一種遙感衛(wèi)星多光譜圖像配準(zhǔn)方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及一種遙感衛(wèi)星多光譜圖像配準(zhǔn)方法，屬于遙感圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，特 別適用于遙感衛(wèi)星多光譜圖像的配準(zhǔn)。
【背景技術(shù)】
[0002] 隨著用戶對(duì)遙感數(shù)據(jù)需求的增長(zhǎng)以及遙感技術(shù)的發(fā)展，多光譜相機(jī)在遙感衛(wèi)星上 得到廣泛應(yīng)用。多光譜相機(jī)具有較寬譜段的探測(cè)能力，通常從藍(lán)譜段到近紅外譜段，一般 包括藍(lán)、綠、紅、近紅外等譜段，例如，CBERS-I的四個(gè)譜段分別為0. 45-0. 52、0. 52-0. 59、 0· 63-0. 69、0· 77-0. 89 (單位：μ m)，QuickBird 的四個(gè)譜段分別為 0· 45-0. 52、0· 52-0. 60、 0· 63-0. 69、0· 76-0. 90 (單位：μ m)，SP0T5 的四個(gè)譜段分別為 0· 50-0. 59、0· 61-0. 68、 0· 79-0. 89、1. 58-1. 70 (單位：μ m)。
[0003] 通過多光譜多個(gè)譜段圖像的配準(zhǔn)能夠?qū)崿F(xiàn)多光譜圖像的融合，合成較高質(zhì)量的彩 色圖像，進(jìn)一步通過對(duì)彩色圖像的分析，可以為資源普查、災(zāi)害監(jiān)測(cè)等提供定量應(yīng)用的數(shù) 據(jù)。然而，不同譜段圖像間的微小位置差異就能導(dǎo)致合成的彩色圖像出現(xiàn)"重疊影"，嚴(yán)重影 響圖像質(zhì)量，為提高多光譜圖像的融合質(zhì)量，在處理過程中需要各譜段間圖像的嚴(yán)格配準(zhǔn)。 常用的圖像配準(zhǔn)方法主要包括基于圖像灰度與基于圖像特征的配準(zhǔn)方法，其中，基于圖像 灰度的方法直接利用圖像的灰度信息，建立兩幅圖像之間的相似性度量，但對(duì)于灰度差異 大的兩幅圖像配準(zhǔn)，該方法失去價(jià)值；基于圖像特征的方法，通過提取基準(zhǔn)圖像和待配準(zhǔn)圖 像的一些共同特征，建立特征之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系，但大多數(shù)的角點(diǎn)、邊緣特征提取主要依賴于 圖像灰度信息，導(dǎo)致基準(zhǔn)圖像和待配準(zhǔn)圖像提取的特征很難一致。
[0004] 由于地面物質(zhì)對(duì)不同波段光的反射率不同，不同波段的圖像灰度差別也較大，特 別是藍(lán)、綠、紅譜段與近紅外譜段間的灰度差異更大。而現(xiàn)有的基于灰度與基于特征的配準(zhǔn) 方法對(duì)灰度信息比較敏感，導(dǎo)致配準(zhǔn)難度加大，同時(shí)由于大氣、相機(jī)、衛(wèi)星系統(tǒng)等的影響導(dǎo) 致不同譜段間存在一定的畸變。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 本發(fā)明解決的技術(shù)問題是：克服現(xiàn)有技術(shù)的不足，提供一種遙感衛(wèi)星多光譜圖像 配準(zhǔn)方法，用于解決遙感衛(wèi)星多光譜譜段間的大幅面圖像配準(zhǔn)，特別解決了不同反射率地 物在近紅外譜段與藍(lán)、綠、紅譜段圖像中表現(xiàn)出灰度差異大而導(dǎo)致的配準(zhǔn)難問題。
[0006] 本發(fā)明的技術(shù)方案是：一種遙感衛(wèi)星多光譜圖像配準(zhǔn)方法，步驟如下：
[0007] 1)根據(jù)多光譜相機(jī)藍(lán)、綠、紅、近紅外四個(gè)譜段探測(cè)器間的距離，對(duì)獲取的四個(gè)譜 段圖像分別進(jìn)行裁剪，得到粗配準(zhǔn)的多光譜圖像，具體步驟如下：
