[发明专利]一种基于相位相关和分形维数的遥感影像配准方法

摘要

基于相位相关和分形维数的遥感影像配准方法，提出利用渐变的空间滤波窗口对参考影像和待配准影像进行空间滤波以减弱边缘的影响，同时保证不引入新的高频成分。然后对归一化相关矩阵做SVD分解后得到的左右奇异向量进行一维相位解缠，根据分形维数特征，有效地截断受到严重污染的频率成分，大大地提高了平移估计的精度和成功率。该方法实用性强，适合于配准不同时相、不同来源的遥感影像，计算效率高，精度高，且计算时间仅与图像大小有关，与内容复杂程度无关。

主权项

一种新的基于相位相关和分形维数的遥感影像配准方法，其特征在于：主要包括以下步骤：步骤1：设定每次增加的点数ΔN＝floor(5％*N)，取序列L的前30％个点，记为L0，即L0＝Get_FirstSequencePts(L，floor(30％*N))；记L1＝L‑L0表示从序列L中截掉L0后剩余部分点所组成的序列，分形维数的阈值δ＝1.1；步骤2：计算序列L0的分形维数，即fd＝Fdim(L0)，如果fd值大于阈值δ,转至步骤5；步骤3：如果0<length(L1)<ΔN,L0←L0+L1，转至步骤4；如果length(L1)＝0，转至步骤5；L0←L0+Get_FirstSequencePts(L1，ΔN),L1←L‑L0；步骤4：计算序列L0的分形维数，即fd＝Fdim(L0)；如果fd值小于或等于阈值δ，则转至步骤3；如果fd值大于阈值δ，则L0←L0‑Get_FirstSequencePts(L1，ΔN)，转至步骤5；步骤5：利用最小二乘方法对序列L0进行直线拟合，计算出斜率为su；根据公式求出x方向的平移量，M为图像的列大小，单位为像素；同理，求y方向的平移量与x方向的平移量步骤一样。