[发明专利]一种像方空间一致性的低空遥感影像高精度匹配方法

说明书

技术领域

本发明涉及低空遥感影像匹配，尤其涉及一种像方空间一致性的低空遥感影像高精度匹配方法。

背景技术

近年来，从无人机遥感应用于钓鱼岛地形测绘、到四川芦山地震进行灾害遥感监测与灾情评估，再到国家海洋资源的常态监测，低空遥感技术凸显了它在地形测绘、灾害应急监测与灾情评估、环境监测等众多领域的优势和应用价值，低空遥感数据处理技术也迅速成为研究的热点。影像匹配是低空遥感数据处理的关键技术之一，其匹配质量直接影响到后续成果的优劣。

由于低空飞行器受自身的操控特性和风力的影响，导致飞行平台稳定性差，难以按预定的航线飞行，使得低空遥感影像全自动匹配存在以下3个难点：第一，相邻影像间的旋偏角大，难以直接进行灰度相关匹配；第二，飞行器的飞行高度、横滚角和俯仰角变化大，从而导致影像间的比例尺差异大，降低了灰度相关匹配的成功率和可靠性；第三，相邻影像间的左右重叠度和上下重叠度变化大，加上低空遥感影像摄影比例尺大，造成表面不连续地物(如高楼)在影像上的投影差大，因而无法确定匹配的搜索范围。直接应用摄影测量中灰度相关的匹配方法很难胜任低空遥感影像的全自动匹配。当前大多采用SIFT特征算子进行低空影像匹配，虽然该算子具有抗旋转、尺度不变等特性，但其过程是在基准影像和搜索影像上同时提取特征点，并进行特征描述和匹配，不利用低空遥感影像多度重叠点的匹配，同时该算子时间开销非常大，匹配效率比较低。

发明内容

为了克服上述现有技术的不足，本发明提供了一种像方空间一致性的低空遥感影像高精度匹配方法，以解决由于低空影像间存在较大旋转、几何变形等问题导致匹配成功率低、易失败的问题。

本发明所采用的技术方案是：对基准和搜索影像创建金字塔，在影像金字塔顶层，进行SURF特征匹配，快速建立起二者仿射变换关系；在基准影像进行特征点提取，以仿射变换关系为几何约束条件，将特征点位窗口变换到搜索影像，同时将搜索影像窗口纠正重采样到基准影像的像方空间坐标系下，进行相关系数匹配，得到基准影像的像空间坐标系下的匹配坐标点对；利用多项式迭代和核线约束对匹配结果进行粗差剔除，由获得同名像点再次解算、更新二者的仿射变换关系，接着进行影像金字塔下层影像匹配直至底层影像；最后，将匹配结果转换到搜索影像的像方空间坐标系下，并进行高精度的最小二乘子像匹配，整个过程的流程如附图1。

本发明的有益效果是：该发明以SURF特征匹配，快速建立起二者仿射变换关系，并以此为几何约束条件，使基准影像和搜索影像的共轭实体在像方空间上一致，即二者不存在旋转、几何变形和尺度变化，使的低空影像间的旋转、几何变形等问题对匹配效果影响非常小，最后并进行最小二乘匹配优化匹配结果。整个匹配过程中，按照从粗到精的金字塔影像匹配策略，不断优化约束条件，同时，综合运用了多种粗差剔除方法，有效提高了影像匹配的可靠性和成功率。该发明的匹配精度能够达到子像素级，匹配速度快，可靠性高；另外选择金字塔影像的顶层进行初匹配，能够大大提高匹配速度，后续匹配对初匹配结果的精度和匹配点的数目要求不高，有较强的适应能力；综上，发明的像方空间一致性的低空影像高精度匹配方法具备了抗旋转、抗尺度变化等特性，及相关系数匹配的速度快、可靠性高，最小二乘匹配的高精度等多种方法的优良特性，能够很好解决低空影像间存在较大旋转、几何变形等问题导致匹配成功率低、易失败的问题，有着较大的应用潜力和价值。

附图说明

图1是本发明中一种像方空间一致性的低空遥感影像高精度匹配方法的流程图。

图2是本发明中像方空间一致性的影像匹配方法的匹配基准转换图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施方式，对本发明进行进一步详细说明。

像方空间一致性的低空遥感影像高精度匹配方法包括基于SURF特征的影像初匹配和几何约束的像方空间一致性影像精匹配两个核心过程，下边对两个过程做详细介绍：