一种用于大范围遥感影像的特征匹配方法组成比例

本发明专利技术属于空间遥感图像的技术领域，公开了一种用于大范围遥感影像的特征匹配方法，分别计算每个输入图像和相关图像的重叠区域，再利用SAR

【技术实现步骤摘要】
一种用于大范围遥感影像的特征匹配方法


[0001]本专利技术涉及空间遥感图像的
，尤其涉及一种用于大范围遥感影像的特征匹配方法。

技术介绍

[0002]卫星遥感SAR影像在图像融合、图像拼接、三维重建、变化检测等方面有广泛应用，高分三号顺轨影像在图像拼接上有重要应用，而SAR影像匹配是这些应用的基础。但是，卫星遥感SAR影像快速匹配存在着遥感影像大、直接匹配效率低下的问题。为了提高卫星遥感影像匹配效率，本专利技术开发了一种快速匹配SAR影像的软件。
[0003]SAR影像匹配主要有两类方法：基于强度的方法和基于特征的方法。基于强度匹配方法由于需要计算大量的相关性矩阵，计算时间复杂度高、并且受不同几何成像角度影响而导致计算效率较低。目前主流SAR影像匹配主要基于特征匹配，该类方法主要包含特征提取、特征描述子构建、相似性准则匹配等过程，该类方法匹配速度比基于强度的匹配方法更快、精度更高。其中，具有代表性的特征匹配方法为(Scale
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invariant feature transform)SIFT。由于卫星遥感SAR本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用于大范围遥感影像的特征匹配方法，其特征在于：分别计算每个输入图像和相关图像的重叠区域，再利用SAR
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SIFT特征匹配方法对两个输入图像的重叠区域进行特征点提取和匹配，并将匹配好的特征点进行可视化处理，在进行特征点提取时，根据SAR
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SIFT特征匹配方法构建的金字塔图像层数，CPU单元遵循fork/join模式进行子线程划分，然后再调用GPU单元计算每个子线程对应的金字塔图像层的响应函数。2.根据权利要求1所述的用于大范围遥感影像的特征匹配方法，其特征在于：对所有的输入图像进行顺序编号，按照向前搜索法，以后一输入图像作为主图像，前面一个或者多个输入图像均作为副图像，依次计算主图像和前面一个或者多个副图像是否有重叠，若有，则将主图像和对应副图像的重叠区域分割出来。3.根据权利要求2所述的用于大范围遥感影像的特征匹配方法，其特征在于：利用有理函数模型RFM依次计算主图像和前面一个或者多个副图像的四个角点的经纬坐标，并判断处于角点所围的区域是否有重叠，若有，则将主图像划分n*n个图像块，再利用有理函数模型RFM依次计算每个图像块的四个角点的经纬坐标，并判断处于角点所围的区域与对应的副图像是否有重叠，若有重叠，则将对应的重叠区域标记出来，最后将主图像和各个副图像中标记的重叠区域分割出来。4.根据权利要求1所述的用于大范围遥感影像的特征匹配方法，其特征在于：利用SAR
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SIFT特征匹配方法构建的八层金字塔图像，在执行构建金字塔图像任务时，CPU单元采用f...

【专利技术属性】
技术研发人员：洪中华，耿勇胜，周汝雁，潘海燕，张云，韩彦岭，徐利军，杨树瑚，王静，
申请(专利权)人：上海海洋大学，
类型：发明
国别省市：