遙感影像的自動配準(zhǔn)方法
【專利摘要】本發(fā)明涉及遙感影像的自動配準(zhǔn)方法，將待配準(zhǔn)影像配準(zhǔn)后的第一配準(zhǔn)影像及基準(zhǔn)影像按照預(yù)定尺寸的規(guī)則格網(wǎng)進(jìn)行了劃分，又將劃分后的子影像塊對中，距離子影像塊右下角最近的同名點(diǎn)作為格網(wǎng)劃分的交點(diǎn)，生成不規(guī)則矩形格網(wǎng)，提高了同名點(diǎn)的均勻度，使同名點(diǎn)分布稀疏的區(qū)域的配準(zhǔn)精度提高，進(jìn)而提高整體影像的配準(zhǔn)精度；再將不規(guī)則矩形格網(wǎng)擴(kuò)展生成一級子影像塊對并進(jìn)行配準(zhǔn)，將配準(zhǔn)后的一級子影像塊裁剪其所擴(kuò)展的部分生成修訂后的第一配準(zhǔn)影像的子影像塊，裁去了配準(zhǔn)后的可能產(chǎn)生變形邊緣區(qū)域，最后拼接修訂后的第一配準(zhǔn)影像的子影像塊得到配準(zhǔn)后的影像，克服了影像局部變形導(dǎo)致的子影像塊地物不完全對應(yīng)問題，進(jìn)一步提高了影像的配準(zhǔn)精度。
【專利說明】遙感影像的自動配準(zhǔn)方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及圖像處理領(lǐng)域，具體而言，涉及遙感影像的自動配準(zhǔn)方法。
【背景技術(shù)】
[0002]影像配準(zhǔn)是影像處理、信息集成與分析的最重要環(huán)節(jié)之一，也是圖像拼接、圖像融合以及超分辨率重建等技術(shù)的基礎(chǔ)和重要步驟，在計算機(jī)視覺、衛(wèi)星影像處理以及醫(yī)學(xué)診斷與治療等領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用。高精度的影像配準(zhǔn)可以使后續(xù)處理更高效，處理結(jié)果更優(yōu)良。以衛(wèi)星影像為例，影像配準(zhǔn)是在同一場景的兩幅或多幅多源影像中，選取基準(zhǔn)影像和待配準(zhǔn)影像，參考基準(zhǔn)影像地物間的幾何位置關(guān)系，利用預(yù)定的匹配算法在基準(zhǔn)影像和待配準(zhǔn)影像之間識別同名點(diǎn)并將待配準(zhǔn)影像上的同名點(diǎn)做幾何糾正，使糾正后的待配準(zhǔn)影像上的地物間幾何位置關(guān)系與基準(zhǔn)影像一致(同名點(diǎn)位置完全對應(yīng))。
[0003]相關(guān)技術(shù)中，使用預(yù)定算法獲取待配準(zhǔn)影像與基準(zhǔn)影像的特征點(diǎn)；對待配準(zhǔn)影像與基準(zhǔn)影像的特征點(diǎn)進(jìn)行匹配，獲取同一目標(biāo)點(diǎn)在待配準(zhǔn)影像與基準(zhǔn)影像上的構(gòu)像點(diǎn)作為同名點(diǎn)；使用二次多項式糾正待配準(zhǔn)影像上與基準(zhǔn)影像的同名點(diǎn)進(jìn)行待配準(zhǔn)影像與基準(zhǔn)影像的配準(zhǔn)，使待配準(zhǔn)影像的地物間的幾何位置關(guān)系與基準(zhǔn)影像一致，得到第一配準(zhǔn)影像；將第一配準(zhǔn)影像和基準(zhǔn)影像按照預(yù)定尺寸的規(guī)則格網(wǎng)分塊，獲取對應(yīng)同一地理區(qū)域或空間范圍的配對的子影像塊作為子影像塊對；將第一配準(zhǔn)影像的子影像塊和基準(zhǔn)影像的子影像塊中對應(yīng)同一地理區(qū)域或空間范圍的子影像塊配對生成子影像塊對；使用預(yù)定的匹配算法提取子影像塊對的特征點(diǎn)；對子影像塊對的特征點(diǎn)進(jìn)行匹配，獲取子影像塊對的同名點(diǎn)，使用二次多項式糾正子影像塊對的同名點(diǎn)進(jìn)行子影像塊的配準(zhǔn)，使待配準(zhǔn)影像的地物間的幾何位置關(guān)系與基準(zhǔn)影像一致，獲取待配準(zhǔn)影像配準(zhǔn)后的子影像塊；依據(jù)基準(zhǔn)影像的子影像塊，拼接待配準(zhǔn)影像配準(zhǔn)后的子影像塊得到待配準(zhǔn)影像配準(zhǔn)后的影像。
[0004]盡管相關(guān)技術(shù)中對待配準(zhǔn)影像進(jìn)行了配準(zhǔn)，但由于待配準(zhǔn)影像及基準(zhǔn)影像中的特征點(diǎn)分布不均勻，因此選取的同名點(diǎn)不均勻，在進(jìn)行二次多項式糾正時，位于同名點(diǎn)附近的像素會具有較高的糾正精度，離同名點(diǎn)越遠(yuǎn)的像素糾正的精度越低。因此，采用規(guī)則格網(wǎng)劃分子影像塊對，會使得劃分后的子影像塊的同名點(diǎn)的均勻度較低，導(dǎo)致在同名點(diǎn)分布稀疏的區(qū)域的配準(zhǔn)精度較低，降低整體影像的配準(zhǔn)精度；并且由于配準(zhǔn)可能產(chǎn)生子影像塊的邊緣區(qū)域的變形，會導(dǎo)致子影像塊的地物不完全對應(yīng)，進(jìn)一步降低影像的配準(zhǔn)精度。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005]本發(fā)明的目的在于提供遙感影像的自動配準(zhǔn)方法，以解決上述的問題。
[0006]在本發(fā)明的實(shí)施例中提供了遙感影像的自動配準(zhǔn)方法，包括:
[0007]SlOl:獲取第一配準(zhǔn)影像；
[0008]S102:將所述第一配準(zhǔn)影像和基準(zhǔn)影像分別劃分為子影像塊，將第一配準(zhǔn)影像的子影像塊與基準(zhǔn)影像的子影像塊組成子影像塊對，獲取子影像塊對的同名點(diǎn)；
[0009]S103:將所述子影像塊對按行號及列號進(jìn)行標(biāo)記，將行號等于列號的所述子影像塊對中，距離子影像塊右下角最近的同名點(diǎn)作為格網(wǎng)劃分的交點(diǎn)生成不規(guī)則矩形格網(wǎng)；
