一种夜光影像稀疏灯光连接点匹配方法组成比例

本发明专利技术提供一种夜光影像稀疏灯光连接点匹配方法。此发明专利技术首先对夜光影像进行阈值分割构建连通域，通过圆率检测和质心法，提取出稀疏分布的灯点信息。然后采用几何正反算剔除不在影像范围内的点。采用孤立点原则和随机抽样一致性算法等策略，实现夜光影像的初步匹配。最后，通过仿射模型增加更多的连接点，以实现人类活动匮乏地区相邻夜光影像连接点的获取。人类活动匮乏地区相邻夜光影像连接点的获取。人类活动匮乏地区相邻夜光影像连接点的获取。

【技术实现步骤摘要】
一种夜光影像稀疏灯光连接点匹配方法


[0001]本专利技术属于航天摄影测量光学遥感影像几何处理领域，涉及一种夜光影像稀疏灯光连接点的匹配方法。

技术介绍

[0002]夜光遥感影像为人类活动、城市变化、社会经济甚至战争影响等方面的评价提供了重要的线索。通常，研究人员会选择一个区域或者国家范围的夜光影像，来评价某个指标在时间尺度上的变化。随着珞珈一号的发射，夜光影像分辨率得到了较大的提升，可以实现更多精细化的指标评价。然而，分辨率的提升带来了影像幅宽的减小，一个区域或者国家的评价需要多张夜光影像的拼接来实现。对于人类活动匮乏地区，由于缺少大片建筑灯光和道路灯光等组成的结构信息，传统的匹配方法难以实现相邻影像的匹配，从而无法获取相邻帧夜光影像的连接点。
[0003]目前常用的匹配算法包括基于灰度的匹配和基于特征的匹配。基于灰度的匹配也可以称为模板匹配，该方法主要是比较两景图像灰度的相似性，对灰度信息的依赖程度较高。由于夜光影像噪声和不同期影像灯光亮度的变化，基于灰度的匹配通常会失效。基于特征的匹配，即在仿射不变区域提取特征点，计算其特征向量和向量之间的欧氏距离，来判断两个特征点是否为同名点。实际匹配中，对于城市等具有较多纹理地区的夜光影像，基于特征的匹配可以获得较多的连接点。但是对于中国西部等仅有少量人口聚集的稀疏灯光地区，由于这些地区在图像中表现为仅占据少数几个像素的亮点，在特征点的提取阶段，很难作为特征子被提取出来。因此基于特征的连接点匹配无法适用于夜光遥感影像的所有地区。
[0004]总的来说，现有夜光影像连接点匹配方法存在以下不足：
[0005]仅能在城市等道路密集或者建筑密集区域获取连接点，而对于人口稀少等稀疏灯点区域，则难以通过传统方法获得连接点；
[0006]现有夜光影像分辨率不一，且差异较大，难以形成基准底图作为匹配参考。

