[发明专利]基于矢量底图匹配的星载光学遥感影像自动校正方法

权利要求书

1.一种基于矢量底图匹配的星载光学遥感影像自动校正方法，其特征在于，包括：

步骤A，将待校正影像按照指定分辨率进行地理编码；

步骤B，将矢量图按所述指定分辨率转换为二值化栅格图像，统一待校正影像与矢量图的分辨率；

步骤C，以矢量图作为控制底图，根据待校正影像和控制底图的地理信息确定图像间的共同区域；

步骤D，在上述步骤C确定的共同区域内，进行同分辨率待校正影像与二值化控制底图自动匹配处理，将得到的匹配点对作为控制点校正遥感影像；

其中，在所述步骤B中，将矢量图中矢量线段通过位置的像素值置为255，无矢量线段通过位置的像素置为0，得到一与待匹配影像同分辨率的二值化栅格图；

在所述步骤A中，待校正影像通过自带的RPC文件进行地理编码，利用有理多项式模型确定原始待校正影像的像面坐标(Line、Sample)与地面三维坐标(Longitude、Latitude、Height)的关系：

其中，a_n，b_n，c_n，d_n为RPC参数，其中，n为1、2、3......20，P，L，H为正则化的地面坐标，X，Y为正则化的像面坐标；LAT_OFF、LAT_SCALE、LONG_OFF、LONG_SCALE、HEIGHT_OFF、HEIGHT_SCALE为地面坐标的正则化参数；SAMPLE_OFF、SAMPLE_SCALE、LINE_OFF、LINE_SCALE为影像坐标的正则化参数；Longitude、Latitude和Height分别表示地面三维坐标经度、纬度和高程；Line和Sample分别表示原始影像的像面坐标行、列；

所述步骤D包括：

子步骤D1，挑选纹理丰富的二值化栅格图像切片作为控制点切片，并保证切片均匀分布；

子步骤D2，利用LoG检测算法处理待校正影像，提取地物目标特征；

子步骤D3，对矢量控制点切片和提取地物目标特征后影像切片进行加权模板匹配；

子步骤D4，利用Ransac方法筛选匹配点对，去除误差较大的匹配点，得到的匹配点对作为控制点校正遥感影像；

加权模板匹配公式如下：

其中，C_coef(u，v)表示模板匹配的相似性系数，u，v表示滑动窗口的坐标，x，y表示模板匹配中心坐标，I和T分别代表参考图像和模板图像，w(u，v)为与匹配中心(x，y)距离成反比关系的权重系数：

其中，e为加权系数调节常量，μ₁和μ₂为图像I和T的加权灰度均值：

其中，N表示模板图像中包含的像素数量。

2.如权利要求1所述的基于矢量底图匹配的星载光学遥感影像自动校正方法，其特征在于，在所述子步骤D1中，将二值化控制底图按照W*W的尺寸划分为一系列的区域，每个区域内选择一个尺寸为W*W且纹理最丰富的切片作为控制点切片。

3.如权利要求2所述的基于矢量底图匹配的星载光学遥感影像自动校正方法，其特征在于，通过统计切片内灰度值大于0的像素数量度量切片的信息丰富程度。

4.如权利要求1所述的基于矢量底图匹配的星载光学遥感影像自动校正方法，其特征在于，在所述子步骤D2中，利用LoG检测算法处理待校正影像，提取地物目标的中心线特征作为地物目标的特征。

5.如权利要求1所述的基于矢量底图匹配的星载光学遥感影像自动校正方法，其特征在于，所述LoG检测算法包括：高斯滤波平滑图像噪声，Laplacian算子计算二阶导增强线状结构信息，通过二阶导零交叉点检测线状结构以及线性内插提高线状结构定位精度。

6.如权利要求5所述的基于矢量底图匹配的星载光学遥感影像自动校正方法，其特征在于，所述LoG检测算法中，根据实际地物目标的尺寸和影像分辨率信息选取LoG检测算子尺度。