[发明专利]一种基于云掩膜的静止轨道卫星序列影像高精度配准方法

说明书

本发明公开了一种基于云掩膜的静止轨道卫星序列影像高精度配准方法。通过虚拟重成像方式生成单帧无畸变影像，消除序列影像单帧内部畸变；然后利用最大类间方差法计算的二次自适应阈值，对序列影像进行快速云检测；并利用序列影像间建立的粗几何关系获得非参考帧与参考帧间的同名匹配块，采用SIFT算法逐块进行匹配得到同名特征点；之后结合云检测结果剔除云区的误匹配点，并采用随机采样一致性对误匹配点进一步剔除，得到高可靠的同名点对；基于整体仿射变换的配准模型对序列影像进行配准处理。本发明有效避免云带来的匹配粗差，有利于提高序列影像配准的精度，实现序列影像的高精度配准。

技术领域

本发明属于遥感卫星影像处理领域，涉及一种基于云掩膜的静止轨道卫星序列影像高精度配准技术方案。

背景技术

地球静止轨道卫星具有对地观测位置相对固定、时间分辨率高、观测范围广等特点，适合于长期连续观测及快速访问成像，是卫星对地观测的重要一环。但由于其轨道高度极高，获取的大量序列影像间存在较大的非线性几何变形，需要进行高精度配准以保证序列影像后续处理和应用的质量。

基于影像匹配的像方配准是目前应用最广的影像配准方法，利用在待配准的影像之间通过影像匹配获取的同名像点，拟合待配准影像之间建立的几何纠正模型(如仿射变换模型)。而静止轨道卫星面阵相机具有轨道高度高和视场角窄的成像特点，造成单帧影像存在较严重的内部畸变，给序列影像间几何纠正模型的建立及同名像点的匹配增加一定的难度；再加上静止轨道卫星较大成像幅宽的标准景影像中云覆盖现象也较多，而云呈现出的缓慢移动特点，极易在较短成像间隔的序列影像匹配中引入大量的误匹配点，为序列影像高精度配准带来了困难。现有的误匹配点剔除算法往往考虑的是样本点较差情况下的剔除，很少考虑云层等运动目标点引起的误匹配，但这些点位误差较小，难以剔除。因此，如何消除单帧影像内部的畸变问题，简化待配准影像间的几何纠正模型，并有效抑制序列影像中云层等因素对影像匹配的影响，提高同名点匹配的可靠性和稳健性，是静止轨道卫星序列影像高精度配准的关键。

发明内容

本发明所要解决的问题是，针对静止轨道卫星序列影像内部畸变复杂和云区匹配粗差问题，提供一种基于云掩膜的序列影像高精度配准技术方案。

本发明的技术方案提供一种基于云掩膜的静止轨道卫星序列影像高精度配准方法，包括以下步骤：

步骤1，基于虚拟大面阵的单帧无畸变影像生成。静止轨道卫星采用面阵传感器成像，通过在焦面设计一个无畸变的虚拟面阵，基于真实面阵和虚拟面阵在物方空间的一致性来建立两者之间的坐标对应关系，将真实面阵影像重采样成无畸变虚拟面阵影像，以消除每一帧影像的内部畸变。

首先根据成像时的姿态、轨道参数以及高精度的内外方位元素检校结果，基于影像内部的二维指向角模型构建严格几何成像模型，如下式所示：

其中，

式中，λ为系数尺度因子；是几何检校的外方位元素，表示相机的安装矩阵，(pitch,roll,yaw)为相机安装角；为J2000坐标系到ADS坐标系的旋转矩阵，可根据成像时间由姿态数据插值得到；为WGS-84坐标系到J2000坐标系的旋转矩阵；[X_g Y_gZ_g]^T表示WGS-84坐标系下的物方点坐标；[X_body Y_body Z_body]^T表示投影中心在J2000坐标系下的坐标，可根据成像时间由轨道数据插值得到；(ψ_x,ψ_y)为二维指向角，是用来描述相机内部各个面阵探元的影像内部畸变模型；(s,l)是像平面坐标系下的探元坐标；ax₀,ax₁,…,ax₉和ay₀,ay₁,…,ay₉是几何检校内方位参数。