[发明专利]一种基于仿射不变特征与海岸线约束的海岸带遥感影像自动配准方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种海岸带遥感影像自动配准方法，特别是涉及一种基于仿射不变特征与海岸线约束的海岸带遥感影像自动配准方法。

背景技术

海岸线及海岸带土地利用制图对于航道安全、海岸带资源管理、海岸带环境保护以及海岸带的可持续发展至关重要。随着海岸带地区开发利用强度的不断增强，遥感技术在海岸带地区的应用越来越广泛。为了充分利用海量的不同分辨率、不同时相、不同范围的遥感影像，对遥感影像的自动配准而非人工配准十分必要。海岸带地区处在陆地与海洋的交界处，水域面积广阔，而遥感影像上水域不能为配准提供有用信息；海岸带陆地区域多为丛林、岩石、沙滩等，所能提供的可靠的配准特征数量也很少，且配准特征差异不显著，易产生错误匹配，影响配准精度。影像配准本身可能就是个病态过程，对于一幅影像上提取出来的而在另一幅影像上并无对应特征点的特征，在配准过程中也可能形成一个配准点对。因此海岸带遥感影像相对于陆地区域影像配准难度更高，自动配准精度往往更差。

遥感影像配准方法很多，可以划分为基于区域的配准方法和基于特征的配准方法。基于区域的方法受各种因素的限制，包括大气衰减、明暗效果以及多时相传感器响应差异等，使用有限。目前使用较多的是基于特征的配准方法，其中仿射不变特征配准方法近40年来一直是研究的热点。考虑到其在配准方面的优势，已经被广泛应用到遥感影像的自动配准中。该方法最早由Lowe提出，后来学者先后进行了改进，形成了一系列适用于遥感影像配准的方法。例如，吴波等在2011年第7期《Photogrammetric engineering and remote sensing》撰文“A Triangulation-based Hierarchical Image Matching Method for Wide-Baseline Images”，在用SIFT算法提取放射不变特征后，结合RANSAC方法使用一种自适应的三角形约束方法进行特征的匹配从而进行层次的影像配准。程亮等在2008年第2期《Geoscience and Remote Sensing Letters》撰文“Robust affine invariant feature extraction for image matching”，提出使用MSER算法进行仿射不变特征的寻找，使用SIFT算子进行仿射不变特征的描述，使用信息熵和空间分布对这些特征进行评估，最后进行影像配准。诸如此类的改进方法还很多，由于仿射不变特征本身的优越性，大多数基于仿射不变特征的配准方法都能取得比较好的配准效果，但是海岸带地区由于其情况的复杂性和特殊性，传统的方法应用于海岸带影像配准效果并不理想。