[发明专利]一种稳健的多模态遥感影像匹配方法和系统

摘要

本发明公开了一种稳健的多模态遥感影像匹配方法和系统，整合各种局部特征描述符进行多模态遥感影像自动匹配。首先对影像进行密集的格网采样，并提取每个格网点的局部特征描述符，形成三维稠密特征表达图，然后基于该特征表达图利用三维傅里叶变换在频率域建立一种快速的匹配相似性测度，最后采用模板匹配进行同名点识别。另外针对所发明的匹配方法，还提出了一种新的稠密特征表达方法梯度方向特征通道(CFOG)，它在匹配性能和计算效率方面要优于基于HOG、LSS、SIFT、SURF等现有的稠密特征表达方式。本发明能有效克服可见光、红外、激光雷达、合成孔径雷达以及地图等多模态影像间的非线性辐射差异，在影像间快速、精确地识别出同名点，实现影像的自动匹配。

主权项

1.一种稳健的多模态遥感影像匹配方法，其特征在于包括下列步骤：/nA.判断参考影像和输入影像的分辨率信息，如果两幅影像具有相同的分辨率，则进行步骤B，如果分辨率不同，则将两幅影像采样为同样的分辨率；/nB.采用分块的策略，在参考影像上检测出一系列分布均匀的特征点，记为P_1i(i＝1,2,3,……,N)，N表示特征点的总点数，以点P_1i为中心选取模板区域AreaW_1i；/nC.根据遥感影像自身提供的地理坐标信息，预测点集P_1i(i＝1,2,3,….,N)在输入影像上所对应的匹配区域AreaW_2i；/nD.在匹配区域内构建三维稠密特征表达图；/nE.在三维稠密特征表达图的基础上，建立相似性测度进行同名点匹配；/nF.对于获得的同名点，对其相似性图进行局部极值拟合，求解出匹配点的亚像素位置；所述相似性图是在三维稠密特征表达图的基础上建立影像匹配的相似性测度、并进行相似性测度运算获得的图；/nG..重复步骤C-F,遍历P_1i(i＝1,2,3,….,N)的每一个点，得到具有亚像素精度的同名点对{PD_1i(x,y)，PD_2i(x,y)}(i＝1,2,3,….,N)；/nH.剔除{PD_1i(x,y)，PD_2i(x,y)}(i＝1,2,3,….,N)中误差较大的同名点对，获取最终的同名点对{PID_1i(x,y)，PID_2i(x,y)}(i＝1,2,3,…,S)，S表示剔除后的同名点对总对数；步骤D包括如下步骤：对匹配区域内的影像数据进行稠密的格网采样，计算每个格网点的局部特征描述符，将其所对应的特征向量在Z方向进行排列，形成三维稠密特征表达图；/n所述步骤D中计算每个格网点的局部特征描述符为在匹配区域内构建方向梯度通道特征(channel features of orientated gradients，CFOG)，具体包括以下步骤：/nD1.对匹配区域内的影像数据进行密集的格网采样，计算每个格网点在各方向的梯度信息，形成三维的方向梯度图；/nD2.在水平X方向和垂直Y方向，利用高斯滤波器或三角滤波器对三维的方向梯度图做卷积运算，得到获得特征图再利用一维滤波器在Z方向对特征图进行卷积运算，得到特征图/nD3.对特征图进行归一化操作，获得最终的方向梯度通道特征图。/n