[发明专利]一种星载遥感图像匹配方法

说明书

技术领域

本发明涉及图像处理和图像配准等技术领域，特别是一种星载遥感图像的匹配方法。

背景技术

图像配准是将同一地点、不同时间或不同传感器拍摄的两幅图像(一幅为参考图像，另一幅为输入图像)进行几何匹配的过程。图像配准是图像融合、变化检测等应用的前提和基础，图像配准的精度对后续的应用具有重要的影响。

目前的图像匹配算法大都是针对普通计算机和地面处理系统设计的。然而，由于卫星计算资源及网络带宽的限制，很多紧急任务无法在卫星上实时完成；等数据下传到地面后，由于多源遥感数据的海量性，现有地面处理系统很难及时的将有用、紧急数据推送给相关部门或系统，从而导致大量数据长期积存在数据库里。这种现状不仅远远不能满足实际应用尤其是紧急任务的需求，还大大浪费了存储资源和网络资源。针对星载系统在线应用的特殊需求，设计星载图像在线匹配算法是解决上述问题的关键，但目前还没有有效的相关算法。

星载图像在线匹配与传统的图像匹配原理基本相同，区别主要在于计算资源的有效性、计算效率的高效性和算法的自动性，即星载图像在线匹配需要在比普通计算机更少的计算资源上以更高的效率、以无需人工干预的自动处理方式完成各种复杂图像的可靠匹配。

与传统的图像匹配相比，星载图像在线匹配有一些可以利用的先验信息，如图像的分辨率差异等。另外，有一些约束也可以用以减少星载图像在线匹配的复杂度和计算量。

发明内容

本发明的目的是针对星载图像在线匹配的特殊性，提供一种有效的星载遥感图像匹配方法。

为了实现上述目的，本发明提出一种星载遥感图像匹配方法，该方法包括如下步骤：

步骤S1，根据位置信息获取当前星载遥感图像与历史星载遥感图像的重叠区域，从当前星载遥感图像和历史星载遥感图像中取出的重叠区域图像分别作为输入图像和参考图像；

步骤S2，分别提取所述输入图像和参考图像的显著目标区域；

步骤S3，在所述输入图像和参考图像的显著目标区域中分别提取显著特征；

步骤S4，根据最近邻匹配原则为所述输入图像显著目标区域中的每一个尺度不变角点特征在所述参考图像上寻找一个匹配点，得到候选匹配点对集合；

步骤S5，剔除所述候选匹配点对集合中的误匹配点对；

步骤S6：去除所述候选匹配点对集合中的外点并根据匹配点对计算得到星载遥感图像变换参数。

本发明所述方法对于星载图像处理系统具有重要的意义，其主要优点如下：

本发明只在目标显著区域内进行特征提取、匹配，过滤了大量冗余信息，提高了匹配性能，大大减少了计算量，适合星载遥感图像在线匹配；

利用散列表结构进行特征匹配，加快了匹配速度，减少了内存要求；

在利用匹配点对于显著区域的一致对应关系剔除误匹配的基础上，利用渐进最小中位方差法去除外点，提高了对复杂图像匹配的鲁棒性、稳定性和自动性。

得益于上述优点，本发明极大地提高了现有星载遥感图像匹配的精度，可广泛应用于星载遥感图像目标识别、目标监测等系统中。

附图说明

图1是本发明星载遥感图像匹配方法的流程图。

图2是根据本发明一实施例的尺度不变角点特征选择的示意图。

图3是根据本发明一实施例的角点特征亚像素定位的示意图。

图4是根据本发明一实施例的确定角点特征主方向的示例图。

图5是根据本发明一实施例构造角点特征描述向量的示意图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，以下结合具体实施例，并参照附图，对本发明进一步详细说明。

图1是本发明星载遥感图像匹配方法的流程图，如图1所示，所述方法包括以下步骤：

步骤S1，根据位置信息获取当前星载遥感图像与历史星载遥感图像的重叠区域，从当前星载遥感图像和历史星载遥感图像中取出的重叠区域图像分别作为输入图像和参考图像；

为减少计算量并提高图像匹配的正确率，首先根据当前星载遥感图像和历史星载遥感图像的位置信息，比如经纬度信息获取两幅图像的大致重叠区域，具体过程如下：取出当前星载遥感图像和历史星载遥感图像的左上角和右下角的经纬度的交集即公共经纬度，然后根据公共经纬度推导出当前星载遥感图像和历史星载遥感图像的重叠区域的像素坐标。从当前星载遥感图像和历史星载遥感图像中取出的重叠区域图像分别作为输入图像和参考图像，后续的显著目标区域及特征提取、特征匹配都基于输入图像和参考图像进行。