專利名稱：一種自動(dòng)提取遙感圖像控制點(diǎn)切片的方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及遙感圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，是一種自動(dòng)提取遙感圖像控制點(diǎn)切片的方法，是基于圖像自相關(guān)系數(shù)和灰度共生矩陣的和概率分布方差。
背景技術(shù)：
隨著在軌遙感衛(wèi)星的不斷增加，獲取的遙感圖像數(shù)量亦與日俱增，利用遙感圖像的控制點(diǎn)切片進(jìn)行圖像匹配，圖像信息存儲(chǔ)成為遙感圖像處理的重要基礎(chǔ)。由于控制點(diǎn)切片需要包含較明顯的地物信息，一般采用人工或半自動(dòng)方式提取。在進(jìn)行遙感圖像控制點(diǎn)切片的提取時(shí)，考慮到控制點(diǎn)切片的作用，主要是為圖像匹配等處理提供參考圖像，其圖像信息中需要包含較明顯的地物信息，例如道路，道路交叉點(diǎn)，停車場(chǎng)，湖泊，機(jī)場(chǎng)等，往往需要圖像具有較大的紋理特征。目前普遍采用的遙感圖像的控制點(diǎn)切片的提取方法，多數(shù)是基于人工或者半自動(dòng)，效率不高且工作量龐大。而當(dāng)圖像數(shù)量增加很快時(shí)，不能及時(shí)進(jìn)行切片提取，所以實(shí)時(shí)性差。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的是提供一種自動(dòng)提取遙感圖像控制點(diǎn)切片的方法，以解決遙感圖像控制點(diǎn)切片人工提取費(fèi)時(shí)費(fèi)力且實(shí)時(shí)性差的問(wèn)題。為達(dá)到上述目的，本發(fā)明的技術(shù)解決方案是一種自動(dòng)提取遙感圖像控制點(diǎn)切片的方法，其包括步驟1 自動(dòng)提取候選圖像切片，并進(jìn)行歸一化處理；步驟2 計(jì)算候選圖像切片的紋理特征值，包括自相關(guān)系數(shù)，和基于圖像灰度共生矩陣的和概率方差；步驟3 根據(jù)得到的圖像特征值大小，判據(jù)為五個(gè)自相關(guān)系數(shù)中任意一個(gè)大于 0. 25，并且在此基礎(chǔ)上，要求圖像灰度共生矩陣的和概率方差大于1，判定是否具有較大紋理特征，是否符合圖像控制點(diǎn)切片特性，確定符合要求的圖像切片。所述的自動(dòng)提取遙感圖像控制點(diǎn)切片的方法，其所述步驟1，是從原始遙感圖像中遍歷提取圖像切片，作為候選切片；對(duì)于一幅圖像切片f，歸一化處理公式為f(i, j) = (f(i, j)-y)/o其中(i，j)表示圖像像素坐標(biāo)，坐標(biāo)范圍為W，. . .，N-1], f(i, j)表示圖像中坐標(biāo)為(i，j)的圖像灰度值，符號(hào)/表示除，μ為圖像灰度值均值，計(jì)算公式為
權(quán)利要求
1.一種自動(dòng)提取遙感圖像控制點(diǎn)切片的方法，其特征在于，包括步驟1 自動(dòng)提取候選圖像切片，并進(jìn)行歸一化處理；步驟2 計(jì)算候選圖像切片的紋理特征值，包括自相關(guān)系數(shù)，和基于圖像灰度共生矩陣的和概率方差；步驟3 根據(jù)得到的圖像特征值大小，判據(jù)為五個(gè)自相關(guān)系數(shù)中任意一個(gè)大于0. 25，并且在此基礎(chǔ)上，要求圖像灰度共生矩陣的和概率方差大于1，判定是否具有較大紋理特征， 是否符合圖像控制點(diǎn)切片特性，確定符合要求的圖像切片。