[0008] 多光譜相機(jī)焦平面上的藍(lán)譜段探測(cè)器到綠、紅、近紅外譜段探測(cè)器的距離分別為 C^d2W3，則從綠、紅、近紅外譜段圖像的頂部分別裁剪δ ρ δ 2、δ 3個(gè)像素，從藍(lán)、綠、紅譜段 圖像的底部分別裁剪δ 3、δ 2、S1個(gè)像素，其中，S1 、名=l_i/2/r」、 τ為多光譜相機(jī)的單個(gè)探測(cè)器尺寸，L」表示下取整，裁剪后的圖像即為粗配準(zhǔn)的多光譜 圖像；
[0009] 2)將粗配準(zhǔn)的紅譜段圖像作為基準(zhǔn)圖像f(x，y)，粗配準(zhǔn)的藍(lán)、綠、近紅外圖像中 的任意一幅圖像作為待配準(zhǔn)圖像，建立基準(zhǔn)圖像到待配準(zhǔn)圖像的直方圖映射關(guān)系，以建立 的直方圖映射關(guān)系對(duì)待配準(zhǔn)圖像進(jìn)行映射，得到映射圖像g( x，y)，所述f (X，y)與g(x，y)的 大小為MXN個(gè)像素；M、N為正整數(shù)；
[0010] 3)以大小為mXm個(gè)像素的圖像塊分別劃分f (X，y)與g(x, y)，得到 的每對(duì)圖像塊表示為4與g i，共得到
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種遙感衛(wèi)星多光譜圖像配準(zhǔn)方法，其特征在于步驟如下： 1) 根據(jù)多光譜相機(jī)藍(lán)、綠、紅、近紅外四個(gè)譜段探測(cè)器間的距離，對(duì)獲取的四個(gè)譜段圖 像分別進(jìn)行裁剪，得到粗配準(zhǔn)的多光譜圖像，具體步驟如下： 多光譜相機(jī)焦平面上的藍(lán)譜段探測(cè)器到綠、紅、近紅外譜段探測(cè)器的距離分別為dpdy d3，則從綠、紅、近紅外譜段圖像的頂部分別裁剪δ i、δ 2、δ 3個(gè)像素，從藍(lán)、綠、紅譜段圖像 的底部分別裁剪個(gè)像素，其中，4=^斤」，τ為 多光譜相機(jī)的單個(gè)探測(cè)器尺寸，L」表示下取整，裁剪后的圖像即為粗配準(zhǔn)的多光譜圖像； 2) 將粗配準(zhǔn)的紅譜段圖像作為基準(zhǔn)圖像f(x，y)，粗配準(zhǔn)的藍(lán)、綠、近紅外圖像中的任 意一幅圖像作為待配準(zhǔn)圖像，建立基準(zhǔn)圖像到待配準(zhǔn)圖像的直方圖映射關(guān)系，以建立的直 方圖映射關(guān)系對(duì)待配準(zhǔn)圖像進(jìn)行映射，得到映射圖像g(x, y)，所述f (X，y)與g(x, y)的大小 為MXN個(gè)像素；M、N為正整數(shù)； 3) 以大小為mXm個(gè)像素的圖像塊分別劃分f (X，y)與g(x，y)，得到的每對(duì)圖像塊表示 為心與8^共得到對(duì)圖像塊，其中，m為正整數(shù)，i = l，2,…，「] mm mm 表示上取整；針對(duì)每一對(duì)圖像塊&與g i進(jìn)行如下步驟： 3. 1)分別提取圖像塊心與g亦Harris角點(diǎn)，圖像塊f亦所有角點(diǎn)構(gòu)成f滿正向角 點(diǎn)集； 3. 2)當(dāng)待配準(zhǔn)圖像為近紅外譜段圖像時(shí)，計(jì)算圖像塊&的梯度主方向Φ i;構(gòu)造方向?yàn)?Oi的二維Log-Gabor濾波器對(duì)f 1與g 1進(jìn)行相位一致特征檢測(cè)，分別得到f 1與g 主方向 相位一致特征PC(A)與PC(gi); 3.3)將圖像塊&的正向角點(diǎn)集中的每個(gè)角點(diǎn)作為待匹配點(diǎn)，在圖像塊gi中基于相位 相關(guān)法和二元二次曲面擬合計(jì)算對(duì)應(yīng)的亞像素匹配點(diǎn)，則得到在圖像塊^中的正向亞像素 匹配角點(diǎn)集；正向角點(diǎn)集和正向亞像素匹配角點(diǎn)集記為正向匹配角點(diǎn)對(duì)集r i; 3. 