技术实现思路

[0007]本专利技术针对上述夜光影像稀疏灯点地区连接点难以匹配的问题，提供了一种夜光影像稀疏灯光连接点的匹配方法，其过程包括以下步骤：
[0008]步骤1，稀疏灯光连接点坐标提取策略；
[0009]步骤2，几何定位模型正反算连接点筛选；
[0010]步骤3，稀疏灯光连接点匹配算法策略。
[0011]在以上技术方案的基础上，优选的步骤1的实现方式为：
[0012]步骤1.1，针对夜光影像设置合理的背景分割阈值，二值化夜光影像以将影像中人类活动的区域与黑色背景分割出来，具有相同像素值的相邻像素组成一组连通域，并赋予其唯一的标识；
[0013]步骤1.2，筛选特定形状的稀疏灯光连接点，计算每一个连通域的圆率，计算公式如下所示：
[0014][0015]其中，P表示圆率，S表示连通域面积，L表示连通域周长；
[0016]分别提取左右相邻影像上圆度小于一定圆率阈值e的灯点；
[0017]根据提取的灯点数量判断，如果影像处于稀疏灯光地区，则自动提取的灯点数量较少，可适当降低圆率阈值e，增加提取的灯点数量；
[0018]如果影像处于城市地区，适当增加圆率阈值e，以减少提取的灯点数量；
[0019]通过上述方法初步获取了影像中的稀疏灯点。
[0020]步骤1.3，通过灰度平方加权质心法获取稀疏灯光连接点的亚像素坐标。
[0021]在以上技术方案的基础上，优选的步骤2为利用夜光影像的几何定位模型的正反算，消除相邻待匹配影像之间的平移、比例和旋转等误差，具体包括以下步骤：
[0022]步骤2.1，结合全球DEM数据，利用几何定位坐标正算模型，计算左影像所有提取出的灯点经纬度；
[0023]步骤2.2，利用右影像几何定位坐标反算模型，计算步骤2.1得到的灯点经纬度在右影像的位置；
[0024]删除超出右影像一定阈值范围的灯点，得到满足要求的右影像灯点；
[0025]对上述右影像的灯点按照步骤2.1和2.2的几何定位正反算模型进行计算和删除操作，筛选出满足同时在左右影像一定阈值范围内的灯点；
[0026]在以上技术方案的基础上，优选的步骤3具体包括以下步骤：
[0027]步骤3.1，经过步骤2几何定位模型正反算模型筛点，如果最终左右影像中剩余的灯点数量为0，则匹配失败。若灯点数量少于3个，则直接通过几何定位模型和定位误差阈值来寻找对应的连接点对，并且利用孤立点对原则，来确定两点是否唯一配对。
[0028]所述孤立点原则为：假设左影像上的任意一点，通过几何定位正反算计算到右影像后，在一定距离阈值内仅能找到一个点。并且再对这个点进行几何定位正反算到左影像，如果在一定距离阈值内仅能找到一个点，则称这对点为孤立点对。
[0029]步骤3.2，若剩余在左右影像中的灯点数量大于3个，则采用随机一致性抽样检测算法和平移模型，通过投票来实现匹配。
[0030]步骤3.3，在判断完所有灯点后，建立匹配点对的仿射变换模型，通过模型预测每个点的位置并与实际位置作差，获取每个点的残差，从残差最大者开始，逐个删除误差较大的点并重新计算仿射模型变换参数，直到所有点的残差满足一定阈值，此时初步获得了大部分相邻影像之间的连接点对；
[0031]步骤3.4，孤立点原则将不可避免地导致某些灯点被遗漏。基于已匹配点对，再次建立仿射模型，通过仿射模型计算左影像未匹配灯点在右影像中的坐标位置，如其坐标位置和根据步骤1提取的某一稀疏灯点坐标差值小于一个较小阈值，则在相邻影像所获取的连接点对中扩充一个连接点对；
[0032]步骤3.5，判断匹配出的同名点数量，大于1时表示两景影像连接点匹配成功。
[0033]在以上技术方案的基础上，步骤1优势为：对于夜光影像，由于具有孤立性质的稀
疏灯光连接点所占的像素面积通常较小，并且本专利技术在稀疏灯点选取时，会通过圆率阈值选择偏圆一些的灯光，因此利用质心法提取出的两景影像的中心位置，在实际配准关系中也是误差较小的同名点。
[0034]在以上技术方案的基础上，步骤2优势为：由于夜光影像分辨率较低，相邻景的几何定位精度相差在几个到几十个像素以内，通过几何定位模型，可用初步消除两景影像之间的旋转、平移和比例误差。通过正反算筛选出左右影像中均存在的连接点，可以有效的减少后续算法的工作量。
[0035]在以上技术方案的基础上，步骤3优势为：稀疏灯光提取出的连接点通常是孤立的灯光信息，因此它具有唯一性。假设人口稀少、灯光稀疏的地区，两景夜光影像重叠部分分别有两个灯光点，且两个灯点距离较远，则这两个灯点具有明显的可区分性，利用本专利技术的方法，这两个点的对应关系很容易找到。
[0036]从上述技术方案可以看出，较传统姿态低频误差修正方法，本专利技术拥有两点显著优势。
[0037]第一，对于灯光稀少的区域，通常只有小面积稀疏分布的村庄灯光信息。此时本专利技术的方法会优先选择这些灯点信息，利用整体的几何约束，实现连接点关系的匹配，有效的补充了传统算法对灯光稀少地区难以获取连接点的不足。...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种夜光影像稀疏灯光连接点的匹配方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，稀疏灯光连接点坐标提取策略；步骤2，几何定位模型正反算连接点筛选；步骤3，稀疏灯光连接点匹配算法策略；在以上技术方案的基础上，优选的步骤1的实现方式为：步骤1.1，针对夜光影像设置合理的背景分割阈值，二值化夜光影像以将影像中人类活动的区域与黑色背景分割出来，具有相同像素值的相邻像素组成一组连通域，并赋予其唯一的标识；步骤1.2，筛选特定形状的稀疏灯光连接点，计算每一个连通域的圆率，计算公式如下所示：其中，P表示圆率，S表示连通域面积，L表示连通域周长；分别提取左右相邻影像上圆度小于一定圆率阈值e的灯点；根据提取的灯点数量判断，如果影像处于稀疏灯光地区，则自动提取的灯点数量较少，可适当降低圆率阈值e，增加提取的灯点数量；如果影像处于城市地区，适当增加圆率阈值e，以减少提取的灯点数量；通过上述方法初步获取了影像中的稀疏灯点；步骤1.3，通过灰度平方加权质心法获取稀疏灯光连接点的亚像素坐标；在以上技术方案的基础上，优选的步骤2为利用夜光影像的几何定位模型的正反算，消除相邻待匹配影像之间的平移、比例和旋转等误差，具体包括以下步骤：步骤2.1，结合全球DEM数据，利用几何定位坐标正算模型，计算左影像所有提取出的灯点经纬度；步骤2.2，利用右影像几何定位坐标反算模型，计算步骤2.1得到的灯点经纬度在右影像的位置；删除超出右影像一定阈值范围的灯点，得到满足要求的右影像灯点；对上述右影像的灯点按照步骤2.1和2.2的...

【专利技术属性】
技术研发人员：管志超，蒋永华，李贞，沈欣，张过，
申请(专利权)人：武汉大学，
类型：发明
国别省市：