2.如權(quán)利要求1所述的自動(dòng)提取遙感圖像控制點(diǎn)切片的方法，其特征在于，所述步驟 1，是從原始遙感圖像中遍歷提取圖像切片，作為候選切片；對(duì)于一幅圖像切片f，歸一化處理公式為f(i，j) = (f(i，j)-u)/o其中(i，j)表示圖像像素坐標(biāo)，坐標(biāo)范圍為W，. . .，N-1]，f(i, j)表示圖像中坐標(biāo)為 (i，j)的圖像灰度值，符號(hào)/表示除，μ為圖像灰度值均值，計(jì)算公式為ΣΣ制_ Z=O ；=0其中(i，j)表示圖像像素坐標(biāo)，坐標(biāo)范圍為W，...，N-1]，f(i, j)表示圖像中坐標(biāo)為 (i，j)的圖像灰度值，符號(hào)Σ表示求和，符號(hào)X表示乘積；ο為圖像灰度值標(biāo)準(zhǔn)差，計(jì)算公式為N-IN-I0ΣΣ(則_ Z=O ;=0σ_ (Λ^- )χ(Λ^- )其中(i，j)表示圖像像素坐標(biāo)，坐標(biāo)范圍為W，...，N-1]，f(i, j)表示圖像中坐標(biāo)為 (i，j)的圖像灰度值，符號(hào)Σ表示求和，符號(hào)X表示乘積，符號(hào)上標(biāo)2表示算數(shù)平方。
3.如權(quán)利要求1所述的自動(dòng)提取遙感圖像控制點(diǎn)切片的方法，其特征在于，所述步驟2 計(jì)算候選圖像切片的特征值為Α)計(jì)算候選圖像切片的五個(gè)自相關(guān)系數(shù)，對(duì)于一幅圖像切片f，其自相關(guān)系數(shù)計(jì)算公式為N—\ N-IΣΣ/(/'·/')χ/(/'+Δχ'·/'+Δ>')ρ(Δχ，~)=— f-ΣΣ/2(^·)/=0 j=Q其中(i，j)表示圖像像素坐標(biāo)，坐標(biāo)范圍為W，...，N-1]，f(i, j)表示圖像中坐標(biāo)為 (i，j)的圖像灰度值，Δχ，Ay為圖像在χ和y方向上的位移量，符號(hào)Σ表示求和，符號(hào)X 表示乘積，符號(hào)上標(biāo)2表示算數(shù)平方；其中采用的位移量1為10，選取4個(gè)方向θ” θ2， θ3，θ4，值分別為0°，45°，90°，135°，分別求得四個(gè)方向上的位移量Δχ，Ay，計(jì)算公式為Δχ = IXcos θ mΔγ = IXsinem其中m= 1，2，3，4，符號(hào)X表示乘積，計(jì)算得到四個(gè)自相關(guān)系數(shù)P1, p2，p3，P4，然后對(duì)四個(gè)自相關(guān)系數(shù)求平均值，得到第五個(gè)自相關(guān)系數(shù)P5;B)計(jì)算候選圖像切片的基于灰度共生矩陣的和概率方差，首先求取圖像f的灰度共生矩陣，計(jì)算公式為
4.如權(quán)利要求1或3所述的自動(dòng)提取遙感圖像控制點(diǎn)切片的方法，其特征在于，所述步驟3，是對(duì)步驟2所得的圖像特征值進(jìn)行判據(jù)首先，對(duì)于5個(gè)P1, P2，P3，P4，口5值，只要其中一個(gè)值大于0. 25，即可進(jìn)入下一輪判別，接下來(lái)判斷圖像切片的特征Tsv，要求大于1， 大于1即作為合格控制點(diǎn)的圖像切片。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種自動(dòng)提取遙感圖像控制點(diǎn)切片的方法，涉及數(shù)字遙感圖像處理技術(shù)，對(duì)于一幅大的遙感圖像，利用圖像的紋理特征(自相關(guān)系數(shù)和灰度共生矩陣的和概率分布方差)，根據(jù)圖像片的區(qū)域特征進(jìn)行判斷，篩選出紋理較大，符合控制點(diǎn)(GCP，ground control point)切片要求的圖像片，從而實(shí)現(xiàn)自動(dòng)提取控制點(diǎn)切片的過(guò)程。本發(fā)明方法運(yùn)用了圖像紋理特征所表達(dá)的圖像信息，通過(guò)自動(dòng)算法，實(shí)現(xiàn)了遙感圖像控制點(diǎn)切片有效的自動(dòng)提取。
文檔編號(hào)G06K9/52GK102567735SQ20101061503
公開日2012年7月11日 申請(qǐng)日期2010年12月30日 優(yōu)先權(quán)日2010年12月30日
發(fā)明者尤紅建, 張翰墨 申請(qǐng)人:中國(guó)科學(xué)院電子學(xué)研究所