4)計(jì)算從^提取的每個(gè)角點(diǎn)與正向亞像素匹配角點(diǎn)集中所有角點(diǎn)的最小距離，如果 最小距離小于設(shè)定閾值則剔除gi中的該角點(diǎn)，否則保留g i中的該角點(diǎn)，所有符合上述條件 的角點(diǎn)構(gòu)成gi中的反向角點(diǎn)集； 3. 5)將^中的反向角點(diǎn)集中的每個(gè)角點(diǎn)作為待匹配點(diǎn)，在圖像塊中基于相位相關(guān)法 和二元二次曲面擬合計(jì)算對(duì)應(yīng)的亞像素匹配點(diǎn)，則得到在4中的反向亞像素匹配角點(diǎn)集； 反向角點(diǎn)集和反向亞像素匹配角點(diǎn)集構(gòu)成反向匹配角點(diǎn)對(duì)集Γ' i;正反向匹配角點(diǎn)對(duì)集 表不為i; 3. 6)將圖像塊&劃分若干個(gè)大小為KXK個(gè)像素的塊區(qū)域，K為正整數(shù)；遍歷所有塊區(qū) 域，判斷塊區(qū)域內(nèi)是否有匹配的角點(diǎn)對(duì)，即是否有集合ri+r ' 的元素，若沒有則將該 塊區(qū)域的中心點(diǎn)作為構(gòu)造點(diǎn)，所有的構(gòu)造點(diǎn)構(gòu)成構(gòu)造點(diǎn)集； 3. 7)將構(gòu)造點(diǎn)集中的每個(gè)構(gòu)造點(diǎn)作為待匹配點(diǎn)，在圖像塊gi中基于相位相關(guān)法和二元 二次曲面擬合計(jì)算對(duì)應(yīng)的亞像素匹配點(diǎn)，則得到在^中的亞像素匹配點(diǎn)集；構(gòu)造點(diǎn)集及其 亞像素匹配點(diǎn)集構(gòu)成匹配構(gòu)造點(diǎn)對(duì)集Γ " ^完整的匹配點(diǎn)集合記為Γ i+r ' i+r " i; 3.8)基于RANSAC法剔除誤匹配點(diǎn)對(duì)，誤匹配點(diǎn)集記為Γ" ' i，則圖像塊&與81的匹 配點(diǎn)對(duì)集「1,-Γ"1,.; _μ? 「災(zāi)_ 3.9)重復(fù)執(zhí)行步驟3. 1)~步驟3.8)，直到f(x，y)和g(x，y)的一 χ -對(duì)圖像塊 m m 都處理完畢，得到所有圖像塊的匹配點(diǎn)對(duì)集，即整幅圖像的匹配點(diǎn)對(duì)集Γ total; 4) 在整幅圖像的匹配點(diǎn)對(duì)集rtotal的基礎(chǔ)上，基于Delaunay三角網(wǎng)格劃分基準(zhǔn)圖像和 待配準(zhǔn)圖像，分別計(jì)算基準(zhǔn)圖像和待配準(zhǔn)圖像中對(duì)應(yīng)三角網(wǎng)格的變換系數(shù)，將變換系數(shù)分 別作用于待配準(zhǔn)圖像對(duì)應(yīng)的三角網(wǎng)格內(nèi)部的每個(gè)點(diǎn)，得到配準(zhǔn)圖像； 5) 重復(fù)步驟2)~步驟4)，直到藍(lán)、綠、近紅外譜段圖像都完成配準(zhǔn)，分別得到它們的配 準(zhǔn)圖像。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種遙感衛(wèi)星多光譜圖像配準(zhǔn)方法，其特征在于：所述步驟 3. 2)中計(jì)算圖像塊&的梯度主方向Φ i，通過以下步驟實(shí)現(xiàn)： 3. 2. 1)將[0, π )區(qū)間劃分為η個(gè)方向，記為集I
