[发明专利]一种用于高光谱图像的配准方法

权利要求书

1.一种用于高光谱图像的配准方法，其特征在于，包括：

S1，将光谱相机拍摄的波段图像按波段顺序进行排列，并且利用已知的拍摄顺序的先验知识将波段图像分成多个分组；

S2，对分组进行排序，按照拍摄顺序把分组依次首尾相连的排好顺序；

S3，将排列最开始的分组作为第一分组，按照变换基准的方式，选择第一景图像作为组内的基准，完成组内配准，接下来以第一分组的最后一景为基准配准第二分组内的第一景图像，以配准后的第二分组第一景图像为基准完成第二分组的配准，按此依次完成组间与组内的配准，步骤S3还包括：T1，提取局部特征点；T2，选择特征匹配方法；T3，使用选择的特征匹配算法进行同名点提取。

2.根据权利要求1所述的用于高光谱图像的配准方法，其特征在于，步骤T2还包括：

T2-1，输入参考图像A和待配准图像B至空间约束欧式距离匹配算法进行同名点的提取，提取完成后判断同名点的分布与数量是否稳定，如果稳定则选择该提取方式，如果不稳定则跳转到步骤T2-2；

T2-2，输入参考图像A和待配准图像B至空间约束MI_std匹配算法进行同名点的提取，提取完成后判断同名点的分布与数量是否稳定，如果稳定则选择该提取方式，如果不稳定则跳转到步骤T2-3；

T2-3，选择无约束欧式距离匹配算法进行同名点的提取；

其中，空间约束MI_std匹配算法为：

T3-1，进行待配准两图像间的位移估算，以此结果作为搜索空间约束的范围，以加速匹配过程；

T3-2，针对T3-1中确定的待匹配的区域范围，收集约束区域内的特征点作为搜索点集，并以点集内每个特征点为中心，取一定范围内的局部图像灰度信息与参考图像对应特征点的局部图像进行归一化的互信息计算，当满足特征点间灰度差异最小与互信息最大时，认为在待配准图像上获取一个同名点候选点。

3.根据权利要求2所述的用于高光谱图像的配准方法，其特征在于，在T3-2中，

寻找到待配准图像相对于参考图像的位移后，获得约束区域内的搜索点集，并以参考图像对应点的局部图像为模板与待匹配图像约束区域内的搜索点集内的每个特征点所在的局部区域进行匹配运算。

4.根据权利要求3所述的用于高光谱图像的配准方法，其特征在于，在T3-2中，

对图像间灰度差异的定量评价为计算参考图像与待配准图像局部图像间的差值，并求取差值的标准差，对约束区域搜索点集内所有局部图像求得的标准差进行排序，对前两位的标准差进行比值计算，当比值小于距离阈值时，标准差最小的局部图像对应的点位才可以进入到待匹配点的候选，当两局部图像的互信息最大位置等于符合要求的标准差最小位置时认为获得一个匹配点。

5.根据权利要求3所述的用于高光谱图像的配准方法，其特征在于，S3中还包括：

T4，剔除误匹配点。

6.根据权利要求5所述的用于高光谱图像的配准方法，其特征在于，S3中还包括：

T5，把待配准图像上的特征点作为几何变换模型输入参数，解得变换系数。

7.根据权利要求6所述的用于高光谱图像的配准方法，其特征在于，S3中还包括：

T6，利用求解系数完成待配准图形的几何纠正，利用解算的变换模型完成两幅图像间的坐标关系转换，随后进行待匹配图像的重采样工作，完成配准任务。

8.根据权利要求7所述的用于高光谱图像的配准方法，其特征在于，S3中还包括：

T7，从飞行方向、垂轨方向与综合方向进行波段配准的精度评定。