[0010]S104:將所述不規(guī)則矩形格網(wǎng)中的每一個網(wǎng)格分別向四周擴(kuò)展預(yù)設(shè)個數(shù)的像素，生成第一配準(zhǔn)影像的一級子影像塊與基準(zhǔn)影像的一級子影像塊；
[0011]S105:將所述第一配準(zhǔn)影像的一級子影像塊與所述基準(zhǔn)影像的一級子影像塊配準(zhǔn)；
[0012]S106:將配準(zhǔn)后的所述第一配準(zhǔn)影像的一級子影像塊中，所述擴(kuò)展的像素裁減掉，生成修訂后的第一配準(zhǔn)影像的子影像塊；
[0013]S107:依據(jù)所述基準(zhǔn)影像，拼接所述修訂后的第一配準(zhǔn)影像的子影像塊，獲取待配準(zhǔn)影像配準(zhǔn)后的影像。
[0014]本發(fā)明上述實(shí)施例的遙感影像的自動配準(zhǔn)方法，將待配準(zhǔn)影像配準(zhǔn)后的第一配準(zhǔn)影像及基準(zhǔn)影像按照預(yù)定尺寸的規(guī)則格網(wǎng)進(jìn)行了劃分，又將劃分后的子影像塊對中，距離子影像塊右下角最近的同名點(diǎn)作為格網(wǎng)劃分的交點(diǎn)，生成不規(guī)則矩形格網(wǎng)，提高了同名點(diǎn)的均勻度，使同名點(diǎn)分布稀疏的區(qū)域的配準(zhǔn)精度提高，進(jìn)而提高整體影像的配準(zhǔn)精度；在此基礎(chǔ)上將不規(guī)則矩形格網(wǎng)進(jìn)行擴(kuò)展生成一級子影像塊對并進(jìn)行配準(zhǔn)，將配準(zhǔn)后的一級子影像塊裁剪生成修訂后的第一配準(zhǔn)影像的子影像塊，裁去了由于配準(zhǔn)所帶來的子影像塊的邊緣區(qū)域可能產(chǎn)生的變形，最后拼接修訂后的第一配準(zhǔn)影像的子影像塊得到配準(zhǔn)后的影像，克服了影像局部變形導(dǎo)致的子影像塊地物不完全對應(yīng)問題，進(jìn)一步提高了影像的配準(zhǔn)精度。
【專利附圖】

【附圖說明】
[0015]圖1示出了本發(fā)明的遙感影像的自動配準(zhǔn)方法的一種實(shí)施例的示意圖；
[0016]圖2示出了本發(fā)明的遙感影像的自動配準(zhǔn)方法的另一種實(shí)施例的示意圖；
[0017]圖3示出了本發(fā)明的遙感影像的自動配準(zhǔn)方法中將第一配準(zhǔn)影像和基準(zhǔn)影像用規(guī)則格網(wǎng)劃分為子影像塊對的一種實(shí)施例的示意圖；
[0018]圖4示出了圖3中的子影像塊對將位于最右側(cè)和最底部的規(guī)則格網(wǎng)影像塊與邊緣影像塊合并的一種實(shí)施例的示意圖；
[0019]圖5示出了圖4中的子影像塊中行號等于列號的子影像塊的一種實(shí)施例的示意圖；
[0020]圖6示出了圖5中的行號等于列號的子影像塊選取右下角的同名點(diǎn)的一種實(shí)施例的不意圖；
[0021]圖7示出了圖6中的按照行號等于列號的子影像塊右下角的同名點(diǎn)作為格網(wǎng)劃分的交點(diǎn)生成不規(guī)則矩形格網(wǎng)的一種實(shí)施例的示意圖；
[0022]圖8示出了圖7中的不規(guī)則矩形格網(wǎng)向四周擴(kuò)張預(yù)設(shè)個數(shù)的像素生成一級子影像塊的一種實(shí)施例的不意圖；
[0023]圖9示出了圖8中的一級子影像塊按照預(yù)設(shè)個數(shù)的規(guī)則格網(wǎng)劃分為二級子影像塊的一種實(shí)施例的示意圖。
【具體實(shí)施方式】
[0024]本發(fā)明中的名詞解釋如下:[0025]基準(zhǔn)影像:影像匹配時，作為匹配基準(zhǔn)的參考影像。
[0026]待配準(zhǔn)影像:影像匹配時，需要將影像坐標(biāo)糾正到以參考影像為基準(zhǔn)的坐標(biāo)系下的待匹配影像。
[0027]特征點(diǎn):特征點(diǎn)是反映地物類型或區(qū)域地理分布特征的點(diǎn)。在地圖上具有準(zhǔn)確的地理位置和明確的地理屬性及含義。大致包含:①獨(dú)立地物點(diǎn)；②線型要素或面狀要素邊界線的拐點(diǎn)或折點(diǎn)；③各種線狀要素及面狀要素邊線之間的交叉點(diǎn)等。通過這些點(diǎn)，在地理信息系統(tǒng)中建立起不同地理類型間的拓?fù)潢P(guān)系。
[0028]同名點(diǎn):即同名像點(diǎn)，同一目標(biāo)點(diǎn)在不同像片上的構(gòu)像點(diǎn)。
[0029]子影像塊對:子影像塊是根據(jù)影像劃分規(guī)則于原始影像中劃分出的子級影像塊(其空間范圍小于原始影像)。子影像塊對指分別從基準(zhǔn)影像和待配準(zhǔn)影像中劃分出，對應(yīng)同一地理區(qū)域或空間范圍的配對的子影像塊。
[0030]下面通過具體的實(shí)施例子并結(jié)合附圖對本發(fā)明做進(jìn)一步的詳細(xì)描述。
[0031]遙感影像的自動配準(zhǔn)方法,如圖1所示，包括:
[0032]SlOl:獲取第一配準(zhǔn)影像；
[0033]S102:將所述第一配準(zhǔn)影像和基準(zhǔn)影像分別劃分為子影像塊，將第一配準(zhǔn)影像的子影像塊與基準(zhǔn)影像的子影像塊組成子影像塊對，獲取子影像塊對的同名點(diǎn)；
[0034]其中，劃分子影像塊包括:
[0035]如圖3所示，以圖像大小為4420 (像素行號)*4780 (像素列號)的影像為例:
[0036]將基準(zhǔn)影像和第一配準(zhǔn)影像分別按大小為500*500像素的規(guī)則格網(wǎng)分塊。其中，以左上角像素點(diǎn)(即(0，O)點(diǎn))為起始點(diǎn)進(jìn)行劃分。由于影像大小不為500的倍數(shù)，規(guī)則格網(wǎng)分塊時會出現(xiàn)500*500、500*280、420*500、420*780四種大小的影像塊。
[0037]如圖4所示，根據(jù)離影像右下角最近的大小為500*500的正對角線影像塊(如圖中影像塊A)的位置，將位于其右側(cè)及底部的500*500影像塊與邊緣影像塊合并(即500*280與420*500兩種)，生成大小在500*500-1000*1000之間的影像塊。
