[发明专利]一种遥感卫星多光谱图像配准方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种遥感卫星多光谱图像配准方法，属于遥感图像处理技术领域，特别适用于遥感卫星多光谱图像的配准。

背景技术

随着用户对遥感数据需求的增长以及遥感技术的发展，多光谱相机在遥感卫星上得到广泛应用。多光谱相机具有较宽谱段的探测能力，通常从蓝谱段到近红外谱段，一般包括蓝、绿、红、近红外等谱段，例如，CBERS-1的四个谱段分别为0.45-0.52、0.52-0.59、0.63-0.69、0.77-0.89(单位：μm)，QuickBird的四个谱段分别为0.45-0.52、0.52-0.60、0.63-0.69、0.76-0.90(单位：μm)，SPOT5的四个谱段分别为0.50-0.59、0.61-0.68、0.79-0.89、1.58-1.70(单位：μm)。

通过多光谱多个谱段图像的配准能够实现多光谱图像的融合，合成较高质量的彩色图像，进一步通过对彩色图像的分析，可以为资源普查、灾害监测等提供定量应用的数据。然而，不同谱段图像间的微小位置差异就能导致合成的彩色图像出现“重叠影”，严重影响图像质量，为提高多光谱图像的融合质量，在处理过程中需要各谱段间图像的严格配准。常用的图像配准方法主要包括基于图像灰度与基于图像特征的配准方法，其中，基于图像灰度的方法直接利用图像的灰度信息，建立两幅图像之间的相似性度量，但对于灰度差异大的两幅图像配准，该方法失去价值；基于图像特征的方法，通过提取基准图像和待配准图像的一些共同特征，建立特征之间的对应关系，但大多数的角点、边缘特征提取主要依赖于图像灰度信息，导致基准图像和待配准图像提取的特征很难一致。

由于地面物质对不同波段光的反射率不同，不同波段的图像灰度差别也较大，特别是蓝、绿、红谱段与近红外谱段间的灰度差异更大。而现有的基于灰度与基于特征的配准方法对灰度信息比较敏感，导致配准难度加大，同时由于大气、相机、卫星系统等的影响导致不同谱段间存在一定的畸变。

发明内容

本发明解决的技术问题是：克服现有技术的不足，提供一种遥感卫星多光谱图像配准方法，用于解决遥感卫星多光谱谱段间的大幅面图像配准，特别解决了不同反射率地物在近红外谱段与蓝、绿、红谱段图像中表现出灰度差异大而导致的配准难问题。

本发明的技术方案是：一种遥感卫星多光谱图像配准方法，步骤如下：

1)根据多光谱相机蓝、绿、红、近红外四个谱段探测器间的距离，对获取的四个谱段图像分别进行裁剪，得到粗配准的多光谱图像，具体步骤如下：

多光谱相机焦平面上的蓝谱段探测器到绿、红、近红外谱段探测器的距离分别为d₁、d₂、d₃，则从绿、红、近红外谱段图像的顶部分别裁剪δ₁、δ₂、δ₃个像素，从蓝、绿、红谱段图像的底部分别裁剪δ₃、δ₂、δ₁个像素，其中，τ为多光谱相机的单个探测器尺寸，表示下取整，裁剪后的图像即为粗配准的多光谱图像；

2)将粗配准的红谱段图像作为基准图像f(x,y)，粗配准的蓝、绿、近红外图像中的任意一幅图像作为待配准图像，建立基准图像到待配准图像的直方图映射关系，以建立的直方图映射关系对待配准图像进行映射，得到映射图像g(x,y)，所述f(x,y)与g(x,y)的大小为M×N个像素；M、N为正整数；

3)以大小为m×m个像素的图像块分别划分f(x,y)与g(x,y)，得到的每对图像块表示为f_i与g_i，共得到对图像块，其中，m为正整数， 表示上取整；针对每一对图像块f_i与g_i进行如下步骤：

3.1)分别提取图像块f_i与g_i的Harris角点，图像块f_i的所有角点构成f_i的正向角点集；

3.2)当待配准图像为近红外谱段图像时，计算图像块f_i的梯度主方向Φ_i； 构造方向为Φ_i的二维Log-Gabor滤波器对f_i与g_i进行相位一致特征检测，分别得到f_i与g_i的主方向相位一致特征PC(f_i)与PC(g_i)；