一種適用于大區(qū)域的多尺度遙感影像匹配方法及系統(tǒng)的制作方法
【專利摘要】本發(fā)明提供一種適用于大區(qū)域的多尺度遙感影像匹配方法及系統(tǒng)，該方法包括：根據(jù)基準(zhǔn)影像和每一待匹配影像附帶的RPC參數(shù)，并結(jié)合DEM數(shù)據(jù)，分別計算基準(zhǔn)影像與每一待匹配影像的同名區(qū)；分別對同名區(qū)進(jìn)行網(wǎng)格化規(guī)則分塊，從獲得的至少一個規(guī)則格網(wǎng)子塊中提取Forstner特征點(diǎn)，分別形成基準(zhǔn)影像與每一待匹配影像對應(yīng)的匹配基準(zhǔn)點(diǎn)集；進(jìn)行基于匹配基準(zhǔn)點(diǎn)集的動態(tài)影像匹配，分別獲取基準(zhǔn)影像與每一待匹配影像對應(yīng)的匹配點(diǎn)集。本發(fā)明解決了傳統(tǒng)匹配方法在進(jìn)行大區(qū)域中的多尺度遙感影像匹配時存在的速度較慢、精度較低的問題，且對山地、高山等地形起伏大的地方也具有較高的可靠性。
【專利說明】
一種適用于大區(qū)域的多尺度遙感影像匹配方法及系統(tǒng)
技術(shù)領(lǐng)域
[0001]本發(fā)明涉及衛(wèi)星遙感影像處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種適用于大區(qū)域的多尺度遙感影像匹配方法及系統(tǒng)。
【背景技術(shù)】
[0002]近幾年來隨著傳感器技術(shù)、航空航天技術(shù)和數(shù)據(jù)通訊技術(shù)的不斷發(fā)展，新型傳感器不斷涌現(xiàn)，已從過去的單一傳感器發(fā)展到現(xiàn)在的多種類型的傳感器，在同一個地區(qū)現(xiàn)在已經(jīng)可以獲得非常多的具有不同尺度、不同光譜、不同時相的多源遙感影像數(shù)據(jù)，即大區(qū)域中的多尺度遙感影像數(shù)據(jù)。這使得現(xiàn)代遙感技術(shù)進(jìn)入一個全新階段，一個能動態(tài)、快速、多平臺、多時相、高分辨率地提供對地觀測數(shù)據(jù)的階段。這些大區(qū)域中的多尺度遙感影像數(shù)據(jù)的融合能夠彌補(bǔ)單一數(shù)據(jù)源的不足，并且擁有非常廣闊的應(yīng)用前景。
[0003]在衛(wèi)星遙感影像處理技術(shù)領(lǐng)域，影像匹配技術(shù)是數(shù)字?jǐn)z影測量自動化的核心技術(shù)，也是計算機(jī)視覺和圖像分析等的關(guān)鍵技術(shù)?，F(xiàn)有的影像匹配方法大體上可以分為基于灰度的影像匹配和基于特征的影像匹配兩個大類，目前應(yīng)用比較多的主要有核線匹配方法和金字塔匹配方法。由于大區(qū)域中的多尺度遙感影像之間存在巨大差異，因此利用現(xiàn)有的匹配方法進(jìn)行影像匹配時，其匹配速度較慢，精度較低，且對山地、高山等地形起伏較大的地方具有較低的可靠性。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004]本發(fā)明提供一種適用于大區(qū)域的多尺度遙感影像匹配方法及系統(tǒng)，以解決現(xiàn)有技術(shù)中的匹配方法在進(jìn)行大區(qū)域中的多尺度遙感影像匹配時存在的速度較慢、精度較低的問題。
[0005]第一方面，本發(fā)明提供一種適用于大區(qū)域的多尺度遙感影像匹配方法，所述方法包括:
[0006]選擇多尺度遙感影像集中的一張遙感影像作為基準(zhǔn)影像，將所述多尺度遙感影像集中的其他遙感影像作為待匹配影像；
[0007]根據(jù)所述基準(zhǔn)影像和每一所述待匹配影像附帶的RPC參數(shù)，并結(jié)合DEM數(shù)據(jù)，分別計算所述基準(zhǔn)影像與每一所述待匹配影像的同名區(qū)；
[0008]分別對所述同名區(qū)進(jìn)行網(wǎng)格化規(guī)則分塊，從獲得的至少一個規(guī)則格網(wǎng)子塊中提取Forstner特征點(diǎn)，分別形成所述基準(zhǔn)影像與每一所述待匹配影像對應(yīng)的匹配基準(zhǔn)點(diǎn)集；