[0038]對每一個子影像塊按格網(wǎng)位置進(jìn)行編號(i，j)，其中i為格網(wǎng)行序號，j為格網(wǎng)列
序號，其中i，j=l，2,3,......,η (如圖3所示,本示例中i, j=l,2,3,......,9)。該規(guī)則格網(wǎng)
大小可根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行調(diào)整，以提高影像配準(zhǔn)精度和效率；
[0039]S103:將子影像塊對按行號及列號進(jìn)行標(biāo)記，將行號等于列號的所述子影像塊對中，距離子影像塊右下角最近的同名點(diǎn)作為格網(wǎng)劃分的交點(diǎn)生成不規(guī)則矩形格網(wǎng)；
[0040]其中，以圖4中的子影像塊對為例，按行號及列號進(jìn)行標(biāo)記，如圖5所示，分別提取按規(guī)則格網(wǎng)劃分后的基準(zhǔn)影像和待配準(zhǔn)影像上位于正對角線上的對應(yīng)影像塊，即子影像塊編號i=j的影像塊，使用SURF算法快速選取每一個正對角線子影像塊的特征點(diǎn)，匹配基準(zhǔn)影像和待配準(zhǔn)影像對應(yīng)位置的子影像塊的特征點(diǎn)，獲得一系列子影像塊對的同名點(diǎn)；在每對子影像塊中選擇最靠近右下角的同名點(diǎn)作為該影像塊的不規(guī)則矩形格網(wǎng)節(jié)點(diǎn)。如圖6所示以編號為(4，4)的正對角線影像塊為例選取不規(guī)則矩形格網(wǎng)節(jié)點(diǎn)，作為格網(wǎng)劃分的交點(diǎn)生成不規(guī)則矩形格網(wǎng)。
[0041]如圖7所示，依據(jù)對角線上每一個子影像塊的不規(guī)則矩形格網(wǎng)節(jié)點(diǎn)的行列號，形成基于特征的不規(guī)則矩形格網(wǎng)，其中對角線上編號為(η，η)的影像塊不規(guī)則矩形格網(wǎng)節(jié)點(diǎn)用整景影像右下角像素代替。[0042]如圖7所示，每一個圓點(diǎn)代表相應(yīng)位置的正對角線子影像塊的不規(guī)則矩形格網(wǎng)節(jié)點(diǎn)，根據(jù)不規(guī)則矩形格網(wǎng)節(jié)點(diǎn)位置形成于特征的不規(guī)則矩形格網(wǎng)。
[0043]S104:將不規(guī)則矩形格網(wǎng)中的每一個網(wǎng)格分別向四周擴(kuò)展預(yù)設(shè)個數(shù)的像素，生成
第一配準(zhǔn)影像的一級子影像塊與基準(zhǔn)影像的一級子影像塊；
[0044]其中，以圖7中的不規(guī)則矩形格網(wǎng)為例，依據(jù)不規(guī)則矩形格網(wǎng)，將基準(zhǔn)影像和待配準(zhǔn)影像劃分成地物基本對應(yīng)的重疊一級子影像塊對。劃分一級子影像塊時，采取重疊區(qū)域壓蓋策略，將每個子影像塊對根據(jù)其對應(yīng)不規(guī)則矩形格網(wǎng)，向四周拓展m個像素，使得相鄰子影像塊之間形成重疊區(qū)域。如圖8所示，本示例中原始子影像塊左上角像素行列號為(a，b)、左下角為(c，b)、右上角為(a，d)、右下角為(c，d)，則拓展后的一級影像塊左上角像素行列號為(a_m, b_m)、左下角為(c+m, b_m)、右上角為(a_m, d+m)、右下角為(c+m, d+m)。
[0045]其中m的大小可依據(jù)遙感影像的具體情況進(jìn)行調(diào)整，以便提高遙感影像匹配效率和精度，并更好的實(shí)現(xiàn)分塊配準(zhǔn)之后的整景影像無縫拼接。一般例如遙感影像配準(zhǔn)前后變形相對小的平原地區(qū)，m取較小值，以便減少計算量，而例如影像配準(zhǔn)前后變形較大的山地，m取較大值，以便更好地?zé)o縫拼接。
[0046]S105:將第一配準(zhǔn)影像的一級子影像塊與基準(zhǔn)影像的一級子影像塊配準(zhǔn)；
[0047]S106:將配準(zhǔn)后的第一配準(zhǔn)影像的一級子影像塊中，擴(kuò)展的像素裁剪掉，生成修訂后的第一配準(zhǔn)影像的子影像塊；
[0048]S107:依據(jù)基準(zhǔn)影像，拼接修訂后的第一配準(zhǔn)影像的子影像塊，獲取待配準(zhǔn)影像配準(zhǔn)后的影像。
[0049]本發(fā)明上述實(shí)施例的遙感影像的自動配準(zhǔn)方法，將待配準(zhǔn)影像配準(zhǔn)后的第一配準(zhǔn)影像及基準(zhǔn)影像按照預(yù)定尺寸的規(guī)則格網(wǎng)進(jìn)行了劃分，又將劃分后的子影像塊右下角的同名點(diǎn)作為格網(wǎng)劃分的交點(diǎn)，生成不規(guī)則矩形格網(wǎng)，提高同名點(diǎn)的均勻度，進(jìn)而提高整體影像的配準(zhǔn)精度；在此基礎(chǔ)上將不規(guī)則矩形格網(wǎng)進(jìn)行擴(kuò)展生成一級子影像塊對并進(jìn)行配準(zhǔn)，將配準(zhǔn)后的一級子影像塊裁剪生成修訂后的第一配準(zhǔn)影像的子影像塊，裁去了由于配準(zhǔn)所帶來的子影像塊的邊緣區(qū)域可能產(chǎn)生的變形，最后拼接修訂后的第一配準(zhǔn)影像的子影像塊，得到配準(zhǔn)后的影像，克服了影像局部變形導(dǎo)致的子影像塊地物不完全對應(yīng)問題，進(jìn)一步提高了影像的配準(zhǔn)精度。
[0050]優(yōu)選的，在上述的遙感影像的自動配準(zhǔn)方法中，如圖8所示，將不規(guī)則矩形格網(wǎng)中的每一個網(wǎng)格分別向四周擴(kuò)展預(yù)設(shè)個數(shù)的像素，生成第一配準(zhǔn)影像的一級子影像塊與基準(zhǔn)影像的一級子影像塊包括:將不規(guī)則矩形格網(wǎng)中的每一個網(wǎng)格分別向四周擴(kuò)展40個像素，生成第一配準(zhǔn)影像的一級子影像塊與基準(zhǔn)影像的一級子影像塊。
