[发明专利]一种基于多特征混合的高分四号影像配准方法

说明书

本发明针对高分四号多谱段影像间自动配准，提出了一种鲁棒性、适应性更强的基于多特征混合的高分四号影像配准方法，该方法包括如下步骤：1)先对基准影像和配准影像进行必要的预处理和图像增强处理；2)对影像重叠区域按照地形数据高程特点进行区域分块处理；3)对两幅影像进行两种特征点提取和匹配，形成初始混合点对集；4)通过设定特征点之间的距离阈值来对初始混合点对集进行优化；5)根据配准精度要求，确定最终匹配点对集；6)将最终匹配点对分为控制点和检查点，再根据控制点对建立两影像配准的仿射变换模型，确定仿射变换参数；7)对配准影像进行图像重采样，输出配准结果，并进行配准精度评估。

技术领域

本发明涉及一种基于多特征混合的高分四号卫星影像自动配准方法，用于实现面阵分时成像体制下图像的自动、快速、高精度配准，属于遥感图像处理技术领域。

背景技术

高分四号(GF-4)卫星是我国第一颗地球静止轨道高分辨率对地观测卫星，于2015年12月29日在西昌发射成功，它的成功发射和应用将显著提升我国天基对地观测能力，是突破“同时具有较高空间分辨率和高时间分辨率光学遥感”关键共性技术的一项战略部署，对高轨道高分辨率遥感卫星技术发展具有开创性的重要意义。GF-4卫星以其独特的载荷特性，不仅为气象天气监测、灾害风险预警预报、森林火灾害监测、地震构造信息提取等业务补充了全新的技术手段，并且还在环保、海洋、农业、水利等行业也具有巨大潜力和广阔空间。

GF-4卫星采用面阵分时成像体制，通过旋转滤光轮将不同的滤光片切入光路中，不同谱段之间的切换、平台的抖动震荡、恶劣的辐射环境等因素导致多谱段影像间存在相对较大的辐射差异和几何差异。为保证GF-4卫星多谱段影像间的相对配准精度，需要对GF-4卫星多谱段影像的配准技术进行深入研究。因此，如何自动快速地实现GF-4卫星影像高精度配准已成为该卫星数据应用及推广的关键步骤，同时，这成为一个具有研究价值的问题。

在遥感图像处理中，基于特征的配准算法由于具有匹配效率高、抗噪能力强等优势，不仅成为遥感图像配准的主流方法，更是图像配准研究和改进的热点，主要可用于不同传感器、不同时相间影像的匹配。20世纪末，Harris和Stephens提出Harris算子，对图像旋转和灰度变化都具有不变性，但不具有尺度。1999年，Lowe创造性地改进了之前的算法，提出了一种尺度不变特性变换算法(SIFT)，并于2004年对该算法进行完善和总结，为基于图像特征点配准的算法走出了至关重要的一步。局部不变性描述了以其对灰度变化、旋转、缩放的不变性及对仿射变换的部分不变性，随后在国内外被广泛应用和改进。2010年，李芳芳等利用匹配直线构建虚拟角点，提出了一种基于线特征和SIFT点特征的多源遥感影像配准的方法。2011年，梁栋等提出了一种基于NSCT和SIFT的遥感图像配准算法，综合利用了NSCT在图像分解上的灵活性和SIFT算法在特征描述上的有效性来进行遥感图像配准。2012年，唐永鹤等针对局部特征匹配面临的实时性和鲁棒性难以兼顾的问题，提出了一种基于Harris算子的快速图像匹配算法。2013年，张谦等针对多源影像配准中低效率和误匹配的问题，对SIFT算子在特征提取与匹配过程中进行了改进。2015年，许佳佳提出了一种结合Harris与SIFT算子的快速图像配准方法，先提取Harris角点，再利用SIFT算子的特征描述方法描述提取的特征点，通过随机kd树算法对两幅影像的特征点进行匹配。从以上所述可以看出，已有学者在遥感影像配准中采用或改进了Harris和SIFT算法。但由于GF-4影像空间分辨率较低，局部影像模糊，受外部环境影响大等因素，导致采用已有算法在GF-4影像特征提取和匹配过程中仍没有理想的效果。

Harris算法是一种角点检测算法，其特征点能均匀地分布在整个图像，配准效果接近于全局匹配，且图像灰度变化对其影响不大，但不具有尺度不变的特点，在遥感影像自动配准的应用中有局限性。SIFT算法对影像旋转、尺度缩放，甚至部分的三维视角变化和光照变化均能保持局部不变性，是一种稳定性、适应性较强的局部特征匹配算法，但它不具备全局特性，对幅宽较大的影像来说又存在明显的缺陷。那么，如何获取数量丰富且分布均匀的特征点对成了GF-4影像自动配准的关键所在。

发明内容