[发明专利]基于线特征和控制点的可见光和SAR图像配准方法

摘要

本发明涉及一种基于线特征和控制点的可见光和SAR图像配准方法，该方法首先根据可见光和SAR图像的特点，利用Canny算子和ROA(Ratio of Averages)算子分别对可见光和SAR图像进行边缘检测，多尺度离散快速Beamlet变换方法提取线特征，并基于线特征构造控制点，采用基于特征一致的粗配准和基于控制点的精确匹配方法，对待配准图像实现由粗到精的配准。本发明的有益效果是：避免了单条直线匹配时由于长度和位置差异造成的误匹配，提高了点的匹配精度；由于采用基于线特征和控制点特征的配准算法，不仅适用于SAR和可见光图像的配准，而且适用于具有相同边缘特征的图像配准。

主权项

一种基于线特征和控制点的可见光和SAR图像的配准方法，其特征在于步骤如下：步骤1边缘特征检测：采用Canny算子对可见光图像进行边缘检测，采用对乘性噪声具有抑制作用的ROA算子对SAR图像进行边缘检测；步骤2线特征提取：对得到的边缘图像利用多尺度离散快速Beamlet变换提取可见光和SAR图像中的线特征；步骤3基于特征一致的粗配准：以可见光或SAR图像中的任一幅为参考图像，以另一幅为待配准图像，两幅图像的坐标点关系满足以下变换模型，得到粗配准的图像： X Y = S cos θ - sin θ sin θ cos θ x y + t x t y 其中：(X，Y)为参考图像的坐标点，(x，y)为待配准图像的坐标点，S表示尺度因子，θ为旋转角度；tx和ty表示平移参数；S、θ、tx和ty参数的计算为：首先根据SAR和可见光图像的分辨率求得缩放因子S；然后分别计算两幅图像的线特征的斜率直方图，利用直方图的互相关函数，求得旋转角度θ；利用得到的缩放因子S和旋转角度θ对SAR和可见光的直线特征图进行缩放和旋转变换，利用互相关函数，分别计算平移参数tx和ty；步骤4提取控制点集：提取粗配准图像的控制点集P′＝{P′j|(xj，yj)，j＝1，2K，m}，提取参考图像的提取控制点P＝{Pi|(Xi，Yi)，i＝1，2K，n}，其中：n表示参考图像中控制点的个数；m表示粗配准图像中控制点的个数；步骤5控制点的初始匹配：根据控制点集P＝{Pi|(Xi，Yi)，i＝1，2K，n}和P′＝{P′j|(xj，yj)，j＝1，2K，m}，利用控制点匹配度函数计算控制点集中每一个点对的匹配度f(P，P′)；当匹配度的值f(P，P′)＜λ时，则认为该点为候选控制点对，得到由候选控制点对构成粗匹配点集PP＝{(Pt，P′t)|(Xt，Yt)，(xt，yt)，t＝1，L，k}，k表示初始匹配的点的对数；所述控制点匹配度函数为： f ( P , P ′ ) = | θ o 1 - θ s 1 | θ o 1 + θ s 1 + 1 × | θ o 2 - θ s 2 | θ o 2 + θ s 2 + 1 + | O 1 - max { L o 1 , L s 1 } | O 1 + max { L o 1 , L s 1 } | + | O 2 - max { L o 2 , L s 2 } | O 2 + max { L o 2 , L s 2 } + | D 1 - D 2 | D 1 + D 2 + 1 + D 1 + D 2 2 T s . t . | θ o 1 - θ s 1 | < 1 , | θ o 2 - θ s 2 | < 1 其中：Lo1和Ls1以及Lo2和Ls2是两对近似平行的直线对，θo1、θo2、θs1和θs2分别是Lo1，Lo2，Ls1和Ls2与水平轴的夹角，D1是Lo1和Ls1间的距离，D2是Lo2和Ls2之间的距离，O1表示Lo1与Ls1的重叠距离，O2表示Lo2与Ls2的重叠距离，T是粗配准精度；步骤6剔除错误控制点对：利用仿射变换模型，采用RANSNC算法进行剔除错误控制点对；所述仿射变换模型：粗配准的图像控制点(X，Y)与其在参考图像中的同名控制点(x，y)符合： X Y 1 = H x y 1 , 其中 H = a 0 a 1 a 2 a 3 a 4 a 5 0 0 1 ; 所述RANSNC算法进行剔除错误控制点对具体步骤如下：步骤a：在候选匹配点集PP中任选由3对不共线的匹配点估算变换矩阵H；步骤b：在余下点对中选择第i对匹配点(Pi，P′i)，若||Pi‑T(P′i)||＜ε，则将这对候选匹配点定义为内点，重复这一步骤直到取完所有余下的候选匹配点对；步骤c：若步骤2得到的内点数大于某一阈值Tn，则进行下一步，否则返回步骤a；步骤d：选择内点对为精确匹配点对集PK＝{(Pt，P′t)|(Xt，Yt)，(xt，yt)，t＝1，L，N}，N为精确匹配点对的个数；步骤7：根据得到的精确匹配点集PK，利用最小二乘法得到可见光和SAR图像之间的最佳变换矩阵H，再利用反向插值得到精确配准的图像。