[0051]依據(jù)不規(guī)則矩形格網(wǎng)，將基準(zhǔn)影像和待配準(zhǔn)影像劃分成地物基本對應(yīng)的重疊一級子影像塊對。劃分一級子影像塊時，采取重疊區(qū)域壓蓋策略，將每個子影像塊對根據(jù)其對應(yīng)不規(guī)則矩形格網(wǎng)，向四周拓展m (—般m=40)個像素，使得相鄰子影像塊之間形成重疊區(qū)域。
[0052]上述實(shí)施例中所擴(kuò)展的像素通常根據(jù)影像配準(zhǔn)前后變形的大小來確定，以便可以將匹配后的影像的變形區(qū)域裁剪掉，克服了影像局部變形導(dǎo)致的子影像塊地物不完全對應(yīng)問題，提高影像匹配的效率和精度，更好的實(shí)現(xiàn)分塊配準(zhǔn)并裁剪邊緣變形區(qū)域之后的整景影像無縫拼接。
[0053]優(yōu)選的，在上述的遙感影像的自動配準(zhǔn)方法中，將不規(guī)則矩形格網(wǎng)中的每一個網(wǎng)格分別向四周擴(kuò)展預(yù)設(shè)個數(shù)的像素，生成第一配準(zhǔn)影像的一級子影像塊與基準(zhǔn)影像的一級子影像塊包括:若遙感影像為平原地區(qū)的遙感影像，將不規(guī)則矩形格網(wǎng)中的每一個網(wǎng)格分別向四周擴(kuò)展20個像素，生成第一配準(zhǔn)影像的一級子影像塊與基準(zhǔn)影像的一級子影像塊。
[0054]由于平原地區(qū)的遙感影像在遙感影像配準(zhǔn)前后變形較小，通過將不規(guī)則矩形格網(wǎng)中的每一個網(wǎng)格分別向四周擴(kuò)展20個像素，就可以將匹配后的遙感影像的變形區(qū)域裁剪掉，克服了遙感影像局部變形導(dǎo)致的子影像塊地物不完全對應(yīng)問題，提高遙感影像匹配的效率和精度，更好的實(shí)現(xiàn)分塊配準(zhǔn)并裁剪邊緣變形區(qū)域之后的整景影像無縫拼接。
[0055]優(yōu)選的，在上述的遙感影像的自動配準(zhǔn)方法中，將不規(guī)則矩形格網(wǎng)中的每一個網(wǎng)格分別向四周擴(kuò)展預(yù)設(shè)個數(shù)的像素，生成第一配準(zhǔn)影像的一級子影像塊與基準(zhǔn)影像的一級子影像塊包括:若遙感影像為山地地區(qū)的遙感影像，將不規(guī)則矩形格網(wǎng)中的每一個網(wǎng)格分別向四周擴(kuò)展80個像素，生成第一配準(zhǔn)影像的一級子影像塊與基準(zhǔn)影像的一級子影像塊。
[0056]由于山地地區(qū)的遙感影像在遙感影像配準(zhǔn)前后變形較大，通過將不規(guī)則矩形格網(wǎng)中的每一個網(wǎng)格分別向四周擴(kuò)展80個像素，才可以將匹配后的遙感影像的變形區(qū)域裁剪掉，克服了遙感影像局部變形導(dǎo)致的子影像塊地物不完全對應(yīng)問題，提高遙感影像匹配的效率和精度，更好的實(shí)現(xiàn)分塊配準(zhǔn)并裁剪邊緣變形區(qū)域之后的整景影像無縫拼接。
[0057]優(yōu)選的，在上述的遙感影像的自動配準(zhǔn)方法中，將第一配準(zhǔn)影像的一級子影像塊與基準(zhǔn)影像的一級子影像塊配準(zhǔn)包括:將第一配準(zhǔn)影像的一級子影像塊與基準(zhǔn)影像的一級子影像塊組成一級子影像塊對，將一級子影像塊對按照預(yù)設(shè)個數(shù)的規(guī)則格網(wǎng)劃分為二級子影像塊對；遍歷二級子影像塊對，提取二級子影像塊對的特征點(diǎn)進(jìn)行匹配，生成二級子影像塊的特征點(diǎn)對；將二級子影像塊的特征點(diǎn)對的坐標(biāo)換算至一級子影像塊對，生成一級子影像塊對的特征點(diǎn)對；剔除一級子影像塊對的特征點(diǎn)對的誤配特征點(diǎn)對，獲取剔除誤配特征點(diǎn)對后的特征點(diǎn)對；根據(jù)剔除誤配特征點(diǎn)對后的特征點(diǎn)對，進(jìn)行第一配準(zhǔn)影像的一級子影像塊與基準(zhǔn)影像的一級子影像塊的配準(zhǔn)，使第一配準(zhǔn)影像的一級子影像塊與基準(zhǔn)影像的一級子影像塊的地物間的幾何位置關(guān)系一致，得到配準(zhǔn)后的一級子影像塊。
[0058]其中的坐標(biāo)換算是指將二級子影像塊的“特征點(diǎn)對的坐標(biāo)”換算至一級子影像塊對生成一級子影像塊對的“特征點(diǎn)對的坐標(biāo)”。對子影像塊提取特征點(diǎn)時，是將子影像塊當(dāng)做一幅獨(dú)立的影像進(jìn)行操作，提取出的特征點(diǎn)位置信息記錄的是該點(diǎn)在該子影像塊中的行列號。從二級子影像塊中提取出的特征點(diǎn)位置信息是指特征點(diǎn)在二級子影像塊中的相對位置，而二級子影像塊與一級子影像塊之前也存在相對位置關(guān)系，因此要想獲得二級子影像塊的特征點(diǎn)在一級子影像塊中的相對位置時需要進(jìn)行一個坐標(biāo)轉(zhuǎn)換，從而得到二級子影像塊的特征點(diǎn)在一級子影像塊中的相對位置信息，也即特征點(diǎn)在一級子影像塊中的行列號信肩、O
[0059]其中的誤配特征點(diǎn)對指特征點(diǎn)匹配時，將本不是同名點(diǎn)的兩個或多個特征點(diǎn)當(dāng)做同名點(diǎn)所構(gòu)成的特征點(diǎn)對，也即匹配錯誤的特征點(diǎn)對。由于現(xiàn)有匹配技術(shù)并不成熟，特征點(diǎn)匹配的結(jié)果中往往會出現(xiàn)將本不是同名點(diǎn)的兩個或多個特征點(diǎn)當(dāng)做同名點(diǎn)，因此為提高影像匹配精度，需要剔除這些匹配錯誤的特征點(diǎn)。
[0060]通過將一級子影像塊劃分為二級子影像塊并提取特征點(diǎn)對換算至一級子影像塊，再剔除誤配特征點(diǎn)對進(jìn)行一級子影像塊的配準(zhǔn)，使得一級子影像塊對的特征點(diǎn)對的均勻性提聞并且精度更聞，從而提聞一級子影像塊的配準(zhǔn)精度，進(jìn)而提聞遙感影像配準(zhǔn)的精度。[0061]優(yōu)選的，在上述的遙感影像的自動配準(zhǔn)方法中，如圖9所示，將一級子影像塊對按照預(yù)設(shè)個數(shù)的規(guī)則格網(wǎng)劃分為二級子影像塊對包括:將一級子影像塊對按照3X3的規(guī)則格網(wǎng)劃分為二級子影像塊對。
