[发明专利]一种面向高层地物的异源高分遥感影像配准方法

说明书

本发明公开了一种面向高层地物的异源高分遥感影像配准方法，步骤为，分别对参考影像和待配准影像进行阴影检测和高层地物筛选；分别对参考影像和待配准影像提取相位一致性特征点；对提取的相位一致性特征点集进行配准；对待配准影像运用仿射变换式，并采用双线性插值完成粗配准；在粗配准基础上，进一步采用小三角面元微分纠正，实现精配准。

技术领域

本发明属于图像处理领域，特别涉及了一种异源高分遥感影像配准方法。

背景技术

遥感图像配准是指将两幅或多幅来自于不同视角、不同时间或者不同传感器的同一场景的遥感图像进行几何校准的过程，其目的是将参考图像和待配准图像进行对准，获得更为全面的图像描述供观察或进一步处理。近年来，由于传感器的日益丰富，遥感数据逐渐向着多角度、多尺度、多波段、多类型的方向发展，异源遥感影像配准已经成为了配准领域的研究热点。

与普通影像配准不同，异源高分辨率遥感影像往往存在更为严峻的局部变形问题，在配准过程中往往由于成像条件差异，导致图像之间地物的辐射特性不同，地物的描述特征不一定保持稳定。地物在不同成像模式下也可能存在较大的几何和辐射差异。其中，由于拍摄条件不同而易发生相对形变的高层地物所产生的相对视察偏移尤为严重，因其高度之间存在差异，导致其特征间不能服从同一空间变换，很可能造成大量特征点的丢失与同名点对的不合理剔除，而由于其结构、颜色特征保留较好，是配准重点区域，因此如若全部剔除，剩余过少同名点对又将大大影响配准精度。同时，由于太阳光的照射，高层地物周围往往存在大量阴影区域，而异源遥感影像间不同的拍摄角度导致阴影区域大小、形状也存在较大差异，使得对特征点所构造的特征描述符不够准确，为同名点匹配带来很大干扰。

为此，学者们已经开展了针对异源影像配准的大量研究工作。其方法大致上可以分为两类，即基于特征的配准方法与基于区域的配准方法。在基于特征的配准方法中，常用的特征有点、边缘、轮廓、区域等特征，提取的特征应对异源配准影像应对噪声、地物辐射特性和分辨率应保持稳定。Lowe等设计尺度不变特征变换(SIFT)算法，在异源影像上展现一定抗噪声干扰鲁棒性。Bay等设计加速稳健(SURF)算法，在保持尺度不变的基础上加快异源影像配准速度。Ye等依据相位特征提出了带有方向信息的相位一致直方图描述子(Histogram of Orientated Phase Congruency，HOPC)，展现了良好的多源匹配效果，但由于采用模板匹配，耗时较长。Li等基于约束点特征，设计了应用于红外与光学异源影像之间的配准方法。在基于区域的配准方法中，通常使用归一化互相关系数(Normalized CrossCorrelation Coefficient，NCCC)、互信息(Mutual Information，MI)、梯度等统计信息来完成配准。Inglada等采用归一化互相关系数和互信息两种相似性测度，对异源光学影像进行了实验，针对异源影像之间的角度、尺度偏差问题等仍需要做出一定改良。信息测度对于异源遥感影像配准已证实具备较高的鲁棒性，Pual等基于互信息并采用SPSA优化以完成光学与SAR异源影像的配准。Shams等依据梯度信息确定初始参数,接着基于互信息完成精配准，针对角度、尺度偏差具有一定的鲁棒性。Yan等引入方向梯度距离直方图配合数据驱动灰狼优化算法，以此应对多模态影像非线性强度差异的配准问题。

上述诸多方法都在不同方面做出了有效改进，尽管如此，这些方法还是大多忽略了高层地物上严重相对视察偏移所导致的特征点稀少与同名点对误差等问题，同时阴影干扰的排除也未在大多方法中得到有效实施。

发明内容

为了解决上述背景技术提到的技术问题，本发明提出了一种面向高层地物的异源高分遥感影像配准方法，显著提高异源遥感影像的配准精度。

为了实现上述技术目的，本发明的技术方案为：

一种面向高层地物的异源高分遥感影像配准方法，包括以下步骤：

(1)分别对参考影像和待配准影像进行阴影检测和高层地物筛选；

(2)分别对参考影像和待配准影像提取相位一致性特征点；