[发明专利]一种基于局部特征一致性的异源图像匹配方法及系统

说明书

本发明公开了一种基于局部特征一致性的异源图像匹配方法及系统，属于图像处理及遥感影像分析技术领域，解决现有技术中异源图像匹配精度和效率低的问题。本发明基于局部信息的特征提取方法提取各异源图像的关键点；提取各异源图像的相位信息，基于各异源图像的关键点及其邻域的局部信息，建立各异源图像局部的相位特征描述子；基于各异源图像关键点及其相位特征描述子，利用均值漂移算法对关键点进行过滤，剔除关键点中的重复模式；基于剔除重复模式后的两幅待匹配的异源图像的关键点及其特征描述子，采用计算特征描述子欧式距离的方法进行两幅异源图像特征匹配；再采用最近邻比率调节方法消除误匹配。本发明用于多类异源图像的精确匹配。

技术领域

一种基于局部特征一致性的异源图像匹配方法及系统，用于实现不同种类成像传感器采集的图像数据的精确匹配，属于图像处理及遥感影像分析技术领域。

背景技术

在图像采集中，单一种类传感器只能获得场景的某一方面信息，而多种传感器可以获得场景多方面的信息，例如光学图像可以获得场景的光谱信息和纹理信息，红外图像可以获得场景的热辐射信息，激光雷达图像可以获得场景的距离信息和反射强度信息。综合异源图像中的互补信息的前提是需要实现异源图像的精确匹配。

异源图像匹配一直是图像处理领域的热点和难点问题。对于相同场景的异源图像，由于传感器的成像原理差异，异源图像间在图像纹理、光谱特性存在显著的非线性差异。因此，现有的异源图像匹配大多采用基于图像局部特征的关键点匹配方法实现，首先进行关键点检测，然后利用关键点附近的局部梯度统计特征对关键点进行特征描述，最后计算两幅图像关键点特征描述子的欧氏距离进行关键点匹配。这类方法由于采用图像的梯度信息，克服异源图像光谱特性、图像纹理非线性差异的能力有限。此外，由于图像匹配中只利用了图像局部信息，容易受图像中重复模式的干扰，产生许多重复的关键点，造成误匹配。

综上所述，现有技术中的异源图像匹配方法存在如下技术问题：

1.对图像噪声很敏感，并且容易受到图像中次要细节信息的干扰，导致特征描述子的鲁棒性较低；

2.克服异源图像光谱特性、图像纹理非线性差异的能力有限，从而易造成匹配精度和效率低的问题；

3.图像匹配中只利用了图像局部信息，容易受图像中重复模式的干扰，产生许多重复的关键点特征描述子，造成误匹配。

发明内容

针对上述研究的问题，本发明的目的在于提供一种基于局部特征一致性的异源图像匹配方法及系统，解决现有技术对图像噪声很敏感，并且容易受到图像中次要细节信息的干扰，导致特征描述子的鲁棒性较低等的问题。

为了达到上述目的，本发明采用如下技术方案：

一种基于局部特征一致性的异源图像匹配方法，包括如下步骤：

步骤1：关键点提取：基于局部信息的特征提取方法提取各异源图像的关键点；

步骤2：相位特征描述：利用Log-Gabor滤波器提取各异源图像的相位信息，基于各异源图像的关键点及其邻域的局部信息，建立各异源图像局部的相位特征描述子；

步骤3：关键点滤波：基于各异源图像关键点及其相位特征描述子，利用均值漂移算法对关键点进行过滤，剔除关键点中的重复模式；

步骤4：关键点匹配：基于剔除重复模式后的两幅待匹配的异源图像的关键点及其相位特征描述子，采用计算相位特征描述子欧式距离的方法进行两幅异源图像特征匹配，匹配后，采用最近邻比率调节方法进一步消除误匹配。

进一步，所述步骤1的具体步骤为：