基于多特征點的遙感圖像配準方法
【技術領域】
[0001] 本發明屬于圖像處理技術領域，設及遙感圖像配準，可應用于多源、多光譜遙感圖 像的配準。
【背景技術】
[0002] 圖像配準是圖像處理中非常關鍵的一個步驟，它是指將不同時刻、不同視角或者 是不同傳感器獲取的同一場景的兩幅或者多幅圖像進行疊加對準的過程。圖像配準技術已 經被廣泛地用于圖像變化檢測、圖像拼接、醫學領域W及模式識別領域。圖像配準的方法大 致可W分為兩類:基于灰度信息的圖像配準方法和基于特征信息的圖像配準方法。
[0003] 基于灰度的圖像配準是W整幅圖像像素間的灰度信息為依據，建立待配準圖像和 參考圖像之間的相似性度量函數，利用某一種捜索算法，尋找出使得相似性度量函數達到 最優值的變換模型參數。運種算法容易實現，在配準之前不用提取圖像的特征，只需要獲取 其灰度信息，但是其應用范圍較窄，不能直接用于校正圖像的非線性形變，且在最優變換的 捜索過程中需要巨大的計算量。
[0004] 基于特征的圖像配準方法是目前圖像配準最常用的方法之一，其最大的優點在于 能夠將對整個圖像進行的各種分析轉化為對圖像特征信息，即特征點、特征曲線、邊緣、較 小的區域的分析，從而大大減小了圖像處理過程的運算量，而且對灰度變化、圖像變形W及 遮擋等都有較好的適應能力，W及能夠實現在復雜成像條件下圖像的快速、精確配準。經典 的特征點提取算子有Harris算子，胎ssian算子等，但是化；rris算子主要針對角點特征檢 測，對于紋理特征較多的圖像檢測效果不佳導致圖像配準不精確，Hessian算子主要針對紋 理特征檢測，對于角點信息較多的圖像配準結果不準確。
【發明內容】
[0005] 本發明的目的在于針對已有技術的不足，提出一種基于多特征點的遙感圖像配準 方法，W提高配準效果，滿足多傳感器和多光譜圖像的配準要求。
[0006] 為實現上述目的，本發明的技術方案包括如下：
[0007] (1)輸入參考遙感圖像Ii和待配準遙感圖像12;
[000引（2)構造參考遙感圖像Ii和待配準遙感圖像12的各向異性尺度空間圖像：
[0009] (2a)計算各向異性尺度空間各層的尺度值；
[0010]
[OOW 其中，01表示各向異性尺度空間的第i層圖像尺度值，則表示尺度參數的初始基準 值，1 = 0，1，2，...，1^-1，1表示各向異性尺度空間層的序號，1^表示各向異性尺度空間層的總 數；
[001 ^ (化)將尺度空間值轉換到時間度量值；
[OOK] (2c)對輸入圖像采用標準差為〇〇的高斯濾波，得到參考遙感圖像Ii和待配準遙感 圖像l2各向異性尺度空間第ο層圖像；
[0014] (2d)將各向異性尺度空間層的序號i從零開始；
[0015] (2e)計算參考遙感圖像Ii和待配準遙感圖像12各向異性尺度空間的第i層圖像的 擴散系數矩陣；
[0016] (2f)計算參考遙感圖像Ii和待配準遙感圖像12各向異性尺度空間的第i+1層圖像：
[0017] = · AQi)廠iji，
[0018] 其中，F+i表示參考遙感圖像Ii或者待配準遙感圖像l2各向異性尺度空間的第i+1 層圖像，A(P)表示各向異性尺度空間的第i層圖像的擴散矩陣，讀示一個與A(P)同等大小 的單位矩陣，ti和tw分別表示各向異性尺度空間的第i層和第i+1層的時間度量值，F表示 各向異性尺度空間的第i層圖像，（·尸表示逆矩陣操作；
[0019] (2g)判斷i含是否成立，若成立，得到參考遙感圖像Ii和待配準遙感圖像12的各 向異性尺度空間圖像，否則，令i = i+l，返回步驟(2e);
[0020] (3)分別在參考遙感圖像Ii和待配準遙感圖像l2的各向異性尺度空間圖像上使用 Hessian算子進行紋理特征檢測，得到參考遙感圖像Ii的第一特征點集Pi和待配準遙感圖像 12的第一特征點集化，特征點集中保存的是特征點的坐標信息；
[0021] (4)分別在參考遙感圖像Ii和待配準遙感圖像12的各向異性尺度空間圖像上使用 化rris算子進行角點特征檢測，得到參考遙感圖像Ii的第二特征點集P2和待配準遙感圖像 12的第二特征點集化；
[0022] (5)將參考遙感圖像Ii的第一特征點集Pi與第二特征點集P2進行結合，刪除重復的 坐標點后得到參考遙感圖像Ii的最終特征點集P;將待配準遙感圖像的第一特征點集化與第 二特征點集化進行結合，刪除重復的坐標點后得到待配準遙感圖像的最終特征點集Q;
[0023] (6)分別生成參考遙感圖像Ii的特征點集P的特征向量化和待配準遙感圖像12的特 征點集Q的特征向量化；
