[发明专利]一种基于双向邻域过滤策略的遥感图像配准方法

摘要

本发明公开了一种基于双向邻域过滤策略的遥感图像配准方法，将灰度特征与特征点的空间结构特性相结合，以基于灰度特征的匹配结果作为初始匹配点对，以特征点的邻域结构特性作为约束，通过双向邻域结构的差异性，迭代得到具有相同双向邻域结构的匹配点对，并且采用双向邻域过滤策略恢复迭代过程中错误剔除的候选误配点对。该方法用于待配准图像之间存在较大仿射变换、待配准图像为异源图像、图像场景中存在相似图案的情况，能够在无人工参与的条件下提高配准的精度。

主权项

一种基于双向邻域过滤策略的遥感图像配准方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：采用SIFT算子提取待配准图像中所有的SIFT特征点及其各自对应的SIFT特征向量，通过SIFT特征向量之间的欧式距离比较，为一个图像中的每一点选择其在另一个图像中具有最大欧式距离的点进行对应，从而在这两个点之间形成初始匹配点对，进而获得待配准图像中所有初始匹配点对的集合；步骤2：为所有初始匹配点对构造双向邻域结构，并根据对应构造的双向邻域差异矩阵来剔除差异最大的点对作为候选误配点对，通过迭代形成具有相同双向邻域结构的匹配点对集合；步骤3：根据双向邻域过滤策略重新检查所有剔除的候选误配点对，判断是否有需要恢复的候选误配点对，有需要恢复的候选误配点对则转向步骤2；无则迭代结束，将剩余的匹配点对作为最终匹配点对；步骤4：采用最小二乘法根据最终匹配点对估算仿射变换参数，将待配准的图像进行仿射反变换，获得相互匹配的图像。