[发明专利]一种基于精确点位预测模型的遥感影像密集匹配方法

摘要

本发明涉及一种基于精确点位预测模型的遥感影像密集匹配方法，属于遥感测量技术领域。本发明首先提取影像特征点作为初始匹配同名点；提取待匹配影像的特征点Pi；利用仿射变换模型和初始匹配同名点对所提取的待匹配特征点Pi进行同名点预测，以及相关系数匹配，得到的Pi同名点，并将得到同名点作为下一层加密匹配的已知点，重复特征点提取、点位预测和相关系数匹配过程，进行逐层加密匹配，直至获取满足需要的匹配点数量。本发明所采用的逐层加密匹配以及精确点位预测机制能够有效解决火星表面影像密集匹配的问题，且随着加密匹配过程中同名点的逐渐增多，点位预测精度逐步提高，最终可达到1～3个像素的高精度点位预测结果。

主权项

一种基于精确点位预测模型的遥感影像密集匹配方法，其特征在于，该密集匹配方法包括以下步骤：1)基于严密几何模型对HRSC影像进行近似核线重采样；2)对重采样后的HRSC影像利用SURF算法提取影像特征点作为初始匹配同名点；3)将得到的初始匹配同名点作为已知点进行第一次加密匹配，提取待匹配影像的特征点Pi；4)利用仿射变换模型对所提取的待匹配特征点Pi进行同名点预测，并确定搜索窗口范围；5)以预测点为中心，在预测点搜索窗口范围内计算各点与待匹配特征点Pi的相关系数，从而确定待匹配特征点Pi的同名点，所述各点为搜索窗口范围内的HRSC影像上的像点；6)将得到的同名点作为下一层加密匹配的已知点，重复步骤3)至步骤5)的特征点提取、点位预测和相关系数匹配过程，进行逐层加密匹配，直至获取满足需要的匹配点数量，或者影像中已经不能再提取出特征点。