[0009]進(jìn)行基于所述匹配基準(zhǔn)點(diǎn)集的動態(tài)影像匹配，分別獲取所述基準(zhǔn)影像與每一所述待匹配影像對應(yīng)的匹配點(diǎn)集。
[0010]第二方面，本發(fā)明提供一種適用于大區(qū)域的多尺度遙感影像匹配系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包括:
[0011 ]選擇模塊，用于選擇多尺度遙感影像集中的一張遙感影像作為基準(zhǔn)影像，將所述多尺度遙感影像集中的其他遙感影像作為待匹配影像；
[0012]計算模塊，用于根據(jù)所述基準(zhǔn)影像和每一所述待匹配影像附帶的RPC參數(shù)，并結(jié)合DEM數(shù)據(jù)，分別計算所述基準(zhǔn)影像與每一所述待匹配影像的同名區(qū)；
[0013]提取模塊，用于分別對所述同名區(qū)進(jìn)行網(wǎng)格化規(guī)則分塊，從獲得的至少一個規(guī)則格網(wǎng)子塊中提取Forstner特征點(diǎn)，分別形成所述基準(zhǔn)影像與每一所述待匹配影像對應(yīng)的匹配基準(zhǔn)點(diǎn)集；
[0014]匹配模塊，用于進(jìn)行基于所述匹配基準(zhǔn)點(diǎn)集的動態(tài)影像匹配，分別獲取所述基準(zhǔn)影像與每一所述待匹配影像對應(yīng)的匹配點(diǎn)集。
[0015]本發(fā)明提供一種適用于大區(qū)域的多尺度遙感影像匹配方法及系統(tǒng)，針對推掃式光學(xué)衛(wèi)星遙感影像成像的特點(diǎn)，對輸入的多尺度遙感影像集，利用遙感影像附帶的RPC參數(shù)，并加入全球DEM數(shù)據(jù)作為輔助數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)了快速的同名區(qū)位置預(yù)測，然后在同名區(qū)內(nèi)提取尺度不變的特征點(diǎn)進(jìn)行匹配，有效減少了無效輸入，加快了匹配速度;在匹配過程中，通過調(diào)整高程值，動態(tài)調(diào)整匹配位置，最終確定最佳的匹配點(diǎn)。另外，通過最小二乘影像匹配和隨機(jī)采樣一致性方法對匹配點(diǎn)進(jìn)行處理，可以得到高精度的匹配點(diǎn)。
[0016]本發(fā)明解決了傳統(tǒng)匹配方法在進(jìn)行大區(qū)域中的多尺度遙感影像匹配時存在的速度較慢、精度較低的問題，且對山地、高山等地形起伏大的地方也具有較高的可靠性。
【附圖說明】
[0017]為了更清楚地說明本發(fā)明實(shí)施例中的技術(shù)方案，下面將對實(shí)施例描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發(fā)明的一些實(shí)施例，對于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其他的附圖。
[0018]圖1為本發(fā)明實(shí)施例提供的一種適用于大區(qū)域的多尺度遙感影像匹配方法的流程示意圖；
[0019]圖2為本發(fā)明實(shí)施例提供的一種適用于大區(qū)域的多尺度遙感影像匹配方法的流程示意圖；
[0020]圖3為圖2中步驟201中選取的多尺度遙感影像集的示意圖；
[0021]圖4為圖2步驟202的具體流程示意圖；
[0022]圖5為圖4中步驟2022中兩個四邊形進(jìn)行求交運(yùn)算的示意圖；
[0023]圖6為圖2中步驟205的具體流程示意圖；
[0024]圖7為利用圖2中提供的方法對基準(zhǔn)影像和待匹配影像進(jìn)行匹配后的匹配結(jié)果示意圖；
[0025]圖8為本發(fā)明實(shí)施例提供的一種適用于大區(qū)域的多尺度遙感影像匹配系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)示意圖。
【具體實(shí)施方式】
[0026]為使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案和優(yōu)點(diǎn)更加清楚，下面將結(jié)合附圖對本發(fā)明實(shí)施方式作進(jìn)一步地詳細(xì)描述。
