[发明专利]一种遥感图像匹配优化方法、装置、电子设备及存储介质

说明书

本发明公开了一种遥感图像匹配优化方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：基于基准遥感图像，对待匹配遥感图像进行纠正，以消除待匹配遥感图像与基准遥感图像之间的几何形变、尺度以及旋转差异；确定待匹配遥感图像与基准遥感图像之间的匹配区域；使用SIFT算法对待匹配遥感图像中的匹配区域和基准遥感图像中的匹配区域进行特征提取，并将提取到的极值点中大于极值点阈值的点作为提取到的特征点；基于提取到的特征计算基准遥感图像和待匹配遥感图像中的特征匹配点对，得到初始匹配结果；使用RANSAC算法对初始匹配结果进行优化，得到待匹配遥感图像和基准遥感图像的图像匹配结果。通过实施该方法，能够较准确且以较高效率实现对低空飞行器拍摄的遥感图像的匹配。

技术领域

本发明涉及多媒体信息处理技术领域，尤其涉及到一种遥感图像匹配优化方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

近年来，从无人机遥感应用于钓鱼岛地形测绘、到四川芦山地震进行灾害遥感监测与灾情评估，再到国家海洋资源的常态监测，低空遥感技术凸显了它在地形测绘、灾害应急监测与灾情评估、环境监测等众多领域的优势和应用价值，低空遥感数据处理技术也迅速成为研究的热点。影像匹配是低空遥感数据处理的关键技术之一，其匹配质量直接影响到后续成果的优劣。

由于低空飞行器处于不断飞行移动的状态，因此相对于普通图像匹配，低空飞行器遥感图像匹配存在以下技术难点：第一，相邻影像间的旋偏角大，难以直接进行灰度相关匹配；第二，飞行器的飞行高度、横滚角和俯仰角变化大，从而导致影像间的比例尺差异大，降低了灰度相关匹配的成功率和可靠性；第三，相邻影像间的左右重叠度和上下重叠度变化大，加上低空遥感影像摄影比例尺大，造成表面不连续地物(如高楼)在影像上的投影差大，因而无法确定匹配的搜索范围。

因此，如何实现对低空飞行器遥感图像的准确高效的匹配成为亟待解决的问题。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供了一种遥感图像匹配优化方法、装置、电子设备及存储介质，以解决现有普通图像的图像匹配方法直接适用于低空飞行器的遥感图像时的匹配效果较差的问题。

根据第一方面，本发明实施例提供了一种遥感图像匹配优化方法，包括如下步骤：基于基准遥感图像，对待匹配遥感图像进行纠正，以消除待匹配遥感图像与基准遥感图像之间的几何形变、尺度以及旋转差异；确定待匹配遥感图像与基准遥感图像之间的匹配区域；匹配区域是指待匹配遥感图像与基准遥感图像之间的重叠区域；使用SIFT算法对待匹配遥感图像中的匹配区域和基准遥感图像中的匹配区域进行特征提取，并将提取到的极值点中大于极值点阈值的点作为提取到的特征点；基于提取到的特征点计算基准遥感图像和待匹配遥感图像中的特征匹配点对，得到初始匹配结果；使用RANSAC算法对初始匹配结果进行优化，得到待匹配遥感图像和基准遥感图像的图像匹配结果。

通过基于基准遥感图像，对待匹配遥感图像进行纠正，以消除待匹配遥感图像与基准遥感图像之间的几何形变、尺度以及旋转差异，能够消除低空飞行器图像由于飞行器的旋转偏角、飞行高度以及俯仰角等情况对飞行器图像的影响；而由于飞行器处于不断飞行移动的状态，飞行器的拍摄对象是不断变化的，在进行图像匹配时，具有匹配意义的仅为基准遥感图像和待匹配遥感图像之间的重叠区域，因此，待匹配遥感图像与基准遥感图像之间的匹配区域仅为该重叠区域，从而能够排除基准遥感图像和待匹配遥感图像中没有必要进行特征提取以及特征匹配的区域，提高该遥感图像匹配优化方法的匹配效率；同样由于飞行器处于不断飞行移动的状态，飞行器的飞行高度、横滚角和俯仰角变化大，从而导致影像间的比例尺差异大，因而使用SIFT算法对待匹配遥感图像中的匹配区域以及基准遥感图像中的匹配区域进行特征提取，能够提高特征点的提准确性，从而提高最终的图像匹配结果的准确性；同时，通过使用RANSAC算法对初始匹配结果进行优化后得到的匹配结果作为待匹配遥感图像和基准遥感图像的最终图像匹配结果，能够进一步提高最终的图像匹配结果的准确性。