[0062]其中預(yù)設(shè)個數(shù)的規(guī)則格網(wǎng)還可根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行調(diào)整，以提高影像配準(zhǔn)精度和效率，以圖8中的一級子影像塊對為例，可以將一級子影像塊對按照3X3的規(guī)則格網(wǎng)劃分為9個二級子影像塊對。
[0063]通過將一級子影像塊對按照3 X 3的規(guī)則格網(wǎng)劃分為9個二級子影像塊對，遍歷每個二級子影像塊對可以得到充足的特征點(diǎn)，使用SIFT算法，初步提取特征點(diǎn)；最后對相應(yīng)的二級子影像塊對作特征點(diǎn)匹配，并將匹配后的每個二級子影像塊的特征點(diǎn)對坐標(biāo)換算回一級子影像塊對，從而得到基本均勻分布的一級子影像塊特征點(diǎn)對。
[0064]優(yōu)選的，在上述的遙感影像的自動配準(zhǔn)方法中，遍歷二級子影像塊對，提取二級子影像塊對的特征點(diǎn)進(jìn)行匹配，生成二級子影像塊的特征點(diǎn)對包括:使用尺度不變特征轉(zhuǎn)換SIFT算法，遍歷二級子影像塊對，提取二級子影像塊對的特征點(diǎn)進(jìn)行匹配，生成二級子影像塊的特征點(diǎn)對。
[0065]通過使用尺度不變特征轉(zhuǎn)換SIFT算法，遍歷二級子影像塊對，提取二級子影像塊對的特征點(diǎn)進(jìn)行匹配，生成二級子影像塊的特征點(diǎn)對，穩(wěn)定性好且處理速度高。
[0066]優(yōu)選的，在上述的遙感影像的自動配準(zhǔn)方法中，剔除一級子影像塊對的特征點(diǎn)對的誤配特征點(diǎn)對，獲取剔除誤配特征點(diǎn)對后的一級子影像塊對的特征點(diǎn)對包括:采用隨機(jī)抽樣一致性RANSAC算法剔除一級子影像塊對的特征點(diǎn)對的誤配特征點(diǎn)，得到一次修正特征點(diǎn)對；采用最小二乘方法初步擬合一次修正特征點(diǎn)對，計算初步擬合后的特征點(diǎn)對的各點(diǎn)誤差及總均方根誤差；若總均方根誤差大于一個像素，按照各點(diǎn)誤差從大到小的順序，剔除誤差最大的點(diǎn)對并計算總均方根誤差直至總均方根誤差小于一個像素，得到剔除誤配特征點(diǎn)對后的一級子影像塊對的特征點(diǎn)對。
[0067]其中的RANSAC算法是“Random Sample Consensus (隨機(jī)抽樣一致)”的縮寫，中文即“隨機(jī)抽樣一致性算法”。各點(diǎn)誤差指隨機(jī)變量X與其平均值之差。均方根誤差亦稱中誤差。即隨機(jī)變量X的所有可能取值Xl，X2，…，χη與其平均值之差的平方和的平均值記為方差，方差的正平方根即均方根誤差。本實(shí)施例中，總均方根誤差和全局均方根誤差都指影像的均方根誤差，也即中誤差。
[0068]通過采用RANSAC算法剔除一級子影像塊特征點(diǎn)對的誤配特征點(diǎn)，得到一次修正特征點(diǎn)對；采用最小二乘方法初步擬合一次修正特征點(diǎn)對，計算初步擬合后的特征點(diǎn)對的各點(diǎn)誤差及總均方根誤差；若總均方根誤差大于一個像素，按照各點(diǎn)誤差從大到小的順序，剔除誤差最大的點(diǎn)對并計算總均方根誤差直至總均方根誤差小于一個像素，可以得到剔除誤配特征點(diǎn)對后的一級子影像塊對的特征點(diǎn)對，提高一級子影像塊的配準(zhǔn)精度，從而提高影響配準(zhǔn)的精度。
[0069]優(yōu)選的，在上述的遙感影像的自動配準(zhǔn)方法中，根據(jù)剔除誤配特征點(diǎn)對后的特征點(diǎn)對，進(jìn)行第一配準(zhǔn)影像的一級子影像塊與基準(zhǔn)影像的一級子影像塊的配準(zhǔn)，使第一配準(zhǔn)影像的一級子影像塊與基準(zhǔn)影像的一級子影像塊的地物間的幾何位置關(guān)系一致，得到配準(zhǔn)后的一級子影像塊包括:對第一配準(zhǔn)影像的一級子影像塊剔除誤配特征點(diǎn)對后的特征點(diǎn)對，使用最小二乘法擬合曲線，獲取二次多項式模型，使用二次多項式模型糾正第一配準(zhǔn)影像的一級子影像塊剔除誤配特征點(diǎn)對后的特征點(diǎn)對的幾何關(guān)系，進(jìn)行第一配準(zhǔn)影像的一級子影像塊與基準(zhǔn)影像的一級子影像塊的配準(zhǔn)，使第一配準(zhǔn)影像的一級子影像塊與基準(zhǔn)影像的一級子影像塊的地物間的幾何位置關(guān)系一致，得到配準(zhǔn)后的一級子影像塊。
[0070]通過使用二次多項式模型糾正剔除誤配特征點(diǎn)對后的特征點(diǎn)對的幾何關(guān)系，進(jìn)行第一配準(zhǔn)影像的一級子影像塊與基準(zhǔn)影像的一級子影像塊的配準(zhǔn)，使第一配準(zhǔn)影像的一級子影像塊與基準(zhǔn)影像的一級子影像塊的地物間的幾何位置關(guān)系一致，得到配準(zhǔn)后的一級子影像塊?？梢赃M(jìn)一步提聞一級子影像塊的配準(zhǔn)精度，進(jìn)而提聞影響配準(zhǔn)的精度。
[0071]優(yōu)選的，在上述的遙感影像的自動配準(zhǔn)方法中，獲取第一配準(zhǔn)影像包括:使用快速穩(wěn)健特征SURF算法獲取待配準(zhǔn)影像與基準(zhǔn)影像的特征點(diǎn)；對待配準(zhǔn)影像與基準(zhǔn)影像的特征點(diǎn)進(jìn)行匹配，獲取同名點(diǎn)；使用二次多項式糾正待配準(zhǔn)影像上與基準(zhǔn)影像的同名點(diǎn)，進(jìn)行待配準(zhǔn)影像與基準(zhǔn)影像的配準(zhǔn)，使待配準(zhǔn)影像的地物間的幾何位置關(guān)系與基準(zhǔn)影像一致，生成第一配準(zhǔn)影像。
[0072]其中，獲取第一配準(zhǔn)影像也即進(jìn)行影像對的自動全局初步配準(zhǔn):