[0027]目前，在衛(wèi)星遙感影像處理技術(shù)領(lǐng)域，用于采集遙感影像的光學(xué)衛(wèi)星主要分為擺掃式和推掃式兩大類。一般說來，推掃式光學(xué)衛(wèi)星遙感影像大多為線陣推掃式遙感影像，其核線類似于雙曲線，且左影像上的每一個點(diǎn)都對應(yīng)右影像上不同的核線，因此，基于核線的影像匹配就變得相當(dāng)復(fù)雜。此外，由于線陣推掃式遙感影像的數(shù)據(jù)量巨大，生成金字塔影像的速度很慢，影響了影像匹配的效率。正是由于線陣推掃式遙感影像的這些特點(diǎn)，導(dǎo)致傳統(tǒng)的核線匹配方法和金字塔匹配方法的匹配效果都不夠理想，為此，需要尋找一種匹配速度快、精度高的影像匹配方法。
[0028]有理函數(shù)模型(Rat1nal Funct1n Mode，RFM)是衛(wèi)星遙感影像的通用幾何處理模型。它用有理多項(xiàng)式函數(shù)來擬合嚴(yán)格的幾何模型，使幾何模型處理簡化，易于計算，并獨(dú)立于傳感器。文中的RPC參數(shù)，即是指有理函數(shù)模型中的各有理多項(xiàng)式系數(shù)。另外，文中所述的DEM為數(shù)字高程模型(Digital Elevat1n Model)的英文縮寫。
[0029]本發(fā)明實(shí)施例提供一種適用于大區(qū)域的多尺度遙感影像匹配方法，參照圖1所示，該方法包括:
[0030]101、選擇多尺度遙感影像集中的一張遙感影像作為基準(zhǔn)影像，將多尺度遙感影像集中的其他遙感影像作為待匹配影像。
[0031]102、根據(jù)所述基準(zhǔn)影像和每一所述待匹配影像附帶的RPC參數(shù)，并結(jié)合DEM數(shù)據(jù)，分別計算所述基準(zhǔn)影像與每一所述待匹配影像的同名區(qū)。
[0032]103、分別對同名區(qū)進(jìn)行網(wǎng)格化規(guī)則分塊，從獲得的至少一個規(guī)則格網(wǎng)子塊中提取Forstner特征點(diǎn)，分別形成基準(zhǔn)影像與每一待匹配影像對應(yīng)的匹配基準(zhǔn)點(diǎn)集。
[0033]104、進(jìn)行基于匹配基準(zhǔn)點(diǎn)集的動態(tài)影像匹配，分別獲取基準(zhǔn)影像與每一待匹配影像對應(yīng)的匹配點(diǎn)集。
[0034]本發(fā)明提供的一種適用于大區(qū)域的多尺度遙感影像匹配方法，針對推掃式光學(xué)衛(wèi)星遙感影像成像的特點(diǎn)，對輸入的多尺度遙感影像集，利用遙感影像附帶的RPC參數(shù)，并加入全球DEM數(shù)據(jù)作為輔助數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)了快速的同名區(qū)位置預(yù)測，然后在同名區(qū)內(nèi)提取尺度不變的特征點(diǎn)進(jìn)行匹配，有效減少了無效輸入，加快了匹配速度;另外，在匹配過程中，通過調(diào)整高程值，動態(tài)調(diào)整匹配位置，最終確定最佳的匹配點(diǎn)。
[0035]本發(fā)明實(shí)施例提供的一種適用于大區(qū)域的多尺度遙感影像匹配方法，參照圖2所示，該方法包括:
[0036]201、選擇多尺度遙感影像集中的一張遙感影像作為基準(zhǔn)影像，將多尺度遙感影像集中的其他遙感影像作為待匹配影像。
[0037]其中，多尺度遙感影像集為從同一個大區(qū)域中獲取的多個具有不同尺度、不同光譜、不同時相的多源遙感影像數(shù)據(jù)。具體實(shí)施匹配過程時，先從多尺度遙感影像集中選擇一張遙感影像作為基準(zhǔn)影像，然后選擇其他遙感影像中的一張遙感影像作為待匹配影像后進(jìn)行匹配，本發(fā)明實(shí)施例對基準(zhǔn)影像的選取方式不做特殊限定。
[0038]具體地，在本發(fā)明實(shí)施例提供的一個具體用例中，選取天繪一號衛(wèi)星中01星和02星拍攝的安徽某地區(qū)的100張遙感影像作為數(shù)據(jù)源，即本發(fā)明實(shí)施例中所述的多尺度遙感影像集。其覆蓋范圍約12萬平方公里，具體參照圖3中所示。
