[发明专利]一种结合历史图像序列的大时间跨度遥感图像配准方法

摘要

本发明公开了一种结合历史图像序列的大时间跨度遥感图像配准方法，该方法针对多时相遥感图像配准中，大时间跨度遥感图像变化大，特征匹配后误匹配多或数量不足的问题，引入两个时相间的历史图像序列，缩短遥感图像之间的间隔时间，减少时相之间遥感图像间的变化，提高特征匹配准确性，并将图像序列间特征匹配的空间关系传递到大时间跨度的遥感图像中，获得大时间跨度的遥感图像间的粗空间对应关系，使得大时间跨度遥感图像的特征匹配在空间关系的约束下进行，提高大时间跨度遥感图像的特征匹配的正确性。与现有技术相比较，本大时间跨度遥感图像配准方法在误匹配多的情况下，提高了特征匹配的准确度，在匹配特征数量不足的情况下，可获得粗空间对应关系。

主权项

一种结合历史图像序列的大时间跨度遥感图像配准方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤(1)、获取原始待配准图像对的时相：将需要配准的大时间跨度遥感图像视为原始待配准图像对，查找原始待配准图像对的拍摄时间；步骤(2)、查找并插入历史图像数据：针对同一区域，以原始待配准图像对的时相为起止，在遥感图像库中查找历史图像，并按时间排序，形成历史图像序列；步骤(3)、优化历史序列图像：以原始待配准图像对为起始，以准确匹配的特征对的数量为依据，逐步在历史图像序列中选取匹配效果好的图像，形成图像优化序列，并在图像选取过程中，利用次优解解决图像优化序列不收敛的问题，通过扩大遥感图像覆盖范围、降低特征提取条件，以获得更多的特征，解决准确匹配的特征对数量不足问题；步骤(4)、获取原始待配准图像对的粗空间变换模型：针对图像优化序列，依次取出相邻图像形成图像对，计算相邻图像间的变换模型，采用逐步链接的方式获得原始待匹配图像对间存在的粗空间变换模型，该粗空间变换模型可在一定误差内描述原始待匹配图像对间像素点的空间对应关系；步骤(5)、空间约束下删除原始待匹配图像对的误匹配特征：利用获得的原始待匹配图像对间的粗空间变换模型，针对原始待匹配图像对的特征初步提取与匹配结果，删除特征对中空间关系超出了粗空间变换模型和误差估计的特征对，再利用RANSAC技术选取出更为准确匹配的特征；步骤(6)、求解原始待配准图像对的准确空间变换模型：利用准确匹配的特征对求解准确的空间变换模型。