专利名称：一种遥感图像配准方法
技术领域：
本发明涉及图像处理技术，具体指一种遥感图像配准方法，应用于多光谱数据融 合和遥感图像拼接
背景技术：
图像配准技术是根据应用需求发展起来的图像分析技术，在医疗影像、遥感图像 等领域有广泛的应用。图像配准算法可概括为两类，即基于区域的配准和基于特征的配准。 如文献〈〈Infrared Image Registration and High-Resolution Reconstruction Using Multiple Translationally shifted Aliased Video Frames》所述，传统图像配准算法复 杂，计算量大；又如文献《图像配准及其在目标精确定位中的应用》所述，两类算法均对场景 变化敏感，使算法不具鲁棒性。
发明内容
本发明的目的是提供一种计算量较小，对缓慢变化场景具有鲁棒性的遥感图像配 准算法。本发明在基于区域的配准算法基础上，对待配准图像进行变换处理，对匹配度计 算准则进行优化，降低计算量，提高在变化场景情况下算法的鲁棒性。算法步骤如下(1) 从存储介质中读取原始图像数据；(2)对各原始图像进行预处理；(3)进行二值化处理实现 图像分割；(4)对二值化图像进行腐蚀和膨胀处理；(5)对腐蚀和膨胀处理后的二值图像运 用Roberts交叉梯度算子，提取单值边缘；(6)对边缘图像计算匹配度，寻找最佳匹配点； (7)对任一图像进行双线性插值和平移变换；(8)输出配准图像。其中步骤(2)中预处理算法包括基于统计参数的灰度信息调整和基于常量统计 量法的非均勻性校正，表述如下A.有两幅灰度级不一致的灰度图像￡—^4，坐标(χ，y)处的灰度值分别为fa(x， y)和fb(x，y)，Z"和叉分别为均值，var(fa)和var(fb)分别为Ullja方差， fa' (χ, y)和fb' (χ, y)分别为校正后坐标(X，y)处的灰度值，则基于图像统计值的灰度 校正方法为fa \x,y) = faix^l'/" ■ ^r(fb) + Jb (1)
var(/Jfb' (χ, y) = fb(x, y)(2)B.对于具有N个像元的线列探测器，假设只存在增益非均勻性。对每一像元i，计 算其响应均值K=ZKj(3)其中，j = 1，2，...，M，M为采样次数，Vy为第i像元第j个采样点的响应值。然 后获得所有像元的平均响应值
权利要求
一种遥感图像配准方法，其特征在于包括以下步骤(1)从存储介质中读取原始图像数据；(2)原始图像预处理对原始图像数据进行基于统计参数的灰度信息调整和基于常量统计量法的非均匀性校正；(3)进行二值化处理实现图像分割；(4)对二值化图像进行腐蚀和膨胀处理；(5)对腐蚀和膨胀处理后的二值图像运用Roberts交叉梯度算子，提取单值边缘；(6)对单值边缘图像计算匹配度，寻找最佳匹配点；(7)对任一图像进行双线性插值和平移变换；(8)输出配准图像。
2.如权利要求1所述的一种遥感图像配准方法，其特征在于步骤4中所述的对二值 化图像进行腐蚀和膨胀处理的方法是A被 B 膨胀乂十5 = {z|(5)zn乂关0}(1)B对A的腐蚀」Θβ = {ζΚ5)ζ￡」}(2)其中，A和B是二维整数空间Z2中的集合，为=丨=-6，6e 5}为B的反射，(A)z =Iclc = a+z,a e Α}表示为集合A平移到点ζ = (zi;z2),z e Z2，定义模版B为 *B= * I *，*表示不关心该元素的值(3)* * J依次对二值图像进行P次腐蚀和P次膨胀，P > 1，由用户指定，消除闭合区域内的微小 空洞，即图像中的细节。
3.如权利要求1所述的一种遥感图像配准方法，其特征在于步骤6中所述的匹配度 计算步骤如下对于两幅二值边缘图像E1' (i，j)和E2' (i，i)，其中E1' (i，i)的宽和高分别为I、 H1, E^ (i，i)的宽和高分别为W2、H2,对每一图像分别定义行向量R和列向量L为 1H1^1O)=Σ￡ι w) 0)=Ta ’(i'’y)， i=υ”.·,Η、,=ι,2,.·.，％>=1 (=1 2H,R2 (0 = TjE2 V, J) ,L2 U) = XE2 ■(/, j), i = \,2,...,H2J = I,2,...,W2>1 /=1Α.计算图像间行向量间和列向量间的相关系数CorrR和CorrL CorrR(m) = J^R2(J)R1 (i + m) ,CorrL{n) = ^I2(y)AU + )) ) 4 5( (Ni/ 6/Iv其中，m，η为实数，通过对R1和L1的线性插值可以得到R1 (i+m)和Ljj+n) R1 (/ + m) 二(1 _ m + |_m」)χ 代 0. + L w」)+ (m _ |_m」)χ 代(ζ. + L J」+ ) LiU + n) = (l-n + \_n\)xLiU + ln\) + (n-ln\)xLl(j + ln\ + \)(7)LH、|_ 」分别表示为m，η的整数部分。B.分别求 CorrR 和 CorrL 中的最大值，计 CorrR(M) = max {CorrR(m)}, CorrL(N) = max {CorrL (η)}，则(Μ, N)为最佳匹配点。全文摘要
本发明涉及图像处理技术领域，具体是指一种遥感图像配准算法，其包括以下操作步骤(1)从存储介质中读取原始遥感图像数据；(2)对各原始图像进行预处理；(3)进行二值化处理实现图像分割；(4)对二值化图像进行腐蚀和膨胀处理；(5)对腐蚀和膨胀处理后的二值图像运用Roberts交叉梯度算子，提取单值边缘；(6)对边缘图像计算匹配度，寻找最佳匹配点；(7)进行图像间的变换；(8)输出配准信息和配准图像。本发明可应用于多光谱数据融合和遥感图像拼接中。
文档编号G06T7/00GK101957991SQ201010286010
公开日2011年1月26日 申请日期2010年9月17日 优先权日2010年9月17日
发明者危峻, 周倩婷, 徐志鹏, 田犁, 董小静 申请人:中国科学院上海技术物理研究所