[发明专利]一种Landsat与SPOT卫星影像自动配准方法

权利要求书

1.一种Landsat与SPOT卫星影像自动配准方法，其特征在于包括以下内容：

获得SPOT卫星影像以及Landsat卫星影像，分别对获得的卫星影像进行预处理；

采用SIFT算法对两幅卫星影像分别进行处理，获得初始匹配集合；

对初始匹配集合完成空间一致性约束筛选；

对一次筛选后的匹配结果进行二次筛选；

采用误差剔除后正确的匹配点计算SPOT卫星影像和Landsat卫星影像之间的几何模型相似变换系数，实现了Landsat与SPOT卫星影像的配准。

2.根据权利要求1所述的Landsat与SPOT卫星影像自动配准方法，其特征在于，对获得的卫星影像进行预处理具体过程为：

1)分别对SPOT卫星影像和Landsat卫星影像建立高斯图像差分金字塔DOG，通过不同尺度的高斯核函数连续滤波和下采样，形成高斯金字塔图像，并对相邻尺度的高斯图像相减得到DOG多尺度空间；

2)对DOG尺度空间每个点与相邻位置点和上下相邻尺度点逐个进行比较，得到局部极值点定义为关键点；

3)将关键点邻域内各点梯度方向的直方图中最大值所对应的方向作为关键点的主方向，采用一个128维特征向量描述关键点。

3.根据权利要求2所述的Landsat与SPOT卫星影像自动配准方法，其特征在于，采用SIFT算法对两幅卫星影像分别进行处理，获得初始匹配集合，具体过程为：

采用SIFT算法对两幅卫星影像分别进行处理，分别生成SIFT关键点特征向量，采用关键点特征向量的欧式距离，作为两幅图像中关键点的相似性判定度量，具体为：计算两个关键点向量间的欧式距离，两幅影像上存在多个关键点，对于SPOT影像中的某个关键点，在Landsat影像所有得到的关键点中找出与该关键点的欧氏距离最近的前两个欧氏距离，即最小距离D_min和次最小距离D_scn，计算两者比值R＝D_min/D_scn，并将那些R值小于预定比例阈值的关键点作为初始匹配点。

4.根据权利要求3所述的Landsat与SPOT卫星影像自动配准方法，其特征在于，预定比例阈值取值范围为[0.6,0.8]。

5.根据权利要求3所述的Landsat与SPOT卫星影像自动配准方法，其特征在于，对初始匹配集合完成空间一致性约束筛选的具体过程为：

3.1)在初始匹配集合中选择种子点，根据Landsat卫星影像与SPOT卫星影像上的欧式距离选择欧式距离最近的一对特征点作为种子点

3.2)基于设定的空间约束条件判断Landsat卫星影像上特征点与SPOT卫星图像上特征点是否为一对正确特征匹配；

3.3)从初始匹配集合中，根据空间约束条件对所有匹配点对进行筛选，对符合条件的匹配点对予以保留，不符合的去除，获得一次筛选后的匹配结果。

6.根据权利要求5所述的Landsat与SPOT卫星影像自动配准方法，其特征在于，空间约束规则包括角度约束和距离约束，具体为：

角度约束：角度定义为图像上两个特征点连线与水平线的夹角，表示Landsat卫星影像上，特征点与特征点连线与水平线的夹角，同理，表示SPOT卫星影像上，特征点与特征点连线与水平线的夹角，角度约束表示了与差值在预设的差距T_θ范围内，如公式(1)所示,

距离约束：Landsat卫星影像上表示从特征点到特征点的距离，同理，SPOT卫星影像上特征点到特征点间的距离表示为它们之间的关系表示特征点间的距离差值约束在预设的值T_λ内，即满足公式(2)，其中ps_H和ps_M分别表示Landsat与SPOT卫星影像的空间分辨率：

7.根据权利要求1～6任一项所述的Landsat与SPOT卫星影像自动配准方法，其特征在于，对一次筛选后的匹配结果进行二次筛选采用RANSAC算法。