[0073]I)分別提取基準(zhǔn)影像和待 配準(zhǔn)影像的特征點(diǎn)。其中通過預(yù)設(shè)SURF參數(shù)使得提取出的特征點(diǎn)數(shù)目在滿足匹配需求的同時盡可能少，減少程序計算量，加快運(yùn)行效率；
[0074]2)將提取出的基準(zhǔn)影像和待配準(zhǔn)影像的特征點(diǎn)進(jìn)行匹配，得到一系列同名點(diǎn)；
[0075]3)根據(jù)影像對的同名點(diǎn)，使用二次多項式進(jìn)行擬合，初步糾正待配準(zhǔn)影像，生成第一配準(zhǔn)影像。
[0076]通過使用SURF算法提取特征點(diǎn)并使用二次多項式擬合影像對的同名點(diǎn)，進(jìn)一步提高第一配準(zhǔn)影像的配準(zhǔn)效率以及配準(zhǔn)精度，從而提高最終的影像配準(zhǔn)效率及配準(zhǔn)精度。
[0077]本發(fā)明的實(shí)施例還如圖2所示，首先生成第一配準(zhǔn)影像(即進(jìn)行影像對的全局初步配準(zhǔn))包括如下內(nèi)容:
[0078]由于受衛(wèi)星平臺、傳感器、時相、拍攝角度等多種因素的影響，大幅面異源遙感影像之間的幾何關(guān)系往往存在全局性的差異，在精確配準(zhǔn)之前進(jìn)行初步配準(zhǔn)工作，可以減小整體變形。本發(fā)明使用SURF算法進(jìn)行影像對的全局初步配準(zhǔn)，具體步驟如下:
[0079]分別提取基準(zhǔn)影像和待配準(zhǔn)影像的特征點(diǎn)。其中通過預(yù)設(shè)SURF參數(shù)使得提取出的特征點(diǎn)數(shù)目在滿足匹配需求的同時盡可能少，減少程序計算量，加快運(yùn)行效率；
[0080]將提取出的基準(zhǔn)影像和待配準(zhǔn)影像的特征點(diǎn)進(jìn)行匹配，得到一系列同名點(diǎn)；
[0081]根據(jù)影像對的同名點(diǎn)，使用二次多項式進(jìn)行擬合，初步糾正待配準(zhǔn)影像，得到第一配準(zhǔn)影像。
[0082]其次，對第一配準(zhǔn)影像進(jìn)行不規(guī)則矩形格網(wǎng)的劃分:與規(guī)則格網(wǎng)相比，不規(guī)則矩形格網(wǎng)的優(yōu)勢在于克服了遙感影像局部變形導(dǎo)致的規(guī)則格網(wǎng)的子影像塊地物不完全對應(yīng)問題。本發(fā)明中不規(guī)則矩形格網(wǎng)生成步驟如下:
[0083]將基準(zhǔn)影像和第一配準(zhǔn)影像分別按大小為500*500像素的規(guī)則格網(wǎng)分塊，并對每一個子影像塊按格網(wǎng)位置進(jìn)行編號(i，j)，其中i為格網(wǎng)行序號，j為格網(wǎng)列序號，其中i，j=l，2，3，……，n;n=H/500;H為影像圖幅大小。該規(guī)則格網(wǎng)大小可根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行調(diào)整，以提高影像配準(zhǔn)精度和效率；
[0084]分別提取按規(guī)則格網(wǎng)劃分后的基準(zhǔn)影像和待配準(zhǔn)影像上位于正對角線上的對應(yīng)影像塊，即子影像塊編號i=j的影像塊；[0085]使用SURF算法快速選取每一個子影像塊的特征點(diǎn)，匹配基準(zhǔn)影像和待配準(zhǔn)影像對應(yīng)位置的子影像塊的特征點(diǎn)，獲得一系列子影像塊對的同名點(diǎn)；
[0086]在每對子影像塊中選擇最靠近右下角的同名點(diǎn)作為該影像塊的不規(guī)則矩形格網(wǎng)節(jié)點(diǎn)；
[0087]依據(jù)對角線上每一個子影像塊的不規(guī)則矩形格網(wǎng)節(jié)點(diǎn)的行列號，形成基于特征的不規(guī)則矩形格網(wǎng)，其中對角線上編號為(η，η)的影像塊不規(guī)則矩形格網(wǎng)節(jié)點(diǎn)用整景影像右下角像素代替。
[0088]再次，基于不規(guī)則矩形格網(wǎng)的一級子影像塊自動劃分:
[0089]依據(jù)不規(guī)則矩形格網(wǎng)，將基準(zhǔn)影像和待配準(zhǔn)影像劃分成地物基本對應(yīng)的重疊一級子影像塊對。劃分一級子影像塊對時，采取重疊區(qū)域壓蓋策略，將每個子影像塊對根據(jù)其對應(yīng)不規(guī)則矩形格網(wǎng)，向四周拓展m (—般m=40)個像素，使得相鄰子影像塊之間形成重疊區(qū)域。如原始子影像塊左上角像素行列號為(a，b)、左下角為(c，b)、右上角為(a，d)、右下角為(c, d),則拓展后的影像塊左上角像素行列號為(a-m, b-m)、左下角為(c+m, b_m)、右上角為(a_m, d+m)、右下角為(c+m, d+m)。
[0090]其中m的大小可依據(jù)影像的具體情況進(jìn)行調(diào)整，以便提高影像匹配效率和精度，并更好的實(shí)現(xiàn)分塊配準(zhǔn)之后的整景影像無縫拼接。一般例如影像配準(zhǔn)前后變形相對小的平原地區(qū)m取較小值(比如20個像素)，以便減少計算量，而例如影像配準(zhǔn)前后變形較大的山地m取較大值(比如80像素)，以便更好地?zé)o縫拼接。
[0091]然后，基于特征提取的子影像塊對自動精配準(zhǔn):
[0092]基于特征點(diǎn)提取的影像配準(zhǔn)精度往往取決于地表差異復(fù)雜程度，特征點(diǎn)的匹配精度，以及特征點(diǎn)的分布情況等。通常情況，通過不規(guī)則矩形格網(wǎng)分塊，子影像塊尺寸較小，影像塊之間的地表差異相對簡單。因此，均勻分布的高精度特征點(diǎn)是高精度配準(zhǔn)的前提。
