[发明专利]一种遥感图像自动配准点错误匹配消除方法

摘要

本发明提供了一种遥感图像自动配准点错误匹配消除方法，其特征包括以下步骤图像获取——提取特征点，建立最初匹配关系——利用欧式空间距离方法在集合UA中搜索距离其最近的K个特征点——判断{PixAo，PixBo}与其周围点的n个特征点符合角度自洽要求——得到同名点集合Uright和错误同名点Uwrong等步骤。通过本发明，两景遥感图像在使用任意特征点提取和匹配算法后，得到匹配点对集合和特征点描述向量后，利用本方法可以实现误匹配特征点对的消除。

主权项

一种遥感图像自动配准点错误匹配消除方法，其特征在于包括以下步骤：步骤1，图像获取：利用Quick Bird或IKONOS传感器获取不同时相的高空间分辨率图像A与图像B；步骤2，提取特征点，建立最初匹配关系：提取图像A与图像B中的特征点，得到特征点集合{PixAh|h＝1，2，…M}和{PixBj|j＝1，2，…N}，利用FlannBasedMatcher方法进行特征点匹配，得到初始同名点集合Urelation＝{PixAo，PixBo|o＝1，2，…min(M，N)}；则Urelation中的特征点由A图像中的特征点集合UA＝{PixAo|o＝1，2，…min(M，N)}，和B图像中的特征点集合UB＝{PixBo|o＝1，2，…min(M，N)}组成；步骤3，任意选取Urelation中一对同名特征点{PixAo，PixBo}，对于特征点PixAo，利用欧式空间距离方法在集合UA中搜索距离其最近的K个特征点，K为小于50的自然数，得到UAsub＝{PixAo|o＝1…K}，同理搜索距离PixBo最近的K个特征点，得到UBsub＝{PixBo|o＝1…K}；根据Urelation判断UAsub与UBsub中同名点的个数n：若n<3，令K＝K+10，重复本步骤；若K>30并且n<3，则认为{PixAo，PixBo}为错误同名点，将其加入Uwrong集合；若n≥3，则得到UAsub与UBsub中n个同名点对集合Urs＝{PixAi，PixBi|i＝1，2…n}；步骤4，将自洽角度定义为γ,0°≤γ≤60°，对于Urs中的一对同名点{PixAi，PixBi}，计算PixAo到PixAi连线与PixAo自身方向的夹角α，计算PixBo到PixBi连线与PixBo自身方向的夹角β，PixAo与PixBo自身夹角由SIFT或SURF特征点提取方法计算得到；若{PixAo，PixBo}与Urs中每一对同名点{PixAi，PixBi}均有|α－β|<γ的关系，则认为{PixAo，PixBo}与其周围点的n个特征点符合角度自洽要求，{PixAo，PixBo}为正确的同名点，将其加入到Uright集合，否则加入Uwrong集合；步骤5，对Urelation中的每一对同名点{PixAo，PixBo|o＝1，2，…min(M，N)}，重复进行步骤3与步骤4的操作，得到初选正确同名点集合Uright和错误同名点Uwrong；将Uright作为Urelation，再重复步骤3与步骤4，直到Uright集合中同名点对数量不再变化为止；其中Uright由A图像中的特征点UAright集合与B图像中的特征点UBright集合组成；步骤6，对于Uwrong中的每一对同名点{PixAo，PixBo}，对于特征点PixAo，利用欧式空间距离方法在集合UAright中搜索距离其最近的P＝10个特征点，得到UAsub＝{PixAo|o＝1…P}，同理搜索UBright中距离PixBo最近的特征点，得到UBsub＝{PixBo|o＝1…P}；根据Uright判断UAsub与UBsub中同名点的个数为n；若n<3，令P＝P+10，重复本步骤；若P>30并且n<3，则认为{PixAo，PixBo}为错误同名点，加入Uwrong’集合；若n≥3，则得到n个同名点对Urs＝{PixAi，PixBi|i＝1，2…n}；若{PixAo，PixBo}同这n个特征点符合步骤4所述的角度自洽要求，则认为{PixAo，PixBo}为正确的同名点，加入Uright；步骤7，将Uright和Uwrong’作为步骤6的初始条件，重复步骤6，直到Uright和Uwrong’稳定，则Uright为全部正确同名点；步骤8，结果的输出：将Uright输入ArcGis图像校正系统，输出图像A’，使图像A’与图像B完全匹配。