[发明专利]一种基于精确点位预测模型的遥感影像密集匹配方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种基于精确点位预测模型的遥感影像密集匹配方法，属于遥感测量技术领域。

背景技术

火星地形测绘是开展火星科学研究的基础，火星探测任务实施以来，与地形测绘相关的火星探测任务主要有海盗号火星探测器、火星全球勘测者轨道探测器、火星快车探测器、火星侦察轨道器。相比其它火星探测器，火星快车携带的高分辨率立体测绘相机(High Resolution Stereo Camera，HRSC)采用三线阵原理，可构成同轨立体，在影像分辨率及全球覆盖性方面具有优势。

目前国内行星测绘的研究对象主要集中在月球。王任享对月球三线阵CCD影像EFP光束法平差进行了研究与实践。李春来等人研究了嫦娥一号三线阵CCD数据摄影测量处理及全月球数字地形图生成技术。周杨等人研究了大数据量月面形貌的三维可视化方法。赵双明等人研究了立体影像与激光高度计数据的不一致性。赵葆常等人介绍了嫦娥二号卫星CCD立体相机设计方法。崔平远等人在研究火星精确着陆制导问题的基础上，分析了火星好奇号探测器的着陆精度及着陆区地形。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于精确点位预测模型的遥感影像密集匹配方法，以有效解决火星表面影像密集匹配的问题。

本发明为解决上述技术问题而提供一种基于精确点位预测模型的遥感影像密集匹配方法，该密集匹配方法包括以下步骤：

1)基于严密几何模型对HRSC影像进行近似核线重采样；

2)对重采样后的HRSC影像利用SURF算法提取影像特征点作为初始匹配同名点；

3)将得到的初始匹配同名点作为已知点进行第一次加密匹配，提取待匹配影像的特征点P_i；

4)利用仿射变换模型对所提取的待匹配特征点P_i进行同名点预测，并确定搜索窗口范围；

5)以预测点为中心，在预测点搜索窗口范围内计算各点与待匹配特征点P_i的相关系数，从而确定待匹配特征点P_i的同名点；

6)将得到同名点作为下一层加密匹配的已知点，重复步骤3)至步骤5)的特征点提取、点位预测和相关系数匹配过程，进行逐层加密匹配，直至获取满足需要的匹配点数量，或者影像中已经不能再提取出特征点。

所述步骤3)是采用用Shi-Tomasi算子进行特征点提取的。

所述步骤4)中的仿射变换模型为：

x₂＝a₀+a₁x₁+a₂y₁

y₂＝b₀+b₁x₁+b₂y₁

其中(x₁，y₁)为待匹配点坐标，(x₂，y₂)是同名点预测坐标，a₀、a₁、a₂、b₀、b₁和b₂为模型参数。

所述步骤4)中同名点的预测过程为：

a.对待匹配的特征点P_i以设定的搜索半径为步长从已知点中搜索与P_i邻近的n个点；

b.利用得到的n个点按照最小二乘原理解算仿射变换模型中模型参数；

c.根据解算后的模型参数计算仿射变换模型中的同名点预测坐标，从而确定同名点预测值。

所述步骤4)中搜索窗口的范围由邻近已知点与待匹配特征点P_i的距离以及核线、地形约束条件设定。

所述步骤a是采用KD树算法对邻近已知点进行搜索。

所述步骤1)中基于严密几何模型构建过程如下：

A.利用GDAL开源图像处理库将HRSC Level 2级PDS格式影像数据转换为TIFF格式；

B.利用SPICE库获取HRSC相机的焦距、像元大小、像元位置参数；

C.将HRSC原始PDS格式数据导入ISIS系统，导出扫描行时间文件；

D.利用SPICE库及卫星影像扫描行时文件获取每一扫描行的位置、姿态数据；

E.利用获取的相机几何参数、位置、姿态等信息构建HRSC影像严密几何模型。