專利名稱：一種像素級sar影像時間序列構建的局部自適應配準方法
技術領域：
本發明涉及一種SAR影像配準方法，特別是涉及一種像素級SAR影像時間序列構建的局部自適應配準方法。
背景技術：
遙感時間序列挖掘是時空數據挖掘的重要內容，研究如何有效地從海量、復雜、不同時間分辨率的遙感數據中挖掘潛在的有用知識，具有重要的理論價值和現實意義。遙感時間序列的構建是遙感時間序列挖掘的前提，因此，大數據背景下的遙感時間序列的建模方法研究變得十分迫切。目前應用比較廣泛的遙感影像時間序列數據有MODIS、NOAA/AVHRR、S0PT/VEGETAT10N、Landsat 等，它們在植被生長監測(Zhao et al.,2009 ；Melin etal.,2011 ；Maire et al, 2011)、土地覆蓋分類(L.Clark et al., 2010 ；Shao and Lunetta,2012 ；Klein et al., 2012)和地表變化監測(Verbesselt et al., 2010 ；Salmon et al.,2011 ；Ruiz et al .，2012)等方面發揮了重要作用。在微波遙感領域，SAR影像能夠不受日照和天氣條件的限制完成對地觀測任務，并對某些地物具有一定的穿透能力，具有多極化、多入射角、多模式、短重訪周期等特點，在全球變化和區域資源環境研究中具有獨特的優勢。SAR影像時間序列具有一定的穩定性，能夠在一定程度上克服單幅影像的后散射值誤差較大而難以應用于地物的信息提取、分類和變化監測的缺點，可以在海洋觀測、環境監測、災害監測、軍事等方面的發揮獨特的優勢。SAR影像時間序列主要包括三種類型:影像級SAR影像時間序列、區域級SAR影像時間序列和像素級SAR影像時間序列。相對于區域級和影像級的SAR影像時間序列，像素級SAR時間序列更多的保留了原始數據的信息量，盡可能多的保持了地物的細節層次信息，能夠更準確地提取地物信息、揭示地物的變化規律。像素級SAR影像時間序列的構建的前提是不同時期影像的每個像元一一對應一即不同時期影像之間的高精度配準，而SAR影像中存在大量光斑噪聲，特征點難以準確獲取，高精度的影像匹配十分困難。現有的配準方法大多利用單一多項式方程約束主從影像的整體，在迭代的過程中，濾除誤差大的匹配點對(如NEST、GAMMA等軟件集成的方法)；然而，當多項式確定之后，誤差較大的區域仍然要參與到內插計算完成整體匹配，配準之后誤差仍會保留。因此若使用該方法進行配準，雖然整體上可以達到一定匹配要求，但局部畸變引起的誤差卻難以校正。
發明內容
本發明要解決技術問題是:克服現有技術缺點，提出一種像素級SAR影像時間序列構建的局部自適應配準方法，能夠實現構建像素級SAR影像時間序列所需要的高精度配準。為了解決上述技術問題，本發明提出的技術方案是:一種像素級SAR影像時間序列構建的局部自適應配準方法，包括以下步驟:第一步、數據預處理——確定主影像和從影像，并對主、從影像進行輻射糾正、地形糾正和去噪處理；第二步、提取同名特征點對——分別從主、從影像上提取同名特征點對；第三步、計算二次多項式參數——根據主、從影像的同名特征點對的坐標，使用最小二乘法計算表征同名特征點對之間位置關系的二次多項式參數，所述二次多項式如下:X = c0+c1x+c2y+c3x2+c4xy+c5y2Y = d0+d1x+d2y+d3x2+d4xy+d5y2式中，X、Y分別為主影像特征點的橫坐標、縱坐標，X、y分別為其同名特征點在從影像中的橫坐標、縱坐標，C0> C1^ C2> c3、c4、C5及dd、dp d2、d3、d4、d5為二次多項式各參數； 