[发明专利]一种多源遥感图像自动配准方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种多源遥感图像自动配准方法，属于卫星图像处理技术领域，可用于HJ星红外、CCD和高光谱同类传感器和异类传感器图像的自动配准。

背景技术

图像配准是图像处理的基本任务之一，是对取自不同时间、不同传感器或不同视角的同一景物的两幅图像或多幅图像进行匹配、叠加的过程。已经被广泛应用于图像分析、变化检测和信息融合等领域。设参考图像和待配准图像分别用I₁(x₁，y₁)和I₂(x₂，y₂)表示，则图像配准在数学上可以表示为

I₁(x₁，y₁)＝g(I₂(T(x₂，y₂)))

其中，g(·)是一维灰度变换，T(·)是二维空间位置变换。由于在大多数情况下，配准后的两幅图像一般不要求灰度一致，而且配准也并不能通过一个或多个变换来达到两幅图像的完全等同，而只能做到某种程度上的近似。

HJ星多源遥感图像配准具有其自身的特殊性，主要表现在HJ星CCD相机和红外相机分别通过双相机拼接(二台±30度视场)和双面镜扫描(±29度扫描范围)实现大视场观测；高光谱成像仪幅宽50km，侧向可视范围±30度。HJ星多源遥感图像空间分辨率从30m、100m、150m到300m不等，跨度大。将低分辨率图像向与之分辨率差异较大的较高分辨率转换，要利用插值算法，增加带宽等方式，填充大量虚假信息，会引起图像失真，影响配准精度。

典型的图像配准算法大致可以分为基于像素的、基于灰度的、基于特征的和基于物理模型的方法。目前，对于多源遥感图像的配准，主要采用的是基于特征的配准方法。在基于特征的图像配准方法中，特征的选择与提取无疑对图像配准的质量有着很大的影响，其将极大地影响图像配准成功率。传统的图像配准技术要达到较高的精度，通常需要引入一定的人工干预，手工方式不但降低了系统的效率，而且影响了系统的应用性。目前，还没有应用于业务化系统的HJ数据快速自配准方法。

如何实现特征点的自动提取与自动匹配、如何提高宽幅遥感影像匹配效率、如何采用考虑成像几何的自动配准更好满足大视场、大跨度、异特性特点，是本发明重点解决的问题。

发明内容

本发明的技术解决问题是：克服现有技术的不足，提供了一种多源遥感图像自动配准方法，该方法有效克服了HJ星多源遥感图像大视场、大跨度、异特性等特点，可自动快速检测大量分布均匀、稳定、可靠的高精度匹配同名点对，并进行基于密集三角网的微分纠正，支持HJ星红外、CCD和高光谱同类传感器和异类传感器的多源遥感图像的配准。本发明解决了传统多源影像配准过程中需要人为干预的问题，在处理初始阶段通过预设参数就可实现全流程自动配准。

本发明的技术解决方案是：一种多源遥感图像自动配准方法，包括下列步骤：

1.根据遥感数据自带的经纬度信息，对基准图I₁和待配准图像I₂的重叠区进行裁剪，得到基准图裁剪结果影像I₁^*和待配准图裁剪结果影像I₂^*。

2.根据基准图和待配准图像分辨率信息R₁和R₂，判断分辨率是否一致，一致则进行下一步；不一致则对待配准图裁剪结果影像I₂w进行尺度变换：

(1)对待配准图裁剪结果影像I₂^*进行Mallat小波分解；得到一个低频图像信号以及不同分辨率上的高频图像信号。

(2)图像经过小波分解后，待配准图裁剪结果影像I₂^*被分解成沿水平、垂直和对角三个方向的一系列高频信号图像与一个低频图像，其中同一方向的各高频图像信号之间具有相似性。小波尺度变换就是利用这种相似性，进行高频外推插值；

(3)利用小波反变换重构出比原始图像分辨率更高的插值图像WD，本方法在高频外推插值时采用的插值方法为双三次插值。

3.对基准图裁剪结果影像I₁^*并进行FAST特征点检测，提取均匀分布的特征点；依据2级图像的地理信息对应关系在待校正图像上定位匹配点，得到初始匹配同名点对：