均勾分布的密集特征 点，在待配准影像上采用模板匹配的方法获取精确的同名点，相似测度采用相位一致性直 方图HOPC-Histogram of Phase Congruency;最终利用二次多项式模型进行变换，实现影 像间的高精度配准。2. 根据权利要求1所述的一种基于多层次策略的光学与SAR影像高精度配准方法，其 特征在于：所述步骤2具体包括以下步骤； 步骤2. 1 :对参考影像进行直线段的提取，若影像为光学影像或红外影像，采用LSD方 法；若影像为SAR影像，先采用基于Gaussian-Gamma-Shaped Bi窗口算子检测边缘，再采用 Hough变换提取直线特征； 步骤2. 2 :对待配准影像进行直线段提取，若影像为光学影像或红外影像，采用LSD方 法；若影像为SAR影像，先采用基于Gaussian-Gamma-Shaped Bi窗口算子检测边缘，再采用 Hough变换提取直线特征。3. 根据权利要求2所述的一种基于多层次策略的光学与SAR影像高精度配准方法，其 特征在于：所述步骤3中生成线对及对应的交点具体包括以下步骤； 步骤3. 1 :对提取的直线对进行处理，生成稳健的直线交点用于下一步匹配；为了获取 稳健的直线交点，采用以下规则： 1) 先对直线段进行过滤，去除长度小于阈值dlength的直线段； 2) 对所有直线段按长度大小进行排列，从最长的直线段起统计斜率相近的线段，并计 算线段间的距离，若两条直线段间的距离小于阈值d dlstanOT，则认为两条直线段属于同一条 直线，删除长度较短的直线，只保留同一方向上最长的直线段； 3) 在提取的直线段组合中，对直线夹角小于30度的线段不予考虑作为生成交点的线 段； 步骤3. 2 :对于提取出的直线段，其夹角或者延长线夹角大于30度的组成线对，并成生 交点；对每组直线对及其交点表示为：其中，IJPl j表示组成线对的两条直线，P u表示直线对的交点，Θ 表示直线对间的 夹角。4. 根据权利要求3所述的一种基于多层次策略的光学与SAR影像高精度配准方法，其 特征在于：所述步骤4具体包括以下内容； 经过人工初匹配后，图像中区域范围的形变已被消除，匹配线对精度得到提高，因此认 为满足以下几何关系的直线对交点为候选匹配点对：其中，式1)为直线对间的角度关系，组成候选匹配点的直线对间的夹角理论上应该一 致；与分别表示基准影像与待配准影像中直线对的夹角；由于直线提取过程中容易 出现误差，te设为5° ;式2)为直线间的位置关系，经过初匹配后的同名直线间的距离应 该较小；tdlst计算两直线间的距离，为两直线间的夹角，为一条直线的 中点到另一条直线间的距尚，d0max与d pmax用于归一化，d Dmax= 5°，d pmax= 5像素 ，t ―设 为20 ;假设最终共有m对候选匹配点对，将其表示为：式中，m表示候选匹配点对，表示集合中的每个元素(^包含的元素有基准影像 中的直线对及交点，况表示待配准影像中的直线对及交点。5.根据权利要求4所述的一种基于多层次策略的光学与SAR影像高精度配准方法，其 特征在于：所述步骤5具体包括以下内容； 引进三个矩阵MB、丽及M，其中MB与丽是记录候选匹配点对中的线段，M是匹配矩阵， 记录候选匹配点对中元素被选取的状态；假设在候选匹配点对C中有Nl条直线来自基准影 像线，N2条直线来自待配准影像；若集合C中第i个元素包含基准影像中第j条直线，则Hibu= 1，否则mb 1]= 0 ;同理， 若C中第i个元素包含待配准影像中第j条直线，则mri j = 1，否则mri j = 0 ;对于"一对多"、"多对一"或"多对多"的匹配线对，将其放在一个容器CN中；统计MB 与Mff中重复的行，依次将重复行的序号作为CN的元素；对于候选匹配点对的误匹配，考虑 特征在局部属性上的相似性；若所有的匹配点对都是正确的，则由它们每对点计算得到的 形状上下文匹配代价为零；相反，若存在误匹配，则其对应的匹配代价较大；为了剔除误匹 配点对，可以依次去掉匹配代价较高的点对；形状上下文以每个点为中心，建立极坐标系 log-polar空间，再将点与剩余点间的极半径和极角离散化，对点p，将它与点集P中其他 n-1个点构成的向量建立成一个直方图Ii1，直方图第k级为Ii1 (k): h； (k) = #{ (p-qi) e bin(k) |p e P, p ^ qj (3) 对其进行归一化处理为：其中，P为当前计算的点，Qi为点集P中剩余的n-1个点，bin (k)是log-polar空间中 每k个区域；对于两个点集中点i与点j，二者的匹配代价定义为：式中，K是直方图的量化等级，g(k)与h(k)分别表示点集中点ij的对其他点构成的 向量组成的直方图。