[发明专利]一种超高分辨率遥感图像中高层建筑特征点匹配方法

摘要

本发明公开一种超高分辨率遥感图像中高层建筑特征点匹配方法，该方法针对城市中高层建筑在不同视角的超高分辨率遥感图像中会发生空间位置的变化，导致落在高层建筑上的特征点对减少的问题，在参考图像和待配准图像中采用多种特征点提取方法获得大量特征点，对初匹配后的特征点对，首先采用严格的筛选条件，获得少量匹配准确性高的特征点对，分析图像间的图像视角差，并利用图像视角差和建筑物的图像位移差放松筛选条件，获得较多同时包含错误和正确的特征点对，最后利用特征点对周围图像块的相似性进一步验证特征点对，去除错误的特征点对，保留较多的正确匹配特征点对。

主权项

一种超高分辨率遥感图像中高层建筑特征点匹配方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤（1）、提取特征点：将两个时相的超高分辨遥感图像，一个视为参考图像，一个视为待匹配图像，两图均经过几何校正，且具有相同的分辨率，分别在两个图像中提取具有局部不变性的特征点；步骤（2）、特征点初匹配：结合特征点的描述特性，对参考图像和待匹配图像中的特征点进行匹配，获得初始匹配特征点对集，该集合中的特征点对包含错误匹配；步骤（3）、特征点对严格筛选即一次筛选：对初始匹配特征点对集中的特征点对严格筛选，获得更为准确的一次筛选特征点对集，该集合中所包含的特征点对基本匹配正确；步骤（4）、图像视角差异信息和图像位置差异信息分析：利用一次筛选特征点对集，采用统计的方式，寻找两图像间的视角差异信息，得到两图像间的正确特征点对间存在的角度，同时，利用图像内最高建筑物和图像分辨率信息获得图像位置差异；步骤（5）、利用图像视角差异和图像位置差异二次筛选特征对：在初始匹配特征点对集中，将满足图像视角差异和图像位置差异的特征点对筛选出来，得到二次筛选特征点对集；步骤（6）、特征点对周围图像块的相似性分析：针对二次筛选特征点对集中的每一对特征点，在其周围取图像块，采用互信息的方式分析对应图像块的相似性；步骤（7）、特征点对验证：如果特征点对周围任一图像块的相似性满足阈值，则认为特征点对匹配，否则认为特征点对不匹配，从二次筛选特征点对集中去除，得到新的正确匹配的特征对集。