[发明专利]基于线特征和控制点的可见光和SAR图像配准方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种基于线特征和控制点的可见光和SAR图像配准方法，克服现有的图像配准算法不适用异源图像灰度关联性较小的不足。

背景技术

随着航空科学和遥感技术的迅猛发展以及新型传感器的不断更新，人们获取遥感图像数据的能力不断提高，在同一地区可获取大量的不同尺度、不同视角、不同时段、不同光谱信息的遥感图像，对异源图像的配准成为遥感图像处理和解译的研究热点。特别是SAR图像和可见光图像具有不可或缺的互补优势，但是二者完全不同的成像机理增加了图像配准的难度，使得SAR图像和可见光图像的配准成为二者信息有效融合的“瓶颈”。

基于特征的SAR图像和可见光图像配准，其涉及到的相关技术主要包括图像特征提取、特征匹配、图像变换参数估计和图像变换与插值。特征的提取和匹配是图像配准的关键，在对SAR图像和可见光图像配准时，利用其二者共有的边缘特征或轮廓特征进行特征匹配，可得到配准所需的控制点。文献“一种基于结构特征边缘的多传感器图像配准方法.自动化学报，2009，35(3)：251-257.”公开了一种基于结构特征边缘的多传感器图像配准方法。该方法利用结构特征边缘构造虚拟角点，采用边缘匹配函数对虚拟角点进行匹配，实现SAR图像和可见光图像的配准。虽然该方法能对平移和旋转的SAR图像和可见光图像实现配准，但该方法在检测边缘时未考虑到SAR图像自身的特性，同时采用最小二乘法的线特征提取方法，会导致粗配准精度较差，从而影响图像的精确配准。文献“基于虚拟点的可见光和SAR图像配准研究.光电工程，2009，36(11)：79-84.”公开了一种基于虚拟点特征的可见光和SAR图像配准方法。该方法使用Canny算子和一种兴趣算子提取两幅图像中的共有特征-直线特征，在直线特征的基础上拟合虚拟点特征，对两幅图像实现由粗到精的自动配准。虽然该方法能对含有机场跑道的可见光图像和SAR图像实现配准，但是该方法在图像中出现多条位置、斜率相近的直线段时，往往会出现直线误匹配，导致算法失效。

发明内容

要解决的技术问题

为了避免现有技术的不足之处，本发明提出一种基于线特征和控制点的可见光和SAR图像配准方法，

技术方案

一种基于线特征和控制点的可见光和SAR图像的配准方法，其特征在于步骤如下：

步骤1边缘特征检测：采用Canny算子对可见光图像进行边缘检测，采用对乘性噪声具有抑制作用的ROA算子对SAR图像进行边缘检测；

步骤2线特征提取：对得到的边缘图像利用多尺度离散快速Beamlet变换提取可见光和SAR图像中的线特征；

步骤3基于特征一致的粗配准：以可见光或SAR图像中的任一幅为参考图像，以另一幅为待配准图像，两幅图像的坐标点关系满足以下变换模型，得到粗配准的图像：

XY=Scosθ-sinθsinθcosθxy+txty]]>