[0093]基于規(guī)則格網(wǎng)的一級子影像塊均勻分布的特征點(diǎn)對提取。本實(shí)施例采用基于規(guī)則格網(wǎng)提取特征點(diǎn)的策略，首先使用k*k (一般k=3，可根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行調(diào)整，以提高影像配準(zhǔn)精度和效率)個數(shù)的規(guī)則格網(wǎng)將子影像塊細(xì)分成k*k個二級子影像塊；其次使用SIFT算法遍歷每個二級子影像塊對，初步提取特征點(diǎn)；最后對相應(yīng)的二級子影像塊對作特征點(diǎn)匹配，并將匹配后的每個二級子影像塊的特征點(diǎn)對坐標(biāo)換算回一級子影像塊對，從而得到基本均勻分布的一級子影像塊特征點(diǎn)對。其中，由于二級子影像塊往往較小，為了得到充足的特征點(diǎn)，在用SIFT算法提取特征點(diǎn)時設(shè)置寬松的閾值；為了使匹配點(diǎn)對滿足高精度的要求，二級子影像塊匹配時則設(shè)置相對嚴(yán)格的閾值；
[0094]誤配特征點(diǎn)對剔除:為了提高配準(zhǔn)精度，需要剔除一級子影像塊中的誤配特征點(diǎn)對。首先，采用RANSAC算法消除誤匹配特征點(diǎn)對。其次，采用最小二乘方法，初步擬合特征點(diǎn)對，分別計算各點(diǎn)誤差和總均方根誤差，以總均方根誤差在一個像素以內(nèi)為準(zhǔn)則，循環(huán)剔除誤差最大的誤配特征點(diǎn)對；得到剔除誤配特征點(diǎn)對后的一級子影像塊對的特征點(diǎn)對；
[0095]一級子影像塊配準(zhǔn):對獲得的剔除誤配特征點(diǎn)對后的一級子影像塊對的特征點(diǎn)對，使用最小二乘法計算二次多項式模型參數(shù)。用求得的二次多項式模型，糾正待配準(zhǔn)影像的一級子影像塊，使其與對應(yīng)的基準(zhǔn)影像的一級子影像塊幾何關(guān)系精確對應(yīng)。
[0096]最后，進(jìn)行子影像塊的無縫拼接:
[0097]針對每一個待配準(zhǔn)一級子影像塊，依據(jù)影像特征網(wǎng)格的對應(yīng)網(wǎng)格范圍，分別裁取相應(yīng)不規(guī)則矩形格網(wǎng)范圍內(nèi)的影像，即裁去經(jīng)拓展后的影像區(qū)域(包括經(jīng)影像配準(zhǔn)產(chǎn)生的邊緣變形區(qū)域)；對裁剪后的子影像塊，進(jìn)行完全無縫拼接，得到配準(zhǔn)后的完整大幅面影像，配準(zhǔn)過程完畢。
[0098]本發(fā)明為大幅面遙感影像的快速高精度自動配準(zhǔn)提供了技術(shù)性框架，具有較高的穩(wěn)健性和較好的拓展性。所述方法具有穩(wěn)健及高精度特性，有效解決大幅面遙感影像配準(zhǔn)難、精度低等問題，能夠?qū)崿F(xiàn)大幅面多源遙感影像的快速自動高精度配準(zhǔn)。所述方法通過采用不規(guī)則的不規(guī)則矩形格網(wǎng)劃分子影像塊，克服了遙感影像局部變形導(dǎo)致的規(guī)則格網(wǎng)的子影像塊地物不完全對應(yīng)問題。同時，所述方法使用并行計算策略，極大地提高了影像配準(zhǔn)效率。特別的，本發(fā)明的方法配準(zhǔn)過程在預(yù)設(shè)閾值后完全由計算機(jī)自動完成，無需人工干預(yù)，進(jìn)一步提聞了配準(zhǔn)效率，實(shí)現(xiàn)了大幅面遙感影像聞精度、聞效率的自動化配準(zhǔn)。
[0099]以上所述僅為本發(fā)明的優(yōu)選實(shí)施例而已，并不用于限制本發(fā)明，對于本領(lǐng)域的技術(shù)人員來說，本發(fā)明可以有各種更改和變化。凡在本發(fā)明的精神和原則之內(nèi)，所作的任何修改、等同替換、改進(jìn)等，均應(yīng)包含在本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。
【權(quán)利要求】
1.遙感影像的自動配準(zhǔn)方法，其特征在于，包括:獲取第一配準(zhǔn)影像；將所述第一配準(zhǔn)影像和基準(zhǔn)影像分別劃分為子影像塊，將第一配準(zhǔn)影像的子影像塊與基準(zhǔn)影像的子影像塊組成子影像塊對，獲取子影像塊對的同名點(diǎn)； 將所述子影像塊對按行號及列號進(jìn)行標(biāo)記，將行號等于列號的所述子影像塊對中，距離子影像塊右下角最近的同名點(diǎn)作為格網(wǎng)劃分的交點(diǎn)生成不規(guī)則矩形格網(wǎng)； 將所述不規(guī)則矩形格網(wǎng)中的每一個網(wǎng)格分別向四周擴(kuò)展預(yù)設(shè)個數(shù)的像素，生成第一配準(zhǔn)影像的一級子影像塊與基準(zhǔn)影像的一級子影像塊； 將所述第一配準(zhǔn)影像的一級子影像塊與所述基準(zhǔn)影像的一級子影像塊配準(zhǔn)； 將配準(zhǔn)后的所述第一配準(zhǔn)影像的一級子影像塊中，所述擴(kuò)展的像素裁剪掉，生成修訂后的第一配準(zhǔn)影像的子影像塊； 依據(jù)所述基準(zhǔn)影像，拼接所述修訂后的第一配準(zhǔn)影像的子影像塊，獲取待配準(zhǔn)影像配準(zhǔn)后的影像。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的遙感影像的自動配準(zhǔn)方法，其特征在于，將所述不規(guī)則矩形格網(wǎng)中的每一個網(wǎng)格分別向四周擴(kuò)展預(yù)設(shè)個數(shù)的像素，生成第一配準(zhǔn)影像的一級子影像塊與基準(zhǔn)影像的一級子影像塊包括: 將所述不規(guī)則矩形格網(wǎng)中的每一個網(wǎng)格分別向四周擴(kuò)展40個像素，生成第一配準(zhǔn)影像的一級子影像塊與基準(zhǔn)影像的一級子影像塊。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的遙感影像的自動配準(zhǔn)方法，其特征在于，將所述不規(guī)則矩形格網(wǎng)中的每一個網(wǎng)格分別向四周擴(kuò)展預(yù)設(shè)個數(shù)的像素，生成第一配準(zhǔn)影像的一級子影像塊與基準(zhǔn)影像的一級子影像塊包括: 若所述遙感影像為平原地區(qū)的遙感影像，將所述不規(guī)則矩形格網(wǎng)中的每一個網(wǎng)格分別向四周擴(kuò)展20個像素，生成第一配準(zhǔn)影像的一級子影像塊與基準(zhǔn)影像的一級子影像塊。