[发明专利]一种基于地物结构相似度的异源遥感影像配准方法

权利要求书

1.一种基于地物结构相似度的异源遥感影像配准方法，其特征在于，具体步骤为：

(1)特征提取：采用分块的Harris算子提取参考影像的特征点；

(2)形状相似性描述符的构建：根据地物结构相似度，利用形状上下文算法构建形状相似性描述符；

(3)特征匹配：采用模板匹配的方法，以构建的形状相似性描述符间的NCC作为相似性测度，在搜索区域内寻找与特征点相关性最大的点作为特征点的同名点；

(4)误匹配点移除：设定标准误差值，计算得出的各个同名点的残差和均方根误差，将各个误差与标准误差值进行比较，若误差超过标准误差值，则移除该同名点，从而得出正确匹配的同名点；

(5)影像配准：根据正确匹配的同名点估计影像间的几何变换模型参数，并利用变换模型对输入影像进行几何变换，且对变换后影像的灰度值进行重采样，最终完成影像配准。

2.根据权利要求1所述的一种基于地物结构相似度的异源遥感影像配准方法，其特征在于，所述步骤(1)的特征提取具体过程为：将参考影像划分为若干个互不重叠、规则的格网，计算每个格网内每个像素的Harris强度值H，并将H值按从大到小的顺序排列，选取每个格网内前n个H值较大的点作为每个格网的特征点集。

3.根据权利要求2所述的一种基于地物结构相似度的异源遥感影像配准方法，其特征在于，所述步骤(2)中形状相似性描述符的构建具体过程为：

A、记参考影像上提取的特征点集为p_i(i＝1,2,...,N)，根据已知的参考影像和输入影像的地理坐标信息在输入影像上预测出一定大小的搜索区域；

B、提取特征点集中的一点p_i，以该点为中心在参考影像上选取设定大小的模板窗口；

C、设定cell的大小及canny算子提取阈值，先利用canny算子提取阈值对模板窗口边界进行提取，再将该窗口划分为若干个cell，形成形状相似性描述符的基本结构，最后计算每个cell内中心点的形状上下文；

D、收集所有cell的形状上下文，构成描述模板窗口的形状相似性描述符。

4.根据权利要求1所述的一种基于地物结构相似度的异源遥感影像配准方法，其特征在于，所述步骤(4)中同名点的残差公式和均方根误差公式分别为：

(dx,dy)＝(x₂,y₂)-(x₁-y₁)