第四步、計算匹配總體誤差一根據第三步得到的二次多項式參數對從影像的特征點作變換，并計算所有同名特征點對的匹配總體誤差、以及每對同名特征點對的匹配誤差;第五步、匹配總體誤差與給定閾值的比較一比較所述匹配總體誤差與給定閾值的大小，若所述匹配總體誤差小于或等于給定閾值，則從影像與主影像的位置關系由第三步得到的二次多項式確定，并轉至第八步；若總誤差大于給定閾值，則轉至第六步，其中給定閾值的取值范圍為:0.3-0.5個像素；第六步、誤差點聚類獲取畸變區域一第四步獲得的同名特征點對匹配誤差超過所述給定閾值的特征點作為誤差點，并對誤差點進行局部聚類，誤差點聚集區域為畸變區域，其余為正常區域；第七步、影像劃分一利用二分法分別從主、從影像上分離出正常區域與畸變區域，將主、從影像的正常區域作為一對新主從影像，畸變區域作為另一對新主從影像，對兩對新的主、從影像重復第三步至第七步的操作，直至所有新主、從影像的同名特征點對匹配總體誤差小于給定閾值；第八步、影像配準——根據從影像各區域對應的二次多項式對從影像進行變換，完成配準。本發明像素級SAR影像時間序列構建的局部自適應配準方法，相對于現有技術的區別是首先獲取誤差點，然后對誤差點聚類，并據此將圖像劃分為正常區域和畸變區域，接著對得到的正常區域與畸變區域作為另一對新主從影像重新進行匹配。具體是:根據新主、從影像的同名特征點對的坐標得到二次多項式參數，利用二次多項式參數對新從影像的特征點作變換，并計算所有同名特征點對的匹配總體誤差、以及每對同名特征點對的匹配誤差，如此循環，直至所有新主、從影像的同名特征點對匹配總體誤差小于給定閾值，最后根據從影像各區域對應的二次多項式對從影像進行變換，完成配準。本發明像素級SAR影像時間序列構建的局部自適應配準方法，還具有如下改進:1、第二步中，提取同名特征點對的方法如下:首先從主影像的行、列方向等距選取特征點，得到主影像特征點集；接著根據主影像特征點集內每個特征點的位置，確定從影像上同名特征點的初始位置，得到從影像初始特征點集；針對每一對特征點，分別以兩特征點為中心在主、從影像上開設特征窗口，通過迭代計算主、從影像特征窗口的交叉相關影像，對確認為同名點的從影像特征點的位置進行修正，當一對特征點對無法確認為同名點對時，則刪除該對特征點，從而得到準確的主從影像同名特征點對。2、第二步計算主從兩個特征窗口的交叉相關影像，其具體步驟如下:
la)分別對成對的主影像特征窗口內的影像和從影像特征窗口內的影像進行二維離散傅里葉變換，分別得到主、從影像特征窗口內影像的波譜；Ib)將從影像特征窗口內影像的波譜的復共軛與主影像特征窗口內影像的波譜相乘，得到交叉波譜；Ic)對所述交叉波譜按2倍行比率和2倍列比率進行升采樣；Id)對交叉波譜的升采樣結果進行傅里葉逆變換后取模，得到主、從影像特征窗口的交叉相關影像。3、第六步中對匹配誤差超過給定閾值的特征點進行局部聚類得到畸變區域，具體方法如下:3a)對影像構建格網，格網的大小采用漸進式方法確定，即以一定步長從小到大取值，直到至少一半的格網內誤差點對不少于30對為止；3b)統計每個格網內的誤差點對數目，并根據格網之間的距離計算格網之間的空間權重矩陣；3c)計算每個格網的Getis-Ord統計量Zi:
權利要求
1.一種像素級SAR影像時間序列構建的局部自適應配準方法，步驟包括: 第一步、數據預處理——確定主影像和從影像，并對主、從影像進行輻射糾正、地形糾正和去噪處理； 第二步、提取同名特征點對——分別從主、從影像上提取同名特征點對； 第三步、計算二次多項式參數——根據主、從影像的同名特征點對的坐標，使用最小二乘法計算表征同名特征點對之間位置關系的二次多項式參數，所述二次多項式如下: X = c0+c1x+c2y+c3x2+c4xy+c5y2Y = d0+d1x+d2y+d3x2+d4xy+d5y2 式中，X、Y分別為主影像特征點的橫坐標、縱坐標，X、y分別為其同名特征點在從影像中的橫坐標、縱坐標，C。