[发明专利]基于特征点几何拓扑关系的SAR图像自动配准方法

摘要

本发明公开了一种基于特征点几何拓扑关系的SAR图像自动配准方法，属于遥感图像处理及应用领域。本发明通过提取图像固定区域及质心、确定非共线匹配点对之间的几何拓扑关系、基于几何拓扑关系寻找完备匹配点集合、筛选同名点集以及图像配准五个步骤，完成了仿射变换下SAR图像的自动配准，解决了通常SAR图像配准方法存在的对图像灰度及噪声敏感等问题，具有抗噪能力强、配准精度高、算法复杂度低等优点，在地理遥感及军事侦察等方面具有广泛的应用前景。

主权项

1.基于特征点几何拓扑关系的SAR图像自动配准方法，其特征在于包括以下几个步骤：步骤一：提取参考图像与待配准图像的固定区域及质心利用区域生长的方法对水域、草坪、农田以及道路等在图像上表现为平滑暗区的固定区域进行提取，提取固定区域后，区域中所有像素点的坐标均值即为区域的质心，将质心作为特征点用于后续的图像配准；步骤二：确定符合同一个仿射变换关系的所有非共线点对之间的几何拓扑关系，包括以下步骤：2.1)分别从参考图像与待配准图像中提取特征点集并构建基准三角形点对令P＝{p1，p2，..，pn}与Q＝{q1，q2，..，qn}分别为从参考图像与待配准图像中提取的特征点集，将任意三个非共线点对(pi，qi′)、(pj，qj′)与(pk，qk′)组成基准三角形点对，其中，pi、pj与pk为点集P中的特征点，下标i、j与k代表特征点在点集中的序号，qi′、qj′与qk′分别表示点集Q中的特征点，下标i′、j′与k′代表特征点在点集中的序号；2.2)确定基准三角形点对的支持集合基准三角形点对的支持集合为其中所有任意两个点对的支持集合的交集，即SSii′jj′kk′＝SSii′jj′∩SSii′kk′∩SSjj′kk′    (1)其中，SSii′jj′kk′是基准三角形点对{(pi，qi′)，(pj，qj′)，(pk，qk′)}的支持集合，其中的任一个点对与基准三角形点对中任两个点对组成的三角形点对，均与基准三角形点对具有相同的面积比；SSii′jj′是点对(pi，qi′)与(pj，qj′)的支持集合，SSii′jj′中每一个点对与(pi，qi′)、(pj，qj′)组成的三角形点对均与基准三角形点对具有相同的面积比，SSii′kk′与SSjj′kk′分别为点对(pi，qi′)、(pk，qk′)与点对(pj，qj′)、(pk，qk′)的支持集合；2.3)确定符合基准三角形点对确定的仿射变换关系的非共线点对之间的几何拓扑关系若基准三角形点对的支持集合为空集，则只有该基准三角形中的三个点对符合自身确定的仿射关系；否则，从基准三角形点对与其支持集合中任取一点对，两点对的支持集合与基准三角形点对的支持集合的交集中的点均符合由基准三角形点对确定的仿射变换关系；步骤三：基于几何拓扑关系寻找完备匹配点集合定义完备匹配点集合为符合同一个仿射变换关系的所有点对集合，由步骤二得到的仿射变换下特征点间的几何拓扑关系可知，若从基准三角形点对与其支持集合中任取一点对，则两点对的支持集合与基准三角形点对的支持集合的交集与基准三角形点对共同构成一个完全匹配点集，即：其中，CMSii′jj′kk′为包含基准三角形点对{(pi，qi′)，(pj，qj′)，(pk，qk′)}的完备匹配点集，SShh′tt′为基准三角形点对中的任两个元素(ph，qh′)与(pt，qt′)的支持集合，因此，完备匹配点集合寻找通过以下步骤实现：3.1)寻找匹配三角形点对集合任意三个非共线的特征点对组成三角形点对{(pi，qi′)，(pj，qj′)，(pk，qk′)}，若各点对所对应的区域面积比值均与三角形面积比值相等，则该三角形点对被划入匹配三角形点对集合C中；3.2)匹配三角形点对分组将匹配三角形点对集合中的元素根据面积比值进行分组，比值相近的被分为同一组，分组后得到其中i＝1，2，...，N，C_i中所有匹配三角形点对的面积比值都在一定的阈值范围内，N为根据实际情况划分的组数；3.3)寻找完备匹配点集对于步骤3.2)得到的每一个匹配三角形点对子集，令其中每一个匹配三角形点对作为基准三角形点对，根据完备匹配点集中特征点间的几何拓扑关系，寻找包含基准三角形点对的完备匹配点集合，通过以下步骤实现：3.3.1)寻找基准三角形点对中任两个点对的支持集合对于一组匹配三角形点对Cn，其中一个基准三角形点对中的任两个点对(ps，qs′)与(pt，qt′)，其支持集合SStt′ss′可通过寻找Cn中包含点对(ps，qs′)、(pt，qt′)的元素的并集获得；3.3.2)寻找基准三角形点对的支持集合通过3.3.1)获得基准三角形点对中任两个点对的支持集合后，可根据公式(1)得到基准三角形点对的支持集合；3.3.3)确定完备匹配点集若基准三角形点对的支持集合为空集，则包含该基准三角形点对的完备匹配点集合即为其自身；若支持集合非空，则根据公式(2)计算包含基准三角形点对的完备匹配点集合；3.4)重复步骤3.3)，直至获得全部完备匹配点集合；步骤四：筛选确定图像间正确仿射变换关系的同名点集虽然完备匹配点集合中所有点对均符合一个相同的仿射变换关系，但此仿射变换关系未必与图像间真实的变换关系一致；在所有的完备匹配点集合中，只有一个完备匹配点集合能够确定图像间正确的仿射变换关系，该完备匹配点集合为同名点集；为了筛选出同名点集，获得图像间的形变关系，通过以下步骤实现：4.1)对于每一个完备匹配点集{(pi，qi′)，(pj，qj′)，...，(pk，qk′)}，利用最小二乘法寻找一个满足最小平方距离匹配准则的仿射变换T；4.2)对经区域提取操作后的二值待配准图像进行逆变换4.3)计算参考图像与逆变换图像之间的配准精度分别从二值参考图像与逆变换图像中提取完备匹配点集中匹配点对应的区域切片，并保证切片像素尺寸完全相同；计算所有切片的图像相似度，并取均值作为参考图像与逆变换图像的配准精度；4.4)重复步骤4.1)、4.2)、4.3)，对全部完备匹配点集合进行相同操作，最后将具有最高配准精度的完备匹配点集合作为同名点集；步骤五：图像配准由同名点集确定的特征点间的映射关系T作为图像间的仿射变换关系，将待配准图像进行逆变换，即可得到与参考图像配准后的结果。