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的遙感影像的自動配準(zhǔn)方法，其特征在于，將所述不規(guī)則矩形格網(wǎng)中的每一個網(wǎng)格分別向四周擴(kuò)展預(yù)設(shè)個數(shù)的像素生成第一配準(zhǔn)影像的一級子影像塊與基準(zhǔn)影像的一級子影像塊包括: 若所述遙感影像為山地地區(qū)的遙感影像，將所述不規(guī)則矩形格網(wǎng)中的每一個網(wǎng)格分別向四周擴(kuò)展80個像素，生成第一配準(zhǔn)影像的一級子影像塊與基準(zhǔn)影像的一級子影像塊。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的遙感影像的自動配準(zhǔn)方法，其特征在于，所述將所述第一配準(zhǔn)影像的一級子影像塊與所述基準(zhǔn)影像的一級子影像塊配準(zhǔn)包括: 將所述第一配準(zhǔn)影像的一級子影像塊與所述基準(zhǔn)影像的一級子影像塊組成一級子影像塊對，將所述一級子影像塊對按照預(yù)設(shè)個數(shù)的規(guī)則格網(wǎng)劃分為二級子影像塊對； 遍歷所述二級子影像塊對，提取二級子影像塊對的特征點(diǎn)進(jìn)行匹配，生成二級子影像塊的特征點(diǎn)對； 將所述二級子影像塊的特征點(diǎn)對的坐標(biāo)換算至一級子影像塊對，生成一級子影像塊對的特征點(diǎn)對； 剔除所述一級子影像塊對的特征點(diǎn)對的誤配特征點(diǎn)對，獲取剔除誤配特征點(diǎn)對后的特征點(diǎn)對； 根據(jù)剔除誤配特征點(diǎn)對后的特征點(diǎn)對，進(jìn)行所述第一配準(zhǔn)影像的一級子影像塊與所述基準(zhǔn)影像的一級子影像塊的配準(zhǔn)，使第一配準(zhǔn)影像的一級子影像塊與基準(zhǔn)影像的一級子影像塊的地物間的幾何位置關(guān)系一致，得到配準(zhǔn)后的一級子影像塊。
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的遙感影像的自動配準(zhǔn)方法，其特征在于，將所述一級子影像塊對按照預(yù)設(shè)個數(shù)的規(guī)則格網(wǎng)劃分為二級子影像塊對包括: 將所述一級子影像塊對按照3X3的規(guī)則格網(wǎng)劃分為二級子影像塊對。
7.根據(jù)權(quán)利要求5所述的遙感影像的自動配準(zhǔn)方法，其特征在于，所述遍歷所述二級子影像塊對，提取二級子影像塊對的特征點(diǎn)進(jìn)行匹配，生成二級子影像塊的特征點(diǎn)對包括: 使用尺度不變特征轉(zhuǎn)換SIFT算法，遍歷所述二級子影像塊對，提取二級子影像塊對的特征點(diǎn)進(jìn)行匹配，生成二級子影像塊的特征點(diǎn)對。
8.根據(jù)權(quán)利要求5所述的遙感影像的自動配準(zhǔn)方法，其特征在于，所述剔除所述一級子影像塊對的特征點(diǎn)對的誤配特征點(diǎn)對，獲取剔除誤配特征點(diǎn)對后的一級子影像塊對的特征點(diǎn)對包括: 采用隨機(jī)抽樣一致性RANSAC算法剔除所述一級子影像塊對的特征點(diǎn)對的誤配特征點(diǎn)，得到一次修正特征點(diǎn)對； 采用最小二乘方法初步擬合一次修正特征點(diǎn)對，計算初步擬合后的特征點(diǎn)對的各點(diǎn)誤差及總均方根誤差； 若總均方根誤差大于一個像素，按照各點(diǎn)誤差從大到小的順序，剔除誤差最大的點(diǎn)對并計算總均方根誤差直至總均方根誤差小于一個像素，得到剔除誤配特征點(diǎn)對后的一級子影像塊對的特征點(diǎn)對。
9.根據(jù)權(quán)利要求5所述的遙感影像的自動配準(zhǔn)方法，其特征在于，所述根據(jù)剔除誤配特征點(diǎn)對后的特征點(diǎn)對，進(jìn)行所述第一配準(zhǔn)影像的一級子影像塊與所述基準(zhǔn)影像的一級子影像塊的配準(zhǔn)，使所述第一配準(zhǔn)影像的一級子影像塊與所述基準(zhǔn)影像的一級子影像塊的地物間的幾何位置關(guān)系一致，得到配準(zhǔn)后的一級子影像塊包括: 對第一配準(zhǔn)影像的一級子影像塊剔除誤配特征點(diǎn)對后的特征點(diǎn)對，使用最小二乘法擬合曲線，獲取二次多項式模型，使用二次多項式模型糾正第一配準(zhǔn)影像的一級子影像塊剔除誤配特征點(diǎn)對后的特征點(diǎn)對的幾何關(guān)系，進(jìn)行所述第一配準(zhǔn)影像的一級子影像塊與所述基準(zhǔn)影像的一級子影像塊的配準(zhǔn)，使所述第一配準(zhǔn)影像的一級子影像塊與所述基準(zhǔn)影像的一級子影像塊的地物間的幾何位置關(guān)系一致，得到配準(zhǔn)后的一級子影像塊。
10.根據(jù)權(quán)利要求1所述的遙感影像的自動配準(zhǔn)方法，其特征在于，所述獲取第一配準(zhǔn)影像包括: 使用快速穩(wěn)健特征SURF算法獲取所述待配準(zhǔn)影像與所述基準(zhǔn)影像的特征點(diǎn)； 對所述待配準(zhǔn)影像與所述基準(zhǔn)影像的特征點(diǎn)進(jìn)行匹配，獲取同名點(diǎn)； 使用二次多項式糾正待配準(zhǔn)影像上與基準(zhǔn)影像的同名點(diǎn)，進(jìn)行待配準(zhǔn)影像與基準(zhǔn)影像的配準(zhǔn)，使待配準(zhǔn)影像的地物間的幾何位置關(guān)系與基準(zhǔn)影像一致，生成第一配準(zhǔn)影像。
【文檔編號】G06T7/00GK103544711SQ201310554179
【公開日】2014年1月29日 申請日期:2013年11月8日 優(yōu)先權(quán)日:2013年11月8日
【發(fā)明者】馮先光, 高崟, 雷兵, 徐暢, 劉克 申請人:國家測繪地理信息局衛(wèi)星測繪應(yīng)用中心