、C1^ C2> c3、C4> C5及dQ、dp d2、d3、d4、d5為二次多項式各參數； 第四步、計算匹配總體誤差——根據第三步得到的二次多項式參數對從影像的特征點作變換，并計算所有同名特征點對的匹配總體誤差、以及每對同名特征點對的匹配誤差；第五步、匹配總體誤差與給定閾值的比較一比較所述匹配總體誤差與給定閾值的大小，若所述匹配總體誤差小于或等于給定閾值，則從影像與主影像的位置關系由第三步得到的二次多項式確定，并轉至第八步；若總誤差大于給定閾值，則轉至第六步，其中給定閾值的取值范圍為:0.3-0.5個像素； 第六步、誤差點聚類獲取畸變區域一第四步獲得的同名特征點對匹配誤差超過所述給定閾值的特征點作為誤差點，并對誤差點進行局部聚類，誤差點聚集區域為畸變區域，其余為正常區域； 第七步、影像劃分——利用二分法分別從主、從影像上分離出正常區域與畸變區域，將主、從影像的正常區域作為一對新主從影像，畸變區域作為另一對新主從影像，對兩對新的主、從影像重復第三步至第七步的操作，直至所有新主、從影像的同名特征點對匹配總體誤差小于給定閾值； 第八步、影像配準——根據從影像各區域對應的二次多項式對從影像進行變換，完成配準。
2.根據權利要求1所述的像素級SAR影像時間序列構建的局部自適應配準方法，其特征在于:第二步中，提取同名特征點對的方法如下:首先從主影像的行、列方向等距選取特征點，得到主影像特征點集；接著根據主影像特征點集內每個特征點的位置，確定從影像上同名特征點的初始位置，得到從影像初始特征點集；針對每一對特征點，分別以兩特征點為中心在主、從影像上開設特征窗口，通過迭代計算主、從影像特征窗口的交叉相關影像，對確認為同名點的從影像特征點的位置進行修正，當一對特征點對無法確認為同名點對時，則刪除該對特征點，從而得到準確的主從影像同名特征點對。
3.根據權利要求2所述的像素級SAR影像時間序列構建的局部自適應配準方法，其特征在于:第二步計算主從兩個特征窗口的交叉相關影像，其具體步驟如下: Ia)分別對成對的主影像特征窗口內的影像和從影像特征窗口內的影像進行二維離散傅里葉變換，分別得到主、從影像特征窗口內影像的波譜； Ib)將從影像特征窗口內影像的波譜的復共軛與主影像特征窗口內影像的波譜相乘，得到交叉波譜； Ic)對所述交叉波譜按2倍行比率和2倍列比率進行升采樣；Id)對交叉波譜的升采樣結果進行傅里葉逆變換后取模，得到主、從影像特征窗口的交叉相關影像。
4.根據權利要求1所述的像素級SAR影像時間序列構建的局部自適應配準方法，其特征在于:第六步中對匹配誤差超過給定閾值的特征點進行局部聚類得到畸變區域，具體方法如下: 3a)對影像構建格網，格網的大小采用漸進式方法確定，即以一定步長從小到大取值，直到至少一半的格網內誤差點對不少于30對為止； 3b)統計每個格網內的誤差點對數目，并根據格網之間的距離計算格網之間的空間權重矩陣； 3c)計算每個格網的Getis-Ord統計量Zi:
5.根據權利要求1所述的像素級SAR影像時間序列構建的局部自適應配準方法，其特征在于:所述第二步中分別從主、從影像上提取對同名特征點對數量不低于200對。
全文摘要
本發明涉及一種像素級SAR影像時間序列構建的局部自適應配準方法，方法如下數據預處理之后從主從影像上提取同名特征點對，使用最小二乘法計算二次多項式參數并計算匹配總體誤差，然后比較匹配總體誤差與給定閾值的大小，若匹配總體誤差小于或等于給定閾值，則從影像與主影像的位置關系由上述二次多項式確定，最后進行影像配準；反之，若總誤差大于給定閾值，則進行誤差點聚類獲取畸變區域，將主、從影像的正常區域作為一對新主從影像，畸變區域作為另一對新主從影像，對兩對新的主、從影像重復計算二次多項式參數及以后的步驟，直至所有新主、從影像的同名特征點對匹配總體誤差小于給定閾值，然后進行影像配準。
文檔編號G06T7/00GK103236067SQ20131017227
公開日2013年8月7日 申請日期2013年5月10日 優先權日2013年5月10日
發明者李滿春, 程亮, 王亞飛, 鐘禮山, 陳小雨, 劉永學, 陳振杰, 李飛雪, 黃秋昊, 陳偉 申請人:南京大學