[發明專利]對多種傳感器遙感圖像進行高精度穩健配準的方法

無效

• 申請號: 200910307634.0
• 申請日: 2009-09-24
• 公開（公告）號: CN101667293A
• 公開（公告）日: 2010-03-10
• 發明（設計）人: 郭琰;張曄;谷延鋒;仲偉志
• 申請（專利權）人: 哈爾濱工業大學
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G01S7/48;G01S13/90
• 代理公司: 哈爾濱市松花江專利商標事務所
• 代理人: 岳泉清

1.對多種傳感器遙感圖像進行高精度穩健配準的方法，其特征在于它步驟如下：

步驟1：聯合點特征和區域特征的粗配準：

點特征的選取：運用尺度不變特征變換分別從參考圖像和輸入圖像中提取供匹配的關鍵點；運用歐式距離計算參考圖像中的關鍵點與輸入圖像中的關鍵點之間的距離，選取所述距離中最小的三對關鍵點作為候選粗配準點對；

區域特征的選取：運用最大穩定極值區域分別提取參考圖像和輸入圖像中的區域，采用不變矩對參考圖像中的區域和輸入圖像中的區域進行雙向匹配獲得最相似的三對區域，以區域的重心作為候選粗配準控制點；

粗配準：聯合得到的粗配準點對和粗配準控制點進行變換模型參數估計，并對輸入圖像進行坐標變換及重采樣來完成粗配準；

步驟2：尺度空間特征提取和大量配準控制點對的匹配：

尺度空間特征提取：對粗配準后得到的輸入圖像和參考圖像分別建立其多層尺度空間，在所述的尺度空間的每一層運用Harris的角點檢測算法提取點特征，將所述的點作為候選點；

大量配準控制點對的匹配：采用互信息作為相似性測度對輸入圖像和參考圖像中候選點進行窗口匹配獲得大量的控制點對；

步驟3：基于控制點信息量的篩選和精細配準：

基于控制點信息量的篩選：首先分別將粗配準后的包含控制點的輸入圖像的公共區域和包含控制點的參考圖像的公共區域劃分為3×3的子區域，之后再分別對每個子區域中的控制點進行篩選，從而分別得到控制點分布均勻的輸入圖像和控制點分布均勻的參考圖像；

精細配準：在獲得分布均勻的控制點對后進行變換模型參數估計，并對粗配準后的包含控制點對的輸入圖像進行坐標變換及重采樣來完成精細配準。

2.根據權利要求1所述的對多種傳感器遙感圖像進行高精度穩健配準的方法，其特征在于步驟2中所述的大量配準控制點對的匹配過程中，獲得一個控制點對的過程為：

步驟a：設定搜索窗口，對于輸入圖象中的一個待匹配候選點在參考圖象中找到對應的位置，以所述的位置作為搜索窗口中心位置，設定大小為51×51的搜索窗口；

步驟b：設定估計窗口，在輸入圖像中以待匹配候選點為中心設定一個41×41估計窗口，在參考圖象中以搜索窗口中的每個候選點為中心設定多個41×41估計窗口；

步驟c：灰度相似度ρ計算，將輸入圖像中的估計窗口逐一與參考圖象中的每一個估計窗口進行灰度相似度ρ的計算；

步驟d：將獲得的灰度相似度ρ與設定的灰度相似度閾值ρ_th進行比較；

若獲得的灰度相似度ρ小于設定的灰度相似度閾值ρ_th時，則刪除對應的參考圖象中的估計窗口中心位置的候選點；

若獲得的所有灰度相似度ρ都小于設定的灰度相似度閾值ρ_th，則將參考圖象中的搜索窗口擴大到101×101大小繼續執行步驟b和步驟c；

若擴大到101×101大小后獲得的所有灰度相似度ρ還都小于設定的灰度相似度閾值ρ_th，則放棄輸入圖象中的待匹配候選點的匹配；

否則，將獲得的所有大于灰度相似度閾值ρ_th的灰度相似度ρ中選出其中最大的灰度相似度ρ對應的參考圖象中的估計窗口中心位置的候選點作為輸入圖像中的待匹配候選點的匹配點，獲得一個控制點對。

3.根據權利要求1或2所述的對多種傳感器遙感圖像進行高精度穩健配準的方法，其特征在于步驟3中對每個子區域中的控制點進行篩選的過程為：判斷子區域中的所有控制點的分布質量是否滿足閾值；不滿足閾值，則刪除該區域中控制點的信息量最小的控制點，再重新判斷該區域的分布質量是否滿足閾值，直至滿足閾值；滿足閾值，則當前區域中的所有控制點的分布均勻。