[發明專利]一種煙田遙感圖像匹配算法

在審

• 申請號: 201510548515.X
• 申請日: 2015-08-31
• 公開（公告）號: CN105205811A
• 公開（公告）日: 2015-12-30
• 發明（設計）人: 陳澤鵬
• 申請（專利權）人: 中國煙草總公司廣東省公司
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00
• 代理公司: 廣州粵高專利商標代理有限公司 44102
• 代理人: 任重

技術領域

本發明涉及數字圖像處理領域，更具體地，涉及一種煙田遙感圖像匹配算法。

背景技術

目前煙田圖像匹配大致可分為基于灰度值和基于特征兩大類。其中，基于特征的方法取得了飛速的發展，常用的圖像特征有點、邊緣、區域和輪廓等。一般而言，提取特征點相對容易，能對圖像間的旋轉、平移、光照等變化保持不變。特征點是在圖像局部區域中變化最劇烈的點，如交叉點。特征點提取的精度及質量好壞直接影響后續的圖像配準、圖像拼接、物體識別等視覺處理任務。

現有技術中一般采用Harri算法，但該算法只能在單一尺度下檢測角點，不具有尺度不變性，而且時間效率低。此外，基于Harris的匹配算法通常采用灰度窗口的相關系數進行匹配，如果圖像發生光照、尺度、噪聲等變化則會提取出偽角點。

發明內容

本發明提供一種煙田遙感圖像匹配算法，該算法時間效率較高。

為了達到上述技術效果，本發明的技術方案如下：

一種煙田遙感圖像匹配算法，包括以下步驟：

S1：采用單尺度Harris角點檢測算法對圖像進行檢測并提取角點，獲得圖像角點集；

S2：使用Hessian矩陣檢測圖像極值點，進行特征點定位，并確定特征點所在位置及尺度值；

S3：將Harris檢測出的角點集與S2中提取的特征點合并，剔除重復點及對尺度變化不穩定的特征點，形成初始特征點集；

S4：確定初始特征點集的主方向，并為每個特征點生成64維的特征描述符；

S5：分別對參考圖像和待配準圖像使用S1-S4的方法提取特征點，然后進行特征點匹配。

進一步地，所述步驟S1的過程如下：

以圖像I(x,y)中的一點(x,y)為中心，給定一個小窗ω，令小窗ω在圖像I(x,y)中不同方向的位移為Δx、Δy，圖像I(x,y)中每一點的自相關函數表示為：

E(x,y)=Σω[I(xi+Δx,yi+Δy)-I(xi,yi)]2=Σω[Δx·Ix(xi,yi)+ΔyIy(xi,yi)+o(Δx2+Δy2)]2≈Σω([Ix(xi,yi)Iy(xi,yi)]ΔxΔy2)=[ΔxΔy]Σω(Ix(xi,yi))2Σω(Ix(xi,yi)·Iy(xi,yi))Σω(Ix(xi,yi)·Iy(xi,yi))Σω(Iy(xi,yi))2ΔxΔy=[ΔxΔy]I~x2I~x·I~yI~x·I~yI~y2ΔxΔy=[ΔxΔy]M(x,y)ΔxΔy]]>