[發明專利]一種基于二進小波的遙感影像多尺度邊緣提取與匹配方法和系統

在審

• 申請號: 201910246911.5
• 申請日: 2019-03-29
• 公開（公告）號: CN110020659A
• 公開（公告）日: 2019-07-16
• 發明（設計）人: 楊博;王密
• 申請（專利權）人: 武漢九天高分遙感技術有限公司
• 主分類號: G06K9/46
• 分類號: G06K9/46;G06K9/00
• 代理公司: 武漢科皓知識產權代理事務所(特殊普通合伙) 42222
• 代理人: 王琪

本發明公開一種基于二進小波的遙感影像多尺度邊緣提取與匹配方法和系統，以兩張覆蓋同一范圍的光學遙感影像作為輸入，通過影像預處理，消除影像間的旋轉、尺度差異以及成像角度不同帶來的幾何變形，同時去除噪聲，增強邊緣特征。通過分別對基準影像與目標影像進行多尺度邊緣檢測、尺度空間與影像空間非極值抑制、有效邊緣特征篩選，獲得兩組有效邊緣特征結果。通過分別對兩組邊緣特征進行二值化表示和附加核線約束的邊緣匹配，得到匹配結果，進行粗差剔除后，得到最終的匹配結果。本發明能夠實現光學影像的高精度邊緣提取與匹配，實踐表明該方法可行、有效，具有較高的可靠性和效率。

技術領域

本發明屬于遙感影像處理領域，尤其是涉及基于二進小波的遙感影像多尺度邊緣提取與匹配方法和系統。

背景技術

影像匹配就是通過一定的匹配算法在兩幅或者多幅影像之間識別同名點的過程，它是圖像配準、圖像融合、目標識別和變化檢測的一個重要前期步驟。在遙感領域，根據匹配基元不同，影像匹配主要可分為兩種類型，一種是點特征匹配，通過對影像中的斑點、角點等點特征進行提取與匹配，獲取一組同名像點。一種是線特征匹配，通過對影像中的邊緣特征進行提取與匹配，獲取一組邊緣特征匹配結果，其實質也是一組同名像點。點特征匹配對于紋理豐富區域具有較好的效果，但對于弱紋理、重復紋理等區域可靠性不高，邊緣特征具有更高的可區別性，對于弱紋理、重復紋理區域具有更好的魯棒性，可作為點特征匹配的有力補充手段；同時邊緣特征也是場景(目標)輪廓的重要表達，在場景恢復、目標識別等應用中具有重要作用。

傳統的基于梯度的邊緣檢測算子，由于模板尺寸與梯度方向的固定，檢測到邊緣特征往往不夠豐富，而二進小波變換可以在多尺度中依次對影像進行邊緣特征檢測與提取，最后通過在尺度空間與影像空間進行非極值抑制，得到完整、準確的邊緣特征，對于遙感影像后續應用具有重要意義。因此，本發明提出了一種基于二進小波的遙感影像多尺度邊緣提取與匹配方法。

發明內容

本發明針對遙感影像邊緣特征高精度提取與匹配問題，提出了一種基于二進小波的遙感影像多尺度邊緣提取與匹配方法，具有提取的邊緣特征豐富、匹配可靠性高的特點。

本發明的技術方案為一種基于二進小波的遙感影像多尺度邊緣提取與匹配方法，包括如下步驟：

步驟1，對基準影像與目標影像分別進行預處理；

步驟2，對預處理后的兩幅影像分別進行多尺度邊緣檢測；

步驟3，在尺度空間與影像空間進行梯度值非極值抑制，以剔除無效邊緣；

步驟4，通過長度閾值和曲率閾值篩選出有效邊緣；

步驟5，對有效邊緣結果二值化，并通過核線約束進行邊緣匹配；

步驟6，利用最小二乘平差方法剔除錯誤匹配點，獲得最終的匹配結果。

進一步的，步驟1中所述預處理包括，利用遙感影像的成像模型參數和已有DEM數據或平均高程數據，將影像從像方空間投影到物方空間來消除影像間的旋轉和成像角度差異；通過影像重采樣消除影像分辨率不同帶來的尺度差異；采用Wallis濾波對影像進行處理，去除影像中的離散噪聲，同時突出邊緣特征。

進一步的，步驟2中利用二進小波變換實現遙感影像的多尺度邊緣檢測，所述二進小波濾波器的表達式為，

其中h為低通濾波器，g為高通濾波器，通過高通濾波器分別在x方向(水平方向)與y方向(豎直方向)卷積獲得影像的高頻信息，即梯度值。

進一步的，步驟4的具體實現方式如下，

1)長度閾值篩選：邊緣長度滿足閾值，判定有效，反之，判定無效；