[发明专利]面向宽幅遥感影像的自动几何纠正方法

权利要求书

1.一种基于控制点影像数据库的面向宽幅遥感影像的自动几何纠正方法，其特征在于，包括： 

确定待纠正影像的地理范围； 

针对所确定的待纠正影像的地理范围，在控制点影像数据库中检索所有符合要求的控制点； 

进行自动匹配选点，确定用于几何纠正的控制点对； 

判断所述匹配的控制点对的数量和分布是否满足几何纠正要求，如果是，则进入下一个步骤，如果不是，则返回所述检索步骤； 

基于所述匹配的控制点对，构建不规则三角网并建立像素坐标与大地坐标的转换关系； 

采用小面元微分纠正方法进行几何纠正，得到经过纠正的数字正射影像。 

2.根据权利要求1所述的遥感图像几何纠正方法，其特征在于，在所述几何纠正中，由所述匹配的控制点对构成所述不规则三角网，再以小三角形面元为单位进行微分纠正得到纠正的影像。 

3.根据权利要求1所述的遥感图像几何纠正方法，其特征在于，在所述几何纠正中，将原始影像的四个角点作为虚拟控制点，并分别与对应的原始像点坐标构成控制点对，将由所述虚拟控制点和与之对应的原始像点构成的控制点对加入到已有的经匹配产生的控制点对的集合中，然后基于该控制点对的集合来构建所述不规则三角网。 

4.根据权利要求1所述的遥感图像几何纠正方法，其特征在于，所述检索包括： 

估算待纠正影像的概略地理位置范围； 

基于所述估算的概略地理位置范围，进行基于目标区域中心点经纬度的检索； 

根据控制点影像片的属性信息进行筛选； 

进行基于内容的高级检索。 

5.根据权利要求4所述的遥感图像几何纠正方法，其特征在于，所述根据控制点影像片的属性信息进行筛选包括根据目标影像的分辨率、传感器 类型、成像时间来筛选可利用的控制点影像片。 

6.根据权利要求4所述的遥感图像几何纠正方法，其特征在于，所述基于内容的高级检索包括基于需求分布特征、颜色特征、形状特征、纹理特征来对控制点影像片进行检索。 

7.根据权利要求1所述的遥感图像几何纠正方法，其特征在于，所述自动匹配包括： 

根据控制点的坐标信息、待纠正影像的元数据信息以及成像模型计算对应的像点的初始坐标，然后按控制点影像片的大小从待纠正影像上切割出待搜索影像块； 

利用Sift算法对控制点影像片以及切割后的待搜索影像块进行匹配，获得初步的匹配结果信息； 

采用粗糙模糊C-均值方法和几何约束方法进行误匹配点的剔除，保留可靠的准确匹配点对； 

利用最小二乘算法对匹配结果进行精匹配，得到亚像素级的匹配精度； 

将匹配成功的控制点对按规定的格式输出到包括控制点号、物方坐标、像方坐标的控制点信息文件中。 

8.根据权利要求7所述的遥感图像几何纠正方法，其特征在于，所述利用Sift算法进行匹配包括： 

建立尺度空间，寻找候选点； 

精确确定关键点位置，剔除不稳定点； 

确定关键点梯度的模及方向； 

提取特征描述符。 

9.根据权利要求1所述的遥感图像几何纠正方法，其特征在于，在所述纠正之后，进行纠正结果精度检查，判断纠正结果是否满足要求，如果不满足要求，则对控制点的选择结果进行调整。 

10.根据权利要求1所述的遥感图像几何纠正方法，其特征在于，在所述纠正中，针对分块的几何纠正采用OpenMP进行单机多核并行处理。