一种从粗到精的地对空图像配准方法技术

本发明专利技术公开了一种从粗到精的地对空图像配准方法，包括：S1，获取待配准的图像对；S2，采用模板匹配的方法对图像对进行配准，得到初步配准结果；S3，基于初步配准结果在目标图像中裁剪出感兴趣区域，采用深度学习的方法对源图像和裁剪出的感兴趣区域提取特征点并匹配，得到特征点匹配结果；S4，基于特征点匹配结果，采用基于随机抽样一致RANSAC的方法对图像对进行尺度对齐，然后对完成尺度对齐的图像对再次执行S3，得到新的特征点匹配结果；S5，重复执行S4预设次数，得到最终的配准结果。本发明专利技术的方法能够针对卫星影像和机载图像，实现不同视角下立体结构图像间的像素级配准，具有通用性。具有通用性。具有通用性。

【技术实现步骤摘要】
一种从粗到精的地对空图像配准方法


[0001]本专利技术涉及计算机视觉中的模板匹配和图像配准
，特别涉及一种适用于大视角下的图像变换估计的从粗到精的地对空图像配准方法。

技术介绍

[0002]目前在大外观、视点和距离变化下的图像特征配准一直是该领域的难题。在现有的图像配准技术中，配准方法主要可以分为基于区域的方法和基于特征的方法。基于区域的方法在给定图像变换模型下通过最优化技术搜索得到最优的模型参数，通常非常依赖一个较好的初始值。基于特征的方法一般包括图像特征点检测、图像特征点描述、图像特征点匹配、图像变换模型估计四步。
[0003]这些方法在有限的外观变化和背景杂波下都能取得不错的效果，例如传统的图像匹配方法包括SIFT（Scale
‑
invariant feature transform，尺度不变特征变换）、ORB（Oriented Fast and Rotated Brief，定向快速旋转简报）等，对视角变化、仿射变换、噪声都有一定的适应性。但在地对空领域，由于两者成像上的巨大差异，如：气候的差异、太阳角度本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种从粗到精的地对空图像配准方法，其特征在于，包括：S1，获取待配准的图像对；其中，所述图像对包括源图像和目标图像；S2，采用模板匹配的方法对所述图像对进行配准，得到初步配准结果；S3，基于初步配准结果在目标图像中裁剪出感兴趣区域，采用深度学习的方法对源图像和裁剪出的感兴趣区域提取特征点并匹配，得到特征点匹配结果；S4，基于特征点匹配结果，采用基于RANSAC（RANdom SAmple Consensus，随机抽样一致）的方法对所述图像对进行尺度对齐，然后对完成尺度对齐的图像对再次执行S3，得到新的特征点匹配结果；S5，重复执行S4预设次数，得到最终的配准结果。2.如权利要求1所述的从粗到精的地对空图像配准方法，其特征在于，所述源图像为卫星图，所述目标图像为无人机鸟瞰图；所述源图像和目标图像中包含不同视角下立体结构建筑物的图像信息。3.如权利要求2所述的从粗到精的地对空图像配准方法，其特征在于，所述采用模板匹配的方法对所述图像对进行配准，包括：将源图像和目标图像输入到QATM（Quality
‑
Aware Template Matching，质量感知模板匹配方法）模型中，对图像对中立体结构建筑物的图像信息进行提取并进行相似度度量，最终输出在上感兴趣区域，区域框记为上感兴趣区域，区域框记为，分别代表框选区域的位置坐标以及高度和宽度。4.如权利要求3所述的从粗到精的地对空图像配准方法，其特征在于，所述基于初步配准结果在目标图像中裁剪出感兴趣区域，包括：对于输入的目标图像，利用初步配准得到的区域框信息进行裁剪，以坐标为起始点，为高度和宽度建立裁剪框区域，得到最终的框选区域。5.如权利要求4所述的从粗到精的地对空图...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘红敏，毕海旭，王星，樊彬，曾慧，
申请(专利权)人：北京科技大学，
类型：发明
国别省市：