[发明专利]基于多通道的最小二乘匹配方法

说明书

本发明是一种基于多通道的最小二乘匹配方法，主要用于多通道遥感影像的匹配优化包括：首先，以初始粗匹配点为中心选取一个固定尺寸的影像窗口；然后，基于影像窗口中对应像素在对应通道中的亮度值建立误差方程，进行辐射畸变和几何畸变改正参数的迭代优化，搜索最佳匹配点位。本发明相比原有的基于灰度影像的匹配方法，能够降低颜色差异对匹配结果的干扰，提高遥感影像匹配的精度和稳定性。

技术领域

本发明属于遥感图像处理影像匹配技术领域，涉及一种基于多通道的最小二乘匹配方法。

背景技术

最小二乘影像匹配(Least Squares Image Matching)是德国斯图加特大学Ackermann教授提出的一种高精度的基于影像灰度的匹配算法，由于算法的匹配精度可以达到子像素级别，最小二乘影像匹配被广泛用于数字地面模型生成、空三加密和面部识别等诸多领域。时至今日，最小二乘匹配及其相关算法仍然是摄影测量与遥感领域处理众多匹配任务的最有效的解决方案之一。

作为一种基于灰度的影像匹配算法，最小二乘匹配算法的输入数据是灰度影像。随着摄影以及信息存储和通讯技术的提高，彩色及多波段影像获取变得越来越容易。在多通道影像匹配过程中，传统的匹配方法是将多通道影像转化为灰度影像进行匹配，并没有体现出彩色及多波段影像在影像匹配过程中多通道信息的优势。

发明内容

针对现有技术的缺点，本发明提出将多通道颜色信息引入最小二乘匹配，以达到提高影像匹配精度，提升匹配方法稳定性的目的。

本发明的技术方案为一种基于多通道的最小二乘匹配方法，包括以下步骤：

步骤1，初始匹配前方交会得到物方三维点坐标P(X_c,Y_c,Z_c)；

步骤2，基于匹配点及其周围影像窗口中各像素在不同通道灰度值建立误差方程，通过辐射畸变和几何畸变改正值的迭代优化，搜索最佳匹配点位，实现包括以下步骤，

步骤2.1，以参考影像上待匹配像点(x_0c,y_0c)为中心，一个像素为采样间隔，从参考影像上取出一个μ×μ个像素大小的影像窗口，计算窗口内每个像素的像点坐标(x₀,y₀)，其中μ为预设值；

步骤2.2，以三维点(X_c,Y_c,Z_c)为中心建立物方面元P；

步骤2.3，计算步骤2.2中所取影像窗口中的μ×μ个像点投影到物方面元上的物点坐标(X,Y,Z)；

步骤2.4，计算物方面元物点(X,Y,Z)投影到搜索影像上的像点坐标(x_i,y_i)，其中i为第i张搜索影像；

步骤2.5，分别计算对应像点(x₀,y₀)与(x_i,y_i)在各通道的灰度值g₀(x_0j,y_0j)、g_i(x_ij,y _ij)，其中j为影像第j个波段通道；

步骤2.6，根据共线方程约束和最小二乘匹配原理建立误差方程；

步骤2.7，计算误差方程，解求辐射畸变与几何畸变改正值；

步骤2.8，当所有改正值小于预设改正值阈值时，停止迭代取参考影像与各搜索影像窗口的中心点为最佳匹配点位；否则，计算改正值改正畸变参数，重复步骤2.2至2.7，并将迭代次数计算值+1，当迭代次数大于预设次数阈值仍未出现所有改正值小于预设改正值阈值时，判断匹配失败。