅用于对不同的装置、模块或单元进行区分，并非用于限定这些装置、模块或单元所执行的功能的顺序或者相互依存关系。
[0022]需要注意，本公开中提及的“一个本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种多源遥感图像拼接方法，包括：对遥感图像序列中的遥感图像进行图像矫正，以生成矫正后遥感图像，得到矫正后遥感图像序列，其中，所述遥感图像序列中的遥感图像是由多个遥感图像采集设备采集得到的；对所述矫正后遥感图像序列中的每张矫正后遥感图像进行特征点采集，以生成特征点信息组，得到特征点信息组序列；根据所述特征点信息组序列，对所述矫正后遥感图像序列中的矫正后遥感图像进行图像匹配，以生成图像匹配信息集合；根据所述图像匹配信息集合和所述矫正后遥感图像序列中的矫正后遥感图像的图像采集时间，生成目标关系图，其中，所述目标关系图为有向图；根据所述目标关系图，对所述矫正后遥感图像序列中的矫正后遥感图像进行图像拼接，以生成候选遥感图像；对所述候选遥感图像进行水印添加，以生成目标遥感图像。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述方法还包括：对所述目标遥感图像进行对象检测，以生成候选对象信息，得到候选对象信息集合，其中，所述候选对象信息集合中的候选对象信息包括：对象类别和对象置信度；从所述候选对象信息集合中筛选出包括的对象类别与目标类别一致、且包括的对象置信度大于目标置信度的候选对象信息，作为目标对象信息，得到目标对象信息集合；对于所述目标对象信息集合中的每个目标对象信息，执行以下处理步骤：确定所述目标对象信息对应的目标对象在所述目标遥感图像中的区域，以生成区域信息；对所述区域信息对应的区域进行阴影识别，以生成阴影区域信息；根据所述区域信息和阴影区域信息，生成所述目标对象信息对应的目标对象的尺寸位置信息；在所述目标遥感图像上标注得到的多个尺寸位置信息。3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述对所述矫正后遥感图像序列中的每张矫正后遥感图像进行特征点采集，以生成特征点信息组，包括：对所述矫正后遥感图像进行图像预处理，以生成预处理后的遥感图像；将所述预处理后的遥感图像输入预先训练的特征点识别模型，以生成所述矫正后遥感图像对应的特征点信息组。4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述根据所述特征点信息组序列，对所述矫正后遥感图像序列中的矫正后遥感图像进行图像匹配，以生成图像匹配信息集合，包括：根据所述特征点信息组序列中的每个特征点信息组包括的各个特征点信息，构建多个连通区域，得到连通区域组序列；将所述连通区域组序列作为初始连通区域组序列，执行以下图像匹配步骤：从连通区域组序列中选取一个连通区域组，以生成目标连通区域组和候选连通区域组序列，其中，候选连通区域组序列是去除目标连通区域组的连通区域组序列；确定目标连通区域组中的每个目标连通区域和候选连通区域组序列中的每个候选连通区域的区域相似度；
响应于确定目标连通区域组对应的多个区域相似度中存在目标区域相似度，根据目标区域相似度对应的两张矫正后遥感图像，生成图像匹配信息；响应于确定候选连通区域组序列中的候选连通区域组的数量小于等于目标值，结束所述图像匹配步骤；响应于确定候选连通区域组序列中的候选连通区域组的数量大于所述目标值，将候选连通区域组序列确定为初始连通区域组序列，再次执行所述图像匹配步骤。5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述根据所述图像匹配信息集合和所述矫正后遥感图像序列中的矫正后遥感图像...

【专利技术属性】
技术研发人员：区东，何云，
申请(专利权)人：中科星睿科技北京有限公司，
类型：发明
国别省市：