一種用于遙感影像幾何校正的在線自動匹配方法
【技術領域】
[0001] 本發明涉及一種實用的遙感影像自動匹配方法，能夠利用網絡航空、航天影像地 圖對遙感影像進行在線自動匹配。可應用于遙感、攝影測量、測繪、圖像處理等領域。
【背景技術】
[0002] 影像自動匹配和幾何校正是攝影測量與遙感任務中關鍵的環節，它們是影像融 合、鑲嵌、變化檢測、地圖更新等高級應用的基礎。盡管在過去幾十年中對影像自動匹配的 研究已經非常多，但是遙感影像的自動匹配仍然十分具有挑戰性。實用的自動匹配方法應 該在效率、穩健性、精度等方面均具有好的表現，但由于遙感影像數據量大、場景大、獲取條 件多變、幾何變形復雜等特點，現有的方法很難兼顧這幾方面。此外，參考影像的準備也是 遙感影像自動匹配和幾何校正的一個難點，尤其是高分辨率參考影像的獲取往往需要很高 的成本。
[0003] 鑒于現有自動匹配方法的局限性，一種用于遙感影像幾何校正的在線自動匹配方 法具有重要的實用價值。
【發明內容】
[0004] 本發明的目的在于解決現有技術的不足，提出一種針對遙感影像幾何校正的快 速、穩健、精確的在線自動匹配方法，該方法能夠處理任意大小的遙感影像，利用網絡影像 地圖在較短的時間內自動匹配到一定數量的、分布良好的高精度控制點，直接用于遙感影 像的幾何精校正。該方法的優勢主要在于充分利用遙感影像的先驗幾何信息，借助免費或 低成本的網絡影像地圖資源，高效可靠地獲取均勻分布的控制點。
[0005] 為解決上述問題，本發明提供了一種用于遙感影像幾何校正的在線自動匹配方 法，該方法包括步驟：
[0006] SI.根據需要采集的控制點的個數將待匹配遙感影像均勻劃分為若干個區域；
[0007] S2.如果所有影像區域均已處理，則完成整個影像匹配過程；否則，開始處理下一 個影像區域；
[0008] S3.將當前影像區域按256像素X 256像素的大小劃分為若干個影像單元；
[0009] S4.如果當前影像區域中的所有影像單元均已處理，則標記該影像區域已完成處 理，并轉入步驟S2 ;否則，開始處理下一個影像單元；
[0010] S5:根據當前待匹配影像單元的范圍和初始成像模型計算網絡影像地圖中參考影 像塊的大致范圍，然后通過網絡下載對應的參考影像塊并將其重采樣為與待匹配影像單元 相近的分辨率；
[0011] S6 :利用SIFT匹配算子對待匹配影像單元和參考影像塊進行匹配，并剔除粗差 點，如果該步驟得到4個以上的匹配點，則進行步驟S7,否則轉入步驟S4 ;
[0012] S7.從步驟S6得到的匹配點中挑選最佳匹配點對并對其進行最小二乘匹配，修正 SIFT特征點的點位坐標，將該對匹配點添加到匹配結果中。
[0013] 其中，步驟S5進一步包括：
[0014] S5. 1根據待匹配影像單元的分辨率計算網絡影像地圖的最臨近縮放級別；
[0015] S5. 2計算對應參考影像塊的寬度和高度；
[0016] S5. 3計算對應參考影像塊的中心點的經煒度坐標；
[0017] S5. 4發送靜態地圖服務請求并下載對應參考影像塊；
[0018] S5. 5將下載的參考影像塊重采樣為與待匹配影像單元相近的分辨率。
[0019] 其中，步驟S6進一步包括：
[0020] S6. 1對待匹配影像單元和參考影像塊進行SIFT匹配；
[0021] S6. 2通過尺度約束剔除粗差點；
[0022] S6. 3利用旋轉角度約束剔除粗差；
[0023] S6. 4利用RANSAC估計相似變換約束剔除粗差；
[0024] S6. 5利用仿射變換約束剔除粗差點。
【附圖說明】
[0025] 圖1為依照本發明一種實施方式的在線自動匹配方法流程圖；
[0026] 圖2為本發明方法中影像區域和影像單元示意圖；
[0027] 圖3為依照本發明一種實施方式的在線自動匹配方法中獲取網絡影像地圖參考 影像塊流程圖；
[0028] 圖4為依照本發明一種實施方式的在線自動匹配方法中對待匹配影像單元和參 考影像塊匹配流程圖；
【具體實施方式】
