[发明专利]一种遥感图像形状特征配准方法

说明书

技术领域

本发明属于图像处理领域，涉及一种遥感图像的配准方法。

背景技术

遥感图像的配准是对取自不同时间、不同传感器、或不同视角的同一场景的两幅以上图像进行信息对齐的过程。多时相或不同波段的遥感图像提供了冗余的信息描述，可综合其信息进行整合或专项产品生成，以弥补视场或时间分辨率的不足。

常用的图像配准方法大致分为两类：一类是基于区域的方法，即按区域相似性或相关性对图像进行配准，如Pearson等人最先提出的相关系数法、Barnea等人提出的序贯相似法、Shannon互信息法等。此类方法适用性窄、精度较低，但其简单易实现，在特定的少数场合使用；另一类为基于特征(点、线、面等)的方法，即利用图像中稳定可靠的特征信息，提高特征的区分能力，同时确保对光照、噪声、变换关系等干扰项的鲁棒性。其配准精度和效率较好，是当前主流的图像配准手段，包括Harris等人提出的角点及后续算法(Harris-Laplace、Hessian-Laplace、SUSAN)、Lowe提出的SIFT(Scale invariant feature transform)及后续算法(ASIFT、PCA-SIFT)、Fourier-Mellin 功率谱函数法、Corvi等人采用的小波分析法等。此类算法采用特征附近的区域信息，形成高维的特征描述符，提高了配准的稳定性，但不具有严格的仿射不变性且计算复杂度较高。

通常，多时相的遥感图像具备以下特性：

1)多时相遥感图像背景通常发生较大的变化，灾害前后的图像更为明显。但整体的形状拓扑结构保存较好；

2)成像条件不一致，包括噪声、侧摆、光照等；

3)像素尺寸巨大，数据处理时效性矛盾突出。

相应地，已公开的配准方法对多时相，尤其是多波段遥感图像配准存在以下问题：

1)区域特征描述符依赖纹理信息，对形状明显的同态区域，如海岸和道路等地物表现不佳，适用性差；

2)理论上对仿射变换缺少不变性支持，对侧摆造成的干扰较为敏感；

3)无法进行全局配准，其计算复杂度高。

发明内容

本发明解决的技术问题是：克服现有基于区域特征描述符进行图像配准的不足，针对大幅遥感图像，提供了一种基于形状特征的并行图像配准方法，通过对子块图像采用反数学模型提取极大显著水平线，抵抗仿射变化、噪声等的影响，归一化后可以实现快速搜索，并且在全局图像变换时能够兼顾配准精度和全局几何关系，实现快速高精度的仿射不变配准。

本发明的技术解决方案是：一种遥感图像形状特征配准方法，包括如下步骤：

(1)对基准图像I_R和待配准图像I_S分别进行相同的分块，得到基准图像分块集合Sub_R和待配准图像分块集合Sub_S，Sub_R和Sub_S中的元素分别记为和i为图像分块的索引号，各图像分块在宽度方向和高度方向的长度分别记为subw和subh；

(2)遍历Sub_R和Sub_S，采用水平线描述各图像分块和中的形状信息，得到Sub_R的水平线全集以及Sub_S的水平线全集

(3)从中挑选出由最大显著水平线构成的最大显著子集从中挑选出由最大显著水平线构成的最大显著子集

(4)提取中各元素的双切线或平直片段，构成形状描述集合提取中各元素的双切线或平直片段，构成形状描述集合

(5)利用步骤(4)得到的和对和进行仿射不变归一化，得到处理后的水平线集合和

(6)遍历和寻找匹配的水平线，得到匹配形状对，上的匹配形状形成集合上的匹配形状形成集合

(7)将与中的水平线按长度进行等分，等分时以匹配形状对的仿射不变归一化后的零点为起始点，并将等分时的起始点与各分点对应的像素点作为与中的匹配点对；中的匹配点集合为中的匹配点集合为

(8)根据匹配精度要求，从和中剔除不满足匹配精度的匹配点对，得到同名点对集合P_R和P_S；

(9)利用匹配点对集合P_R和P_S拟合全局坐标变换映射关系，根据得到的全局坐标变换映射关系，对待配准图像I_S进行整体坐标变换，并通过像素插值得到配准结果。