. η為正整數(shù)； 3. 2. 2)計(jì)算圖像塊:^中每個(gè)像素的梯度幅值mag (χ, y)和梯度方向θ (χ, y); mag(x,y) = ^Α,χ2 +Δν：，θ (χ，y) = tg-11 Δ y/ Δ χ | ; 其中，Δχ = Ay = fJxj+D-fJxj-l);當(dāng) Δχ = 〇 時(shí)， Θ (x，y) = π/2，Θ (x，y)的范圍為[〇，π); 3. 2. 3)根據(jù)劃分的η個(gè)方向?qū)⒉襟E3. 2. 2)中得到的該像素的梯度幅值進(jìn)行分解，具體 步驟如下： 計(jì)算d= Θ 〇^)\]1/31，則該像素的梯度方向介于第|_￡/」個(gè)方向和第111〇(1(^」+ 1,?) 個(gè)方向之間，mod表示求余運(yùn)算；將該像素 的梯度幅值分解到第個(gè)方向和第 〇1〇(1(|^」+ 1,4個(gè)方向上，得到在第|^」個(gè)方向的梯度幅值為_!§(1,3〇><[1-卜-1^」3， 在第個(gè)方向的梯度幅值為M」)； 3. 2. 4)對(duì)圖像塊&中的所有像素重復(fù)步驟3. 2. 2)、步驟3. 2. 3)，將所有像素的梯度幅 值分解到η個(gè)方向上； 3. 2. 5)分別計(jì)算η個(gè)方向上的幅值和，最大的幅值和記為MGmax，對(duì)應(yīng)的方向記
別為MAGp MGk，利用MAGmax、MGp MGk及其對(duì)應(yīng)的方向Φκ?合一元二次曲 線，則曲線最大峰值所對(duì)應(yīng)的方向即為圖像塊&的梯度主方向Φ i。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種遙感衛(wèi)星多光譜圖像配準(zhǔn)方法，其特征在于：所述步驟 3. 3)、步驟3. 5)、步驟3. 7)中任一項(xiàng)基于相位相關(guān)法和二元二次曲面擬合計(jì)算對(duì)應(yīng)的亞像 素匹配點(diǎn)，通過以下步驟實(shí)現(xiàn)： (a) 當(dāng)待配準(zhǔn)圖像是藍(lán)譜段或綠譜段圖像時(shí)，以待匹配點(diǎn)為中心，在圖像塊fp gi中分 別截取大小為Hi1Xm1個(gè)像素的塊區(qū)域；當(dāng)待配準(zhǔn)圖像是近紅外譜段圖像時(shí)，以待匹配點(diǎn)為 中心，在主方向相位一致特征PC(A)與PC( gi)中分別截取大小為Hi1Xm1個(gè)像素的塊區(qū)域， !!^取 128 或 256 ; (b) 基于相位相關(guān)計(jì)算兩個(gè)塊區(qū)域的相位相關(guān)系數(shù)，最大相位相關(guān)系數(shù)對(duì)應(yīng)的平移量 即為兩個(gè)塊區(qū)域的平移量，得到像素級(jí)匹配點(diǎn)； (c) 以像素級(jí)匹配點(diǎn)為中心的局部區(qū)域內(nèi)的相位相關(guān)系數(shù)擬合二元二次曲面，所述局 部區(qū)域的大小為3X3個(gè)像素；計(jì)算曲面最大值所對(duì)應(yīng)的位置即為亞像素匹配點(diǎn)。
【專利摘要】本發(fā)明一種遙感衛(wèi)星多光譜圖像配準(zhǔn)方法，該方法包括以下步驟：①根據(jù)多光譜探測(cè)器的距離得到粗配準(zhǔn)圖像；②基于基準(zhǔn)圖像對(duì)待配準(zhǔn)圖像進(jìn)行直方圖映射；③分塊劃分上述兩幅圖像，針對(duì)每對(duì)圖像塊：提取每對(duì)圖像塊的角點(diǎn)、近紅外圖像的配準(zhǔn)還需要提取各塊的主方向相位一致特征、基于相位相關(guān)和曲面擬合得到各塊的正反向亞像素匹配點(diǎn)集；④三角網(wǎng)格劃分基準(zhǔn)圖像和待配準(zhǔn)圖像，計(jì)算變換系數(shù)并對(duì)待配準(zhǔn)圖像進(jìn)行重采樣得到配準(zhǔn)圖像。與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明方法對(duì)不同反射率地物在不同譜段上表現(xiàn)出的灰度差異大而導(dǎo)致的配準(zhǔn)難問題，同時(shí)有效解決了大幅面遙感圖像不同區(qū)域存在不同程度畸變的問題。
【IPC分類】G06T7-00
【公開號(hào)】CN104732532
【申請(qǐng)?zhí)枴緾N201510106747
【發(fā)明人】李海超, 滿益云
【申請(qǐng)人】中國(guó)空間技術(shù)研究院
【公開日】2015年6月24日
【申請(qǐng)日】2015年3月11日