一種遙感圖像形狀特征配準方法
【技術(shù)領域】
[0001] 本發(fā)明屬于圖像處理領域，涉及一種遙感圖像的配準方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 遙感圖像的配準是對取自不同時間、不同傳感器、或不同視角的同一場景的兩幅 以上圖像進行信息對齊的過程。多時相或不同波段的遙感圖像提供了冗余的信息描述，可 綜合其信息進行整合或?qū)ｍ棶a(chǎn)品生成，以彌補視場或時間分辨率的不足。
[0003] 常用的圖像配準方法大致分為兩類：一類是基于區(qū)域的方法，即按區(qū)域相似性或 相關(guān)性對圖像進行配準，如Pearson等人最先提出的相關(guān)系數(shù)法、Barnea等人提出的序貫 相似法、Shannon互信息法等。此類方法適用性窄、精度較低，但其簡單易實現(xiàn)，在特定的 少數(shù)場合使用；另一類為基于特征（點、線、面等）的方法，即利用圖像中穩(wěn)定可靠的特征 信息，提高特征的區(qū)分能力，同時確保對光照、噪聲、變換關(guān)系等干擾項的魯棒性。其配準 精度和效率較好，是當前主流的圖像配準手段，包括Harris等人提出的角點及后續(xù)算法 (Harris-Laplace、Hessian_Laplace、SUSAN)、Lowe 提出的 SIFT (Scale invariant feature transform)及后續(xù)算法（ASIFT、PCA-SIFT)、Fourier_Mellin 功率譜函數(shù)法、Corvi 等人米 用的小波分析法等。此類算法采用特征附近的區(qū)域信息，形成高維的特征描述符，提高了配 準的穩(wěn)定性，但不具有嚴格的仿射不變性且計算復雜度較高。
[0004] 通常，多時相的遙感圖像具備以下特性：
[0005] 1)多時相遙感圖像背景通常發(fā)生較大的變化，災害前后的圖像更為明顯。但整體 的形狀拓撲結(jié)構(gòu)保存較好；
[0006] 2)成像條件不一致，包括噪聲、側(cè)擺、光照等；
[0007] 3)像素尺寸巨大，數(shù)據(jù)處理時效性矛盾突出。
[0008] 相應地，已公開的配準方法對多時相，尤其是多波段遙感圖像配準存在以下問 題：
[0009] 1)區(qū)域特征描述符依賴紋理信息，對形狀明顯的同態(tài)區(qū)域，如海岸和道路等地物 表現(xiàn)不佳，適用性差；
[0010] 2)理論上對仿射變換缺少不變性支持，對側(cè)擺造成的干擾較為敏感；
[0011] 3)無法進行全局配準，其計算復雜度高。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0012] 本發(fā)明解決的技術(shù)問題是：克服現(xiàn)有基于區(qū)域特征描述符進行圖像配準的不足， 針對大幅遙感圖像，提供了一種基于形狀特征的并行圖像配準方法，通過對子塊圖像采用 反數(shù)學模型提取極大顯著水平線，抵抗仿射變化、噪聲等的影響，歸一化后可以實現(xiàn)快速搜 索，并且在全局圖像變換時能夠兼顧配準精度和全局幾何關(guān)系，實現(xiàn)快速高精度的仿射不 變配準。
[0013] 本發(fā)明的技術(shù)解決方案是：一種遙感圖像形狀特征配準方法，包括如下步驟：
[0014] (1)對基準圖像Ik和待配準圖像I s分別進行相同的分塊，得到基準圖像分塊集合 Sub1^P待配準圖像分塊集合Sub s，Sub1^P Subs中的元素分別記為SfMf?風和5喊^，i為圖 像分塊的索引號，各圖像分塊在寬度方向和高度方向的長度分別記為subw和subh ;
[0015] ⑵遍歷SuMiP Subs，采用水平線描述各圖像分塊和汾也,:中的形狀信息， 得到SubK的水平線全集Lii,以及Subs的水平線全集
[0016] (3)從[風中挑選出由最大顯著水平線構(gòu)成的最大顯著子集iWazL扣，從中 挑選出由最大顯著水平線構(gòu)成的最大顯著子集