例如log-polar空间分划分为5个半径，12个角度区域，则K为60 ; C(i，j)的值处于0~1之间，值越大，相似度越小； 最后，为了从候选匹配点对中选择出正确的子集，采用迭代剔除的方法依次剔除误差 最大的点对。6. 根据权利要求5所述的一种基于多层次策略的光学与SAR影像高精度配准方法，其 特征在于：所述步骤5中，采用迭代剔除的方法依次剔除误差最大的点对；具体步骤为： Stepl:计算所有候选匹配点对的形状相似度Cm，m = 1，2,…，M，找出具有最大误差的 点对的位置loc，令其对应的Mlc]。= 0 ; Step2:对剩余的点对更新CN ; St印3:重复St印1与St印2,直到CN为空且所有的匹配点对的形状相似度为0。7. 根据权利要求6所述的一种基于多层次策略的光学与SAR影像高精度配准方法，其 特征在于：所述步骤7包括以下步骤； 步骤7. 1 :将基准影像分割为N*M块区域，每块区域以图像的信息熵为控制特征点分布 的局部纹理，以获取均匀分布的特征点；每块区域内提取的特征点的个数为：式中，ni是图像空间中第i个图像块中分配的特征点数；Nsum为整幅影像上准备提取 的特征点个数；Ei是图像空间中第i个图像块的信息熵；j是图像所包含的灰度级，pj表示 整幅图像中灰度为j的像素出现的概率； 步骤7. 2 :模板匹配：对于每个特征点，模板窗口设置为100*100像素，搜索窗口设置为 11*11像素，通过模板匹配的方法在待配准影像上搜索与当前像素最为匹配的像素点；具 体过程包括： 首先，对特征点进行HOPC描述后，以两个描述符间的NCC度量二者的相似性，其公式 为：其中，\和V 8分别表示特征点A和B的HOPC描述符，r」和匕分别表示模板A和B的 HOPC描述符平均值； 利用HOPC-NCC作为相似性度量的影像精匹配过程具体方法为： 1) 影像粗配准后，确定参考影像与目标影像的重叠范围：为了获取均匀分布的密集特 征点，将重叠区域划分为N*M个互不重叠的子块，确定每块待提取特征点的个数；在每个子 块内对光学影像计算每个像点的Harris强度值，按从大到小的顺序排列，取前待提取数量 个特征点为候选特征点； 2) 由于基准影像与待配准影像已经经过粗配准，二者之间的尺度和旋转问题已基本解 决，因而可以在待配准影像的一个有限窗口内搜索同名匹配点；对于每个特征点，模板窗口 设置为101*101个像素，以HOPC-NCC作为相似性测度，通过模板匹配的方法在SAR影像上 搜索与之最匹配的像素点； 3) 由于利用模板匹配策略，匹配精度只能达到像素级：假定HOPC-NCC在（X，Y)处取得 峰值，由于HOPC-NCC的峰值必定在以为（Χ，Υ)中心的邻近区域内，因而通过在该邻近区域 内拟合H0PC-NCC，并计算其最大值，即可获取子像素级的配准精度； 4) 为了确保匹配点对的准确性，利用迭代误差剔除方法剔除可能存在的误匹配点对， 直到匹配精度小于一个像素； 步骤7. 3 :二次多项式模型变换：根据最终获取的均匀分布的同名点对计算二次多项 式变换参数，并对待配准影像进行纠正。
【专利摘要】本发明提供一种基于多层次策略的光学与SAR影像高精度配准方法。该方法首先根据直线段间的几何关系寻找所有的候选匹配直线及其交点，再根据交点间的拓扑关系，剔除误匹配。通过这种逐步求精的多层次匹配策略既保证算法的有效性又具备较高的匹配精度。
【IPC分类】G06T7/00
【公开号】CN105184801
【申请号】CN201510628655
【发明人】眭海刚, 徐川, 华风, 安凯强
【申请人】武汉大学
【公开日】2015年12月23日
【申请日】2015年9月28日