[0029] 本發明提出的在線自動匹配方法，結合附圖詳細說明如下。
[0030] 如圖1所示，依照本發明一種實施方式的自動匹配方法包括步驟：
[0031] SI.根據需要采集的控制點的個數將待匹配遙感影像均勻劃分為若干個區域，并 將各影像區域標記為未處理狀態，影像區域示意圖見圖2 ;
[0032] S2.如果所有影像區域均已處理，則完成并結束整個影像匹配過程；否則，開始處 理下一個影像區域；
[0033] S3.將當前影像區域按256像素X256像素的大小劃分為若干個影像單元，并將各 影像單元記為未處理狀態，影像單元示意圖見圖2 ;
[0034] S4.如果當前影像區域中的所有影像單元均已處理，則標記該影像區域已完成處 理，并轉入步驟S2 ;否則，開始處理下一個影像單元；
[0035] S5.根據當前待匹配影像單元的范圍和初始成像模型計算網絡影像地圖（目前可 用的網絡影像地圖包括Google衛星影像圖、Bing航空影像地圖、MapQuest衛星影像地圖和 Mapbox衛星影像地圖）中參考影像塊的大致范圍，然后通過網絡下載對應的參考影像塊并 將其重采樣為與待匹配影像單元相近的分辨率；
[0036] S6.利用SIFT匹配算子對待匹配影像單元和參考影像塊進行匹配，并剔除粗差 點，如果該步驟得到4個以上的匹配點，則進行步驟S7,否則轉入步驟S4 ;
[0037] S7.從步驟S6得到的匹配點中，選取局部對比度最大的一對，并將SIFT匹配得到 的局部幾何變換模型作為初值對該對匹配點進行最小二乘匹配，精化SIFT特征點的點位 坐標，最后將該對匹配點添加到匹配結果中，最小二乘匹配對某一點的條件方程用式（1) 表不，
[0038] kjs(xs, ys)+k2-Ir(xr, yr) = 0 (I)
[0039] 其中xs，ysS待匹配影像單元像素坐標，x y ι為參考影像塊像素坐標，
[0040] xr= a o+a^.+a^, yr= b o+biX.+b^,
[0041] a。，B1, a2, b。，bp b2為6個幾何變換參數，k p 1^2為2個輻射變換參數，
[0042] Is (xs，ys)和Ir (xr，yr)分別為待匹配影像單元和參考影像塊的灰度值，
[0043] 對待匹配點周圍11像素Xll像素的區域中各點依式（1)建立誤差方程，然后用 Levenberg-Marquardt算法進行最優化求解，得到最優幾何變換參數，從而確定精化后的匹 配點坐標。
[0044] 將待匹配影像劃分為影像單元后，需要根據當前待匹配影像單元的范圍和初始成 像模型計算網絡影像地圖中參考影像塊的大致范圍。具體地，如圖3所示，步驟S5進一步 包括：
[0045] S5. 1根據待匹配影像單元的分辨率計算網絡影像地圖的最臨近縮放級別，縮放級 別根據待匹配影像單元所在處的經煒度坐標和分辨率利用式（2)計算，影像單元所在處的 經度λ和煒度φ通過待匹配影像的初始成像模型計算得到，
(2)
[0047] 式中R^th米為地球半徑，其近似值為6378137米，
[0048] GSD為影像單元所在處的分辨率，
[0049] η為縮放級別，
[0050] [·]表示取最鄰近整數的運算；
[0051] S5. 2計算對應參考影像塊的寬度width和高度height :給定縮放級別η，網絡影 像地圖影像坐標X，y與經度λ、煒度φ的換算方法如式（3)和式（4)所示，
[0054] 分別利用待匹配影像單元4個頂點的經煒度坐標通過式（3)計算相應的4個圖像 點坐標，然后再求這4個點的最小外接矩形，該矩形的寬度和高度即為參考影像塊的寬度 width 和高度 height ;
[0055] S5. 3計算對應參考影像塊的中心點的經煒度坐標λ rc，φ ，根據S5. 2中得到的 最小外接矩形計算其中心點圖像坐標，然后代入式（4)計算對應的經煒度坐標λκ，（K。；
[0056] S5. 4發送靜態地圖服務請求并下載對應參考影像塊，靜態地圖服務請求以統一資 源定位符（URL)的方式發出，常用網絡影像地圖的靜態地圖服務請求格式如下：
[0057] (