[发明专利]基于光流模型的视频卫星影像密集匹配方法及系统

摘要

本发明公开了一种基于光流模型的视频卫星影像密集匹配方法及系统，包括：步骤1，采用SGM匹配法对视频卫星影像进行粗匹配；步骤2，采用PMVS匹配法对视频卫星影像进行精匹配；步骤3，采用光流法精化步骤2的匹配结果本发明结合SGM和PMVS两种密集匹配法，选择SGM法粗匹配，然后进行PMVS算法精匹配的形式，尽可能发挥两者的优势，从精度和效率两方面提高影像数据的处理能力。

主权项

1.基于光流模型的视频卫星影像密集匹配方法，其特征是，包括：步骤1，采用SGM匹配法对视频卫星影像进行粗匹配，本步骤进一步包括：1.1对视频卫星影像逐像素视差计算得到视差影像；1.2计算各像素的最小视差路径，即各像素的正确匹配，以此作为二维约束匹配；1.3在子步骤1.2所得二维约束匹配下，对子步骤1.1所得视差影像进行SGM匹配，完成视频卫星影像左右影像同名点的匹配，获得匹配点；步骤2，采用PMVS匹配法对视频卫星影像进行精匹配，本步骤进一步包括：2.1对影像划分格网，在各格网的匹配点中选取兴趣值为局部极大值的点作为特征点；2.2将视频卫星影像中各影像轮流作为参考影像，其他影像中选出主光轴与参考影像间夹角小于60°的影像，记为计算影像，基于特征点将参考影像分别与计算影像匹配，并生成种子patch集合；2.3判断种子patch的邻域中是否存在与种子patch距离小于一个像素的patch或已存在平均相关系数大于阈值的patch，若有，则不向邻域扩散，对下一种子patch执行本步骤；否则，将种子patch向种子patch的邻域扩散；采用扩散后的新patch对参考影像和计算影像进行匹配；所述的阈值为经验值；步骤3，采用光流法精化步骤2的匹配结果，本步骤进一步包括：3.1构建相邻两帧影像间的光流方程：其中，V_x和V_y分别表示x和y方向上的光流向量；q₁,q₂,…,q_n表示特征点(x,y)邻域内的像素点；I_x(q₁)、I_x(q₂)、……I_x(q_n)表示第t帧影像上像素点q₁,q₂,…,q_n的灰度值在x方向上的偏导数；I_y(q₁)、I_y(q₂)、……I_y(q_n)表示第t帧影像上像素点q₁,q₂,…,q_n的灰度值在y方向上的偏导数；I_T(q₁)、I_T(q₂)、……I_T(q_n)表示第t帧影像上像素点q₁,q₂,…,q_n的灰度值关于时间T的偏导数；3.2对各影像，基于光流方程分别迭代计算其与相邻影像各匹配点间的光流向量；3.3计算各光流向量的模长d(Vt)，统计影像上所有光流向量的模长的中误差，设阈值W为三倍中误差，将所有误差大于阈值W的匹配点作为粗差剔除。