工艺领域
本发明涉及一种基于匹配技术的多源遥感影响的自动纠正技术，属于多源遥感影响的自动纠正技术的技术领域。
技术背景
对于光学传感器遥感影像之间的配准，传统的方法是由经验丰富的判图员利用手工选取影像上的特征点，如道路的交叉或其他特殊地物的特殊点，作为配准控制点，然后通过反复选取或调整控制点，可以达到像素配置的准精度，可见手工配准需要大量的时间和人力，本多源遥感影响的自动纠正技术基于小波金字塔的模板交叉相关匹配对光学传感器遥感影像进行自动配准，模板交叉相关的算法可以提供数量丰富的配准控制点，达到较高的配准精度，解决了利用人工带来的误差，提高了工作效率。
技术实现要素：
发明目的：本发明所要解决精准度低、工作效率低的技术问题，本发明提供一种基于匹配技术的多源遥感影响的自动纠正技术。
工艺方案：一种基于匹配技术的多源遥感影响的自动纠正技术，包括如下步骤：
第一步：开始输入影像和参考影像；
第二步：基于仿射变换的预处理，现将输入影像和参考影像进行粗配准，粗配准后在进行精配准；
第三步：基于harris算子提取特征点，将输入影像上的特征点的算子提取出来，根据这些特征点到参考影像上寻找相应的同名点；
第四步：建立小波金字塔，并在特征点控制下进行逐层模板交叉匹配；
第五步：特征点构建三角网并逐三角形分片纠正影像
第六步：根据纠正的影像输出结构。
进一步，所述逐层模板采用金字塔分层。
进一步，所述纠正影像采用多项式纠正。
本发明是基于小波金字塔的模板交叉相关匹配对光学传感器遥感影像进行自动配准，模板交叉相关的算法可以提供数量丰富的配准控制点，达到较高的配准精度，解决了利用人工带来的误差，提高了工作效率。
附图说明
图1为本实施例一种基于匹配技术的多源遥感影响的自动纠正技术的结构示意图。
具体实施方式
以下结合附图并通过具体实施例对本发明做进一步阐述，应当指出：对于本工艺领域的普通工艺人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，对本发明的各种等价形式的修改均落于
本技术：
所附权利要求所限定的范围。
实施例1：
如图1所示一种基于匹配技术的多源遥感影响的自动纠正技术，包括如下步骤：
第一步：开始输入影像和参考影像；
第二步：基于仿射变换的预处理，现将输入影像和参考影像进行粗配准，粗配准后在进行精配准；
第三步：基于harris算子提取特征点，将输入影像上的特征点的算子提取出来，根据这些特征点到参考影像上寻找相应的同名点；
第四步：建立小波金字塔，并在特征点控制下进行逐层模板交叉匹配；
第五步：特征点构建三角网并逐三角形分片纠正影像
第六步：根据纠正的影像输出结构。
进一步，所述逐层模板采用金字塔分层。
进一步，所述纠正影像采用多项式纠正。
本发明是基于小波金字塔的模板交叉相关匹配对光学传感器遥感影像进行自动配准，模板交叉相关的算法可以提供数量丰富的配准控制点，达到较高的配准精度，解决了利用人工带来的误差，提高了工作效率。