[0017] (4)提取MazL私中各元素的雙切線或平直片段，構(gòu)成形狀描述集合/^;提取 MazL1S,:中各元素的雙切線或平直片段，構(gòu)成形狀描述集合1?;
[0018] (5)利用步驟⑷得到的^風和^^:，對和進行仿射不變歸一 化，得到處理后的水平線集合A7Xiii:和·ΛΓΙ^?;
[0019] (6)遍歷iVi^和尋找匹配的水平線，得到匹配形狀對，上的匹配形 狀形成集合TVLiii.上的匹配形狀形成集合T1Liii;
[0020] (7)將:TL5i?與!TLiiz中的水平線按長度進行等分，等分時以匹配形狀對的仿射 不變歸一化后的零點為起始點，并將等分時的起始點與各分點對應的像素點作為與 '中的匹配點對；中的匹配點集合為/5?，：TL i^中的匹配點集合為/?;
[0021] (8)根據(jù)匹配精度要求，從中剔除不滿足匹配精度的匹配點對，得到同 名點對集合P#PP S;
[0022] (9)利用匹配點對集合匕和P s擬合全局坐標變換映射關(guān)系，根據(jù)得到的全局坐標 變換映射關(guān)系，對待配準圖像Is進行整體坐標變換，并通過像素插值得到配準結(jié)果。
[0023] 所述步驟（2)中的水平線為區(qū)域X λ (U)的包絡線像素的集合，
[0024]
【主權(quán)項】
1. 一種遙感圖像形狀特征配準方法，其特征在于包括如下步驟： (1) 對基準圖像Ik和待配準圖像I s分別進行相同的分塊，得到基準圖像分塊集合Sub κ 和待配準圖像分塊集合Subs，Subjl] Subs中的元素分別記為和i為圖像分 塊的索引號，各圖像分塊在寬度方向和高度方向的長度分別記為subw和subh ; (2) 遍歷Sub1^ Sub s，采用水平線描述各圖像分塊和汾成^中的形狀信息，得到 SubK的水平線全集Liii以及Subs的水平線全集Lw ⑶從LEi中挑選出由最大顯著水平線構(gòu)成的最大顯著子集MaxLft，從中挑選 出由最大顯著水平線構(gòu)成的最大顯著子集AiazLs,:; (4) 提取中各元素的雙切線或平直片段，構(gòu)成形狀描述集合1\;提取 i\f 中各元素的雙切線或平直片段，構(gòu)成形狀描述集合 (5) 利用步驟⑷得到的…拓和^民，對Maaji^和MazL1Si進行仿射不變歸一化，得 到處理后的水平線集合 (6) 遍歷WLsi和尋找匹配的水平線，得到匹配形狀對，iVLSi.上的匹配形狀形 成集合7^氐，iVL/U：的匹配形狀形成集合 (7) 將I1Lsi?與中的水平線按長度進行等分，等分時以匹配形狀對的仿射不變歸 一化后的零點為起始點，并將等分時的起始點與各分點對應的像素點作為TLsi與 中的匹配點對；中的匹配點集合為尸拓，中的匹配點集合為Psi; (8) 根據(jù)匹配精度要求，從尸心和/^,中剔除不滿足匹配精度的匹配點對，得到同名點 對集合P#PPS; (9) 利用匹配點對集合匕和P s擬合全局坐標變換映射關(guān)系，根據(jù)得到的全局坐標變換 映射關(guān)系，對待配準圖像Is進行整體坐標變換，并通過像素插值得到配準結(jié)果。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種遙感圖像形狀特征配準方法，其特征在于：所述步驟（2) 中的水平線為區(qū)域X λ (u)的包絡線像素的集合， Xx{u) = {x,y e R2,u{x/y) > Λ} 其中λ為離散化給出的數(shù)值閾值，u(x，y)表示圖像。
3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種遙感圖像形狀特征配準方法，其特征在于：所述步驟 (3)中獲取最大顯著水平線的計算方法相同，具體為：當滿足關(guān)系 式隊3〇1^!￡,0。|〇11(1，7)|)1/2<|時，將長度為1的水平線(：為作為|水平下的最大 顯著水平線Cmax，其中Du(X，y)為圖像u(x，y)的梯度圖，ξ為控制檢測虛警數(shù)的閾值， 丑(Ai) = 〉M)，> Α〇 =.奪?]Χ)"???}.，符號#表不集合的基數(shù)，Nii為 1^, 全部水平線的個數(shù)，Cmax的集合即為
4. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種遙感圖像形狀特征配準方法，其特征在于：所述步驟（4) 中獲取&,與的方法相同，具體為：如果C max上存在拐點，則取拐點對應的雙切線作為形 狀描述的一部分；如果Cmax為凸形或拐點較少時，則采用平直片段進行形狀描述，具體操作 如下： 假定(：_是η個折點組成的曲線，記其始末點弦C，主方向為像素長度為d，
3 Cmax上相鄰兩點C i、Ci+1相對C的最大方向 偏轉(zhuǎn)， a) 對最大顯著水平線上所有的平直片段，尋找p(a，d)=(吾)d/2 <**且α < α*的 候選片段，Pi"= 10 Λ a #= 1 ; b) 尋找并保留候選片段中p( a，d)最小值的片段，去除與最小值片段相連的任意候選 片段； c) 重復直到遍歷所有候選片段，最終得到Cmax的平直片段描述Fmax; Fmax與雙切線共同構(gòu)成集合
5. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種遙感圖像形狀特征配準方法，其特征在于：所述步驟（5) 中仿射不變歸一化獲取的方法相同，具體為： 對任意最大顯著水平線Cany，其上某平直片段或雙切線Fany，完成： a) Cany包圍區(qū)域的質(zhì)心記為G，從G作直線平行于F my，得到的兩分塊質(zhì)心分別記為匕和 G3; b) 連接GjP G 3，對GjP G 3連線所分兩分塊計算其質(zhì)心，分別記為G 2和G 4; c) 點G、GJP G 2構(gòu)成仿射變換基底，對C any的仿射歸一化就是尋找仿射變換實現(xiàn)將{G， G2，GJ 映射到{(0,0)，（1，0)，（0，1)}; JWaicL1Si歸一化后得到的水平線集合記為_/νΧβ?:和
6. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種遙感圖像形狀特征配準方法，其特征在 于：所述步驟（6)中尋找匹配的水平線的方法如下：當且僅當滿足關(guān)系式 d(iV[Si，iVL私）(蓋)吋，確定形狀見[^與#[坑是ε水平顯著匹配對，其中 (念)=sup {J > ?，P(c^(iVLs,，石）< <5) S吾}，sup為集合的上確界，d為歸一化曲 線間的歐式像素距離，m為形狀的集合基數(shù)，ε =1，δ* e [〇，1]。
7. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種遙感圖像形狀特征配準方法，其特征在于：所述步驟（8) 中剔除不滿足匹配精度的匹配點對的方法為： a) 按RANSAC從/?和^我到仿射變換關(guān)系T ; b) 將Psl?按T投影得到77?，計算11/?與Pii1每點像素偏差e，并剔除e> ω的點對， 取ω=〇. 5~2,其中 β = y/(TPSi(x) - PRi(xW + (TPSi(y) - PRi(y))2 c)重復步驟a)直到剩余每個點對都滿足精度要求。
【專利摘要】一種遙感圖像形狀特征配準方法，采用對立檢測背景模型，從圖像中提取穩(wěn)定的最大顯著形狀特征，完成仿射歸一化，結(jié)合以配準精度為指導的誤匹配去除方法控制誤差。該方法基于反數(shù)學問題描述，提供了一種高精度遙感圖像配準機制，對不同圖像的灰度差異和波段間的場景變化不敏感，克服了背景或紋理變化帶來的難題，同時具有仿射不變特性且并行執(zhí)行效率高，特別適用于尺度變化和旋轉(zhuǎn)條件下的多源遙感圖像配準。
【IPC分類】G06T7-00
【公開號】CN104732529
【申請?zhí)枴緾N201510098450
【發(fā)明人】曹世翔, 岳春宇, 邢坤, 何紅艷, 句龍, 周楠, 李巖, 張炳先, 李方琦, 江澄
【申請人】北京空間機電研究所
【公開日】2015年6月24日
【申請日】2015年3月5日