一种遥感图像形状特征配准方法
【技术领域】
[0001] 本发明属于图像处理领域，涉及一种遥感图像的配准方法。
【背景技术】
[0002] 遥感图像的配准是对取自不同时间、不同传感器、或不同视角的同一场景的两幅 以上图像进行信息对齐的过程。多时相或不同波段的遥感图像提供了冗余的信息描述，可 综合其信息进行整合或专项产品生成，以弥补视场或时间分辨率的不足。
[0003] 常用的图像配准方法大致分为两类：一类是基于区域的方法，即按区域相似性或 相关性对图像进行配准，如Pearson等人最先提出的相关系数法、Barnea等人提出的序贯 相似法、Shannon互信息法等。此类方法适用性窄、精度较低，但其简单易实现，在特定的 少数场合使用；另一类为基于特征（点、线、面等）的方法，即利用图像中稳定可靠的特征 信息，提高特征的区分能力，同时确保对光照、噪声、变换关系等干扰项的鲁棒性。其配准 精度和效率较好，是当前主流的图像配准手段，包括Harris等人提出的角点及后续算法 (Harris-Laplace、Hessian_Laplace、SUSAN)、Lowe 提出的 SIFT (Scale invariant feature transform)及后续算法（ASIFT、PCA-SIFT)、Fourier_Mellin 功率谱函数法、Corvi 等人米 用的小波分析法等。此类算法采用特征附近的区域信息，形成高维的特征描述符，提高了配 准的稳定性，但不具有严格的仿射不变性且计算复杂度较高。
[0004] 通常，多时相的遥感图像具备以下特性：
[0005] 1)多时相遥感图像背景通常发生较大的变化，灾害前后的图像更为明显。但整体 的形状拓扑结构保存较好；
[0006] 2)成像条件不一致，包括噪声、侧摆、光照等；
[0007] 3)像素尺寸巨大，数据处理时效性矛盾突出。
[0008] 相应地，已公开的配准方法对多时相，尤其是多波段遥感图像配准存在以下问 题：
[0009] 1)区域特征描述符依赖纹理信息，对形状明显的同态区域，如海岸和道路等地物 表现不佳，适用性差；
[0010] 2)理论上对仿射变换缺少不变性支持，对侧摆造成的干扰较为敏感；
[0011] 3)无法进行全局配准，其计算复杂度高。
【发明内容】
[0012] 本发明解决的技术问题是：克服现有基于区域特征描述符进行图像配准的不足， 针对大幅遥感图像，提供了一种基于形状特征的并行图像配准方法，通过对子块图像采用 反数学模型提取极大显著水平线，抵抗仿射变化、噪声等的影响，归一化后可以实现快速搜 索，并且在全局图像变换时能够兼顾配准精度和全局几何关系，实现快速高精度的仿射不 变配准。
[0013] 本发明的技术解决方案是：一种遥感图像形状特征配准方法，包括如下步骤：
[0014] (1)对基准图像Ik和待配准图像I s分别进行相同的分块，得到基准图像分块集合 Sub1^P待配准图像分块集合Sub s，Sub1^P Subs中的元素分别记为SfMf?風和5喊^，i为图 像分块的索引号，各图像分块在宽度方向和高度方向的长度分别记为subw和subh ;
[0015] ⑵遍历SuMiP Subs，采用水平线描述各图像分块和汾也,:中的形状信息， 得到SubK的水平线全集Lii,以及Subs的水平线全集
[0016] (3)从[风中挑选出由最大显著水平线构成的最大显著子集iWazL扣，从中 挑选出由最大显著水平线构成的最大显著子集
[0017] (4)提取MazL私中各元素的双切线或平直片段，构成形状描述集合/^;提取 MazL1S,:中各元素的双切线或平直片段，构成形状描述集合1?;
[0018] (5)利用步骤⑷得到的^風和^^:，对和进行仿射不变归一 化，得到处理后的水平线集合A7Xiii:和·ΛΓΙ^?;
[0019] (6)遍历iVi^和寻找匹配的水平线，得到匹配形状对，上的匹配形 状形成集合TVLiii.上的匹配形状形成集合T1Liii;
[0020] (7)将:TL5i?与!TLiiz中的水平线按长度进行等分，等分时以匹配形状对的仿射 不变归一化后的零点为起始点，并将等分时的起始点与各分点对应的像素点作为与 '中的匹配点对；中的匹配点集合为/5?，：TL i^中的匹配点集合为/?;
[0021] (8)根据匹配精度要求，从中剔除不满足匹配精度的匹配点对，得到同 名点对集合P#PP S;
[0022] (9)利用匹配点对集合匕和P s拟合全局坐标变换映射关系，根据得到的全局坐标 变换映射关系，对待配准图像Is进行整体坐标变换，并通过像素插值得到配准结果。
[0023] 所述步骤（2)中的水平线为区域X λ (U)的包络线像素的集合，
[0024]
【主权项】