[0024] (7)將參考遙感圖像Ii的特征向量化和待配準遙感圖像12的特征向量化進行匹配， 得到初始匹配點對；
[0025] (8)使用隨機抽樣一致性算法RANSAC，提純初始匹配點對，剔出誤匹配點，得到待 配準遙感圖像12到參考遙感圖像Ii的仿射變換參數；
[0026] (9)根據仿射變換參數值，對待配準遙感圖像12進行仿射變換，得到仿射變換后的 圖像Fi;
[0027] (10)將仿射變換后的圖像Fi與參考遙感圖像Ii進行融合，得到融合后的圖像。 [00%]本發明與現有技術相比具有如下優點：
[0029] 第一，本發明是通過各向異性擴散方程構建尺度空間，并在各向異性尺度空間上 檢測特征點，各向異性擴散方程具有選擇性的擴散平滑、較好的兼顧噪聲去除和邊緣保護。
[0030] 第二，本發明使用兩種不同的檢測方法進行特征點檢測，使得檢測的特征不僅有 紋理信息，而且還有角點信息，使得特征點信息更加全面、豐富和穩定，配準結果更加精確。
【附圖說明】
[0031 ]圖1為本發明的實現流程圖；
[0032]圖2為用本發明對多源遙感圖像的配準結果圖；
[0033] 圖3為用本發明對多光譜遙感圖像的配準結果圖。
【具體實施方式】
[0034] 參考附圖1，本發明的實現步驟如下：
[0035] 步驟1，輸入兩幅圖像
[0036] 通過傳感器拍攝的兩幅圖像，其中一幅作為參考遙感圖像II，另一幅作為待配準 遙感圖像12。
[0037] 步驟2,構建參考遙感圖像Ii和待配準遙感圖像12的各向異性尺度空間圖像
[0038] (2a)計算參考遙感圖像Ii和待配準遙感圖像12的各向異性尺度空間圖像的尺度 值：
[0039]
[0040] 其中，〇1表示參考遙感圖像Ii或者待配準遙感圖像12的各向異性尺度空間的第i層 圖像的尺度值，〇〇表示尺度參數的初始基準值，設置為1.6，i表示參考遙感圖像Ii或者待配 準遙感圖像12各向異性尺度空間層的序號，1 = 0，1，2，...，1^-1，1^表示遙感圖像11或者待配 準遙感圖像12各向異性尺度空間包含的圖像總數，設置為8;
[0041] (2b)將尺度空間值轉換到時間度量值：
[0042]
[0043] 其中，ti是進化時間，其表示參考遙感圖像Ii或者待配準遙感圖像12的各向異性尺 度空間的第i層圖像尺度的時間度量值；
[0044] (2c)對參考遙感圖像Ii或者待配準遙感圖像12采用標準差為〇〇的高斯濾波，得到 參考遙感圖像Ii和待配準遙感圖像12各向異性尺度空間第0層圖像；
[0045] (2d)將各向異性尺度空間層的序號i從零開始；
[0046] (2e)計算參考遙感圖像Ii和待配準遙感圖像12各向異性尺度空間的第i層圖像的 擴散系數矩陣；
[0047]
[004引其中，gi表示各向異性尺度空間的第i層圖像的擴散系數矩陣，4表示各向異性尺 度空間的第i層圖像P使用標準差為1的高斯濾波后的圖像，表示高斯濾波后的圖像 的梯度幅度，I · I表示取模操作，K表示對比度因子，K的取值為梯度幅度|V7^|的統計直方圖 70 %百分位的梯度幅度值；
[0049] (2f)計算參考遙感圖像Ii和待配準遙感圖像12各向異性尺度空間的第i+1層圖像：
[0050] = · AQi)廠中，
[0051] 其中，A(n表示參考遙感圖像Ii或者待配準遙感圖像12各向異性尺度空間的第i 層圖像P的擴散矩陣，I是一個與A(P)同等大小的單位矩陣，ti和心汾別是各向異性尺度 空間的第i層和第i+1層的時間度量值，（· ri表示逆矩陣操作，iw表示參考遙感圖像ii或 者待配準遙感圖像12各向異性尺度空間的第i+l層圖像；
[00對 （2g)判斷i含是否成立，若成立，得到參考遙感圖像Ii或者待配準遙感圖像12的 各向異性尺度空間，否則，令i = i+l，返回步驟(2e)。
[0053] 步驟3,分別在參考遙感圖像Ii和待配準遙感圖像l2的各向異性尺度空間圖像上使 用化ssian算子進行紋理特征檢測，得到參考遙感圖像Ii的第一特征點集Pi和待配準遙感圖 像12的第一特征點集化。
[0054] (3a)計算參考遙感圖像Ii和待配準遙感圖像12各向異性尺度空間圖像沿X軸方向 的一階微分和二階微分：
[0057] 其中，P表示參考遙感圖像Ii或者待配準遙感圖像12各向異性尺度空間的第i層圖 像，巧表示圖像P沿X軸正方向的一階微分，巧，表示圖像P沿X軸正方向的二階微分，淨表 示相關操作，i = 〇，l,...，k