[發明專利]基于特征融合的機載測深雷達與多光譜衛星影像配準方法

有效

• 申請號: 202110034211.7
• 申請日: 2021-01-12
• 公開（公告）號: CN112686935B
• 公開（公告）日: 2023-08-15
• 發明（設計）人: 楊必勝;紀雪
• 申請（專利權）人: 武漢大學
• 主分類號: G06T7/33
• 分類號: G06T7/33;G06T5/50;G06V10/44;G06V10/80;G06V10/74;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/047;G06N3/08
• 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

本發明公開了一種基于特征融合的機載測深雷達與多光譜衛星影像自動配準方法，需要計算機載測深雷達(ALB)點云數據的地形梯度和強度梯度，將三維點云數據轉化成二維，同時計算影像數據紅、綠、藍三種波段的梯度圖，使用基于卷積神經網絡構建圖像融合模型分別對兩種數據進行特征圖融合，利用聚類分析剔除融合圖像的干擾特征，然后基于SIFT?RANSAC方法進行粗配準，然后利用一種改進的Demons算法進行精配準；利用粗配準和精配準的結果對衛星影像進行糾正，最終糾正后的衛星影像即為與ALB數據相配準的衛星影像。

技術領域

本發明屬于遙感數據處理領域，具體涉及一種基于特征融合的機載測深雷達與多光譜衛星影像自動配準方法。

背景技術

機載激光測深系統(ALB)是近三十年來發展起來的一種海洋測量技術，可用于對海岸線和水下進行無縫測繪。高空間分辨率、高光譜分辨率和高時間分辨率的多光譜圖像采集和處理技術的發展，可以為我們提供更多的光譜信息和紋理細節，以便進一步的海岸帶監測和分析。ALB數據可以得到精確的地物坐標，而衛星圖像具有豐富的光譜信息和紋理特征。兩種數據源都有明顯的優點和局限性。為了彌補彼此的局限并結合它們各自的優勢，需要將這兩個數據源融合起來，以提供更豐富和有價值的信息。

三維激光點云數據(3D)與二維光譜圖像(2D)的融合與應用，首先要解決的問題是幾何配準。如何通過建立一個功能轉換模型來對齊兩個數據源的元素一直是一個長期的研究問題。盡管有許多經過地理校準和正射校正的圖像產品可用，但互補數據集之間經常存在配準錯誤。因此，在數據融合和后續產品生成之前，需要精確的配準。另外，激光點云與光學圖像的巨大差異給配準帶來了困難。與傳統的圖像配準不同，激光點云和光學圖像屬于跨模態異構數據。為了滿足實際應用，目前進行配準的方法可分為基于物體特征的方法和基于物體強度的方法。前者著重于點、線、斑塊等顯著特征，以建立不同數據集之間的對應關系。基于顯著特征的配準方法不僅提高了配準精度，而且降低了計算復雜度。基于強度的配準方法可以通過計算數據集之間的相似度來確定相應的關系。這些方法具有較強的魯棒性，廣泛應用于醫學影像領域中由不同類型傳感器獲取的醫學圖像配準，不需要復雜的特征提取和特征匹配。用從圖像和點云強度數據中提取的尺度不變特征變換(SIFT)特征來確定兩者之間的對應關系。此外，互信息已經被用來確定點云強度圖和圖像之間的統計和功能關系。然而，沒有高效、魯棒的點云預處理，無法獲得激光雷達數據的準確特征，這也是當前研究的熱點。此外，高質量的空間幾何需要足夠的數據密度來支持。并不是所有的點云數據都可以使用基于特征提取的配準算法對激光雷達數據和圖像進行配準。

對于陸地區域衛星影像與陸地點云之間已經有比較多的模型。但是對于海島、海岸帶區域ALB數據與影像數據配準，存在以下幾個問題：(1)衛星影像幾何校正不充分，使得影像與點云對應關系并不是一個剛性的，增加了配準難度；(2)二維數據與三維數據是完全不同的空間表達，如何進行不同維度兩種數據是需要解決的問題；(3)海島礁區域顯著特征(點、線、面)有限給配準帶來困難，如何充分利用有限的特征是值得思考的一個問題；(4)ALB數據水上、水下特征差異太大，如何避免水下特征損失，助力影像配準是需要解決的問題。

發明內容

為解決上述問題，得到準確的配準結果，本研究充分考慮了兩種數據的特點和優勢，利用深度卷積神經網絡的方法得到不同數據的特征圖像，提出了一種基于特征融合的機載測深雷達與多光譜衛星影像自動配準方法。