1. 一种遥感图像形状特征配准方法，其特征在于包括如下步骤： (1) 对基准图像Ik和待配准图像I s分别进行相同的分块，得到基准图像分块集合Sub κ 和待配准图像分块集合Subs，Subjl] Subs中的元素分别记为和i为图像分 块的索引号，各图像分块在宽度方向和高度方向的长度分别记为subw和subh ; (2) 遍历Sub1^ Sub s，采用水平线描述各图像分块和汾成^中的形状信息，得到 SubK的水平线全集Liii以及Subs的水平线全集Lw ⑶从LEi中挑选出由最大显著水平线构成的最大显著子集MaxLft，从中挑选 出由最大显著水平线构成的最大显著子集AiazLs,:; (4) 提取中各元素的双切线或平直片段，构成形状描述集合1\;提取 i\f 中各元素的双切线或平直片段，构成形状描述集合 (5) 利用步骤⑷得到的…拓和^民，对Maaji^和MazL1Si进行仿射不变归一化，得 到处理后的水平线集合 (6) 遍历WLsi和寻找匹配的水平线，得到匹配形状对，iVLSi.上的匹配形状形 成集合7^氐，iVL/U：的匹配形状形成集合 (7) 将I1Lsi?与中的水平线按长度进行等分，等分时以匹配形状对的仿射不变归 一化后的零点为起始点，并将等分时的起始点与各分点对应的像素点作为TLsi与 中的匹配点对；中的匹配点集合为尸拓，中的匹配点集合为Psi; (8) 根据匹配精度要求，从尸心和/^,中剔除不满足匹配精度的匹配点对，得到同名点 对集合P#PPS; (9) 利用匹配点对集合匕和P s拟合全局坐标变换映射关系，根据得到的全局坐标变换 映射关系，对待配准图像Is进行整体坐标变换，并通过像素插值得到配准结果。
2. 根据权利要求1所述的一种遥感图像形状特征配准方法，其特征在于：所述步骤（2) 中的水平线为区域X λ (u)的包络线像素的集合， Xx{u) = {x,y e R2,u{x/y) > Λ} 其中λ为离散化给出的数值阈值，u(x，y)表示图像。
3. 根据权利要求1所述的一种遥感图像形状特征配准方法，其特征在于：所述步骤 (3)中获取最大显著水平线的计算方法相同，具体为：当满足关系 式队3〇1^!￡,0。|〇11(1，7)|)1/2<|时，将长度为1的水平线(：为作为|水平下的最大 显著水平线Cmax，其中Du(X，y)为图像u(x，y)的梯度图，ξ为控制检测虚警数的阈值， 丑(Ai) = 〉M)，> Α〇 =.奪?]Χ)"???}.，符号#表不集合的基数，Nii为 1^, 全部水平线的个数，Cmax的集合即为
4. 根据权利要求1所述的一种遥感图像形状特征配准方法，其特征在于：所述步骤（4) 中获取&,与的方法相同，具体为：如果C max上存在拐点，则取拐点对应的双切线作为形 状描述的一部分；如果Cmax为凸形或拐点较少时，则采用平直片段进行形状描述，具体操作 如下： 假定(：_是η个折点组成的曲线，记其始末点弦C，主方向为像素长度为d，
3 Cmax上相邻两点C i、Ci+1相对C的最大方向 偏转， a) 对最大显著水平线上所有的平直片段，寻找p(a，d)=(吾)d/2 <**且α < α*的 候选片段，Pi"= 10 Λ a #= 1 ; b) 寻找并保留候选片段中p( a，d)最小值的片段，去除与最小值片段相连的任意候选 片段； c) 重复直到遍历所有候选片段，最终得到Cmax的平直片段描述Fmax; Fmax与双切线共同构成集合
5. 根据权利要求1所述的一种遥感图像形状特征配准方法，其特征在于：所述步骤（5) 中仿射不变归一化获取的方法相同，具体为： 对任意最大显著水平线Cany，其上某平直片段或双切线Fany，完成： a) Cany包围区域的质心记为G，从G作直线平行于F my，得到的两分块质心分别记为匕和 G3; b) 连接GjP G 3，对GjP G 3连线所分两分块计算其质心，分别记为G 2和G 4; c) 点G、GJP G 2构成仿射变换基底，对C any的仿射归一化就是寻找仿射变换实现将{G， G2，GJ 映射到{(0,0)，（1，0)，（0，1)}; JWaicL1Si归一化后得到的水平线集合记为_/νΧβ?:和
6. 根据权利要求1所述的一种遥感图像形状特征配准方法，其特征在 于：所述步骤（6)中寻找匹配的水平线的方法如下：当且仅当满足关系式 d(iV[Si，iVL私）(盖)吋，确定形状见[^与#[坑是ε水平显著匹配对，其中 (念)=sup {J > ?，P(c^(iVLs,，石）< <5) S吾}，sup为集合的上确界，d为归一化曲 线间的欧式像素距离，m为形状的集合基数，ε =1，δ* e [〇，1]。
7. 根据权利要求1所述的一种遥感图像形状特征配准方法，其特征在于：所述步骤（8) 中剔除不满足匹配精度的匹配点对的方法为： a) 按RANSAC从/?和^我到仿射变换关系T ; b) 将Psl?按T投影得到77?，计算11/?与Pii1每点像素偏差e，并剔除e> ω的点对， 取ω=〇. 5~2,其中 β = y/(TPSi(x) - PRi(xW + (TPSi(y) - PRi(y))2 c)重复步骤a)直到剩余每个点对都满足精度要求。
【专利摘要】一种遥感图像形状特征配准方法，采用对立检测背景模型，从图像中提取稳定的最大显著形状特征，完成仿射归一化，结合以配准精度为指导的误匹配去除方法控制误差。该方法基于反数学问题描述，提供了一种高精度遥感图像配准机制，对不同图像的灰度差异和波段间的场景变化不敏感，克服了背景或纹理变化带来的难题，同时具有仿射不变特性且并行执行效率高，特别适用于尺度变化和旋转条件下的多源遥感图像配准。
【IPC分类】G06T7-00
【公开号】CN104732529
【申请号】CN201510098450
【发明人】曹世翔, 岳春宇, 邢坤, 何红艳, 句龙, 周楠, 李岩, 张炳先, 李方琦, 江澄
【申请人】北京空间机电研究所
【公开日】2015年6月24日
【申请日】2015年3月5日