[发明专利]基于分层筛选策略的岛礁遥感影像配准方法

摘要

本发明涉及一种基于分层筛选策略的岛礁遥感影像配准方法，步骤包括仿射不变特征匹配；建立几何变换模型；在几何变换模型的约束下，进行仿射不变特征匹配结果的初次筛选；在初次筛选结果的基础上，进一步利用岛礁面域重叠度控制筛选的结果，保证筛除所有错误的特征点对，最终完成岛礁的配准。本发明考虑到岛礁遥感影像匹配特有的纹理特征缺乏和纹理特征不稳定双重困难，通过建立几何约束模型，筛除明显不符合空间分布的特征点对，然后在几何变换矩阵约束筛选的基础上，以岛礁面积重叠度为约束，对特征点对进行二次筛选，仅保留正确的特征点对以完成岛礁的精确配准。本发明方法适应性强，可精确地完成岛礁影像配准，能够满足实际生产的需要。

主权项

一种基于分层筛选策略的岛礁遥感影像配准方法，包括以下步骤：第一步、仿射不变特征匹配——对两幅岛礁遥感影像提取仿射不变特征点，逐点生成特征向量，根据特征向量对两幅岛礁遥感影像的特征点进行匹配，获得若干特征点对；第二步、建立几何变换模型——选择仿射变换模型作为几何变换模型，用自然断裂法分别从两幅岛礁遥感影像中提取岛礁边界，并根据获得的两个岛礁边界信息解算得到仿射变换模型的模型参数；第三步、初次筛选特征点对——根据所述的仿射变换模型将特征点对中的一个特征点进行仿射变换，变换后计算与其匹配的特征点之间的欧氏距离，作为特征点对的误差值，以误差值从小到大选取占样本总数8％—12％的特征点对，误差阈值逐渐增大，不断计算误差值小于该误差阈值的特征点对中归属于主影像的特征点所构成点集的空间离散度，当空间离散度达到最大时所对应的误差阈值作为筛选阈值，筛除误差值大于该筛选阈值的特征点对；第四步、二次筛选特征点对——以岛礁面积重叠率作为约束条件，使用RANSAC迭代算法对特征点对进行筛选具体方法如下：a、以RANSAC初始阈值作为筛选参数并开始第一次RANSAC迭代，RANSAC初始阈值的取值为0.01；b、RANSAC阈值作为筛选参数，利用RANSAC算法将特征点对区分为局内点对和局外点对，筛除局外点对，根据局内点对求解单应矩阵，并利用单应矩阵对主影像进行变换，计算变换后影像的岛屿与待配准影像中岛屿的面积重叠率；c、逐步增大RANSAC阈值，并重复步骤b，当岛礁面积重叠率明显下降时，停止RANSAC迭代；d、岛礁面积重叠率明显下降之前的一个RANSAC阈值为最佳RANSAC阈值，筛除依据该最佳RANSAC阈值分隔出的局外点对；第五步、岛礁遥感影像配准——经第三步和第四步的筛选后，根据保留的特征点对解算单应矩阵，用解算获得的单应矩阵完成岛礁遥感影像的配准。