[发明专利]基于区域的遥感图像配准方法

说明书

本发明公开了一种基于区域的遥感图像配准方法，主要解决现有算法对图像灰度差异较大的多光谱图像不能配准的问题。其技术方案为：1.分别对参考图像和待配准图像建立高斯尺度空间；2.分别产生参考图像和待配准图像的素描图；3.将参考图像和待配准图像的高斯尺度空间图分别与对应的素描图产生各自的结构区域和非结构区域；4.检测结构区域和非结构区域的特征点5.分别将参考图和待配准图的这两种结构区域的特征点相加；6.用SIFT算法得相加后的特征点描述子,利用特征点描述子得到配准参数；7.利用配准参数对待配准图像进行仿射变换，得到配准结果。本发明能够实现对灰度差异较大的多源和多光谱遥感图像的配准。

技术领域

本发明属于图像处理技术领域，涉及遥感图像配准处理技术领域中的一种基于区域的遥感图像配准方法，可应用于多源和多光谱遥感图像灰度差异较大的配准。

背景技术

图像配准是遥感图像处理、目标识别、图像重建、机器人视觉等领域中的关键技术之一，是多传感器图像融合的基础。待融合图像之间往往存在偏移、旋转、比例等空间变换关系，图像配准就是将不同传感器所采集得到的同一场景的多光谱、多波段或同一传感器在不同时相、不同方位获得同一场景的图像变换到同一坐标系下，以供融合使用，是图像融合特别是数据层融合技术中需要先期解决的问题。目前遥感图像配准主要分为两类：基于区域灰度的配准方法和基于特征的配准方法。其中，基于区域灰度的常用图像配准方法有：互相关法、基于FFT的相位相关法和互信息法等。基于图像特征的方法首先从图像中提取边缘、角点、轮廓和区域中心等特征，然后对特征点进行描述并找到他们之间对应的关系。虽然两种方法能够对大部分遥感图像进行配准，但对于一些因拍摄时间、光谱和获取图像传感器的不同而导致图像灰度差异较大的遥感图像不能配准。

发明内容

本发明的目的在于针对已有技术的不足，提出一种基于区域的遥感图像配准方法，以提高特征匹配的准确度，实现对图像灰度有较大差异的遥感图像的配准。

为实现上述目的，本发明的技术方案包括如下：

(1)输入参考图像I和待配准图像J；

(2)建立参考图像I和待配准图像J高斯尺度空间:

(2a)利用下式分别计算参考图像I和待配准图像J的高斯尺度空间各层的尺度值：σ_i＝σ₀·c^(i-1)，其中，σ_i为第i层的尺度值，i＝1,2...,8,σ₀为第一层的尺度值，σ₀＝1.6，c为每层的尺度比，取值为2^1/3；

(2b)用各层的尺度值σ_i分别对参考图像I和待配准图像J进行高斯滤波，得到参考图像I的高斯尺度空间图像I_i和待配准图像J的高斯尺度空间图像J_i；

(3)分别对参考图像I和待配准图像J生成素描图；

(4)根据素描图对高斯尺度空间图像进行区域划分：

(4a)将参考图像I的素描图中不为0的像素对应的高斯尺度空间图像I_i中的像素所组成的区域，划作为参考图像的高斯尺度空间图像I_i的非结构区域F_i；将参考图像I素描图中为0的像素对应的高斯尺度空间I_i图像中像素组成的区域，划作为参考图像的高斯尺度空间图像I_i的结构区域G_i；