[发明专利]对多种传感器遥感图像进行高精度稳健配准的方法

摘要

对多种传感器遥感图像进行高精度稳健配准的方法，它涉及遥感图像处理领域，它针对配准过程中控制点分布不均匀的问题，而采用了如下步骤：步骤1：联合点特征和区域特征的粗配准，消除参考图像和输入图像之间比较大的尺度、旋转和平移的差异，通过联合点特征和区域特征匹配实现；步骤2：尺度空间特征提取和大量配准控制点对的匹配，在于提取精细配准所需的大量的控制点对；步骤3：基于控制点信息量的筛选和精细配准，目的在于对控制点按各自包含信息量进行筛选，完成高精度的精细配准。本发明为了运用在多种传感器遥感图像进行高精度稳健配准的方法。

主权项

1.对多种传感器遥感图像进行高精度稳健配准的方法，其特征在于它步骤如下：步骤1：联合点特征和区域特征的粗配准：点特征的选取：运用尺度不变特征变换分别从参考图像和输入图像中提取供匹配的关键点；运用欧式距离计算参考图像中的关键点与输入图像中的关键点之间的距离，选取所述距离中最小的三对关键点作为候选粗配准点对；区域特征的选取：运用最大稳定极值区域分别提取参考图像和输入图像中的区域，采用不变矩对参考图像中的区域和输入图像中的区域进行双向匹配获得最相似的三对区域，以区域的重心作为候选粗配准控制点；粗配准：联合得到的粗配准点对和粗配准控制点进行变换模型参数估计，并对输入图像进行坐标变换及重采样来完成粗配准；步骤2：尺度空间特征提取和大量配准控制点对的匹配：尺度空间特征提取：对粗配准后得到的输入图像和参考图像分别建立其多层尺度空间，在所述的尺度空间的每一层运用Harris的角点检测算法提取点特征，将所述的点作为候选点；大量配准控制点对的匹配：采用互信息作为相似性测度对输入图像和参考图像中候选点进行窗口匹配获得大量的控制点对；步骤3：基于控制点信息量的筛选和精细配准：基于控制点信息量的筛选：首先分别将粗配准后的包含控制点的输入图像的公共区域和包含控制点的参考图像的公共区域划分为3×3的子区域，之后再分别对每个子区域中的控制点进行筛选，从而分别得到控制点分布均匀的输入图像和控制点分布均匀的参考图像；精细配准：在获得分布均匀的控制点对后进行变换模型参数估计，并对粗配准后的包含控制点对的输入图像进行坐标变换及重采样来完成精细配准。