[0039]本實(shí)施例中，選擇多尺度遙感影像集中的一張遙感影像1_5_112影像作為基準(zhǔn)影像，然后再選擇多尺度遙感影像集中的另一張遙感影像3_5_112影像作為待匹配影像。
[0040]202、根據(jù)基準(zhǔn)影像和待匹配影像附帶的RPC參數(shù)，并結(jié)合DEM數(shù)據(jù)，計算基準(zhǔn)影像與待匹配影像的同名區(qū)。
[0041]具體地，針對上述步驟中選取的基準(zhǔn)影像1_5_112影像和待匹配影像3_5_112影像，根據(jù)這兩張遙感影像附帶的RPC參數(shù)，并結(jié)合DEM數(shù)據(jù)，進(jìn)一步快速計算1_5_112影像和3_5_112影像的同名區(qū)。
[0042]進(jìn)一步地，參照圖4所示，其具體的計算過程如下:
[0043]2021、根據(jù)基準(zhǔn)影像和待匹配影像附帶的RPC參數(shù)和所選DEM數(shù)據(jù)，將基準(zhǔn)影像和待匹配影像的四個角點(diǎn)分別投影到平均高程面上，得到兩個四邊形。
[0044]具體地，對于1_5_112影像和3_5_112影像，分別讀取這兩張影像附帶的RPC參數(shù)，獲取這兩張影像分別所在的大致的經(jīng)瑋度坐標(biāo)，根據(jù)其經(jīng)瑋度坐標(biāo)讀取全球30米的DEM數(shù)據(jù)中的高程值H作為平均高程面。分別將1_5_112影像和3_5_112影像的四個角點(diǎn)分別投影到平均高程面上，分別獲得四個角點(diǎn)對應(yīng)的經(jīng)瑋度坐標(biāo)，將四個角點(diǎn)對應(yīng)的經(jīng)瑋度坐標(biāo)組成四邊形，即分別得到兩個四邊形SI和S2。
[0045]2022、對兩個四邊形進(jìn)行求交運(yùn)算，得到一個多邊形，將多邊形的外接矩形確定為基準(zhǔn)影像和待匹配影像的影像重疊區(qū)。
[0046]具體地，參照圖5所示，對步驟2021中得到的兩個四邊形SI和S2進(jìn)行四邊形求交運(yùn)算，得到一個多邊形S3。將多邊形S3的外接矩形確定為1_5_112影像和3_5_112影像的影像重疊區(qū)。
[0047]2023、根據(jù)基準(zhǔn)影像附帶的RPC參數(shù)，將影像重疊區(qū)反算到基準(zhǔn)影像上，獲取基準(zhǔn)影像與待匹配影像的同名區(qū)。
[0048]具體地，根據(jù)1_5_112影像附帶的RPC參數(shù)，將步驟2022中確定的影像重疊區(qū)的四個角點(diǎn)對應(yīng)的經(jīng)瑋度坐標(biāo)，按照RPC反算公式從平均高程面上反算到1_5_112影像上，從而可以獲取1_5_112影像和3_5_112影像的同名區(qū)。
[0049]203、對同名區(qū)進(jìn)行網(wǎng)格化規(guī)則分塊，從獲得的至少一個規(guī)則格網(wǎng)子塊中提取Forstner特征點(diǎn)，形成基準(zhǔn)影像與待匹配影像對應(yīng)的匹配基準(zhǔn)點(diǎn)集。
[0050]其中，對步驟202中計算出的同名區(qū)進(jìn)行網(wǎng)格化規(guī)則分塊，是指把同名區(qū)切分為一定大小的至少一個規(guī)則格網(wǎng)子塊，切分后的各規(guī)則格網(wǎng)子塊之間可以有重疊，也可以無重疊。本發(fā)明實(shí)施例中，對各規(guī)則網(wǎng)格子塊的大小不做特殊限定。
[0051 ]另外，從各規(guī)則格網(wǎng)子塊中提取Forstner特征點(diǎn)時，用于提取的Forstner算子通過計算像素為中心的窗口的灰度協(xié)方差矩陣以及每一個像素Roberts的梯度，在影像中尋找盡可能小并且接近于圓的誤差橢圓點(diǎn)為特征點(diǎn)。
[0052]具體地，經(jīng)過該步驟后，從1_5_112影像和3_5_112影像的同名區(qū)中提取出至少一個Forstner特征點(diǎn)，這些Forstner特征點(diǎn)形成了 1_5_112影像和3_5_112影像對應(yīng)的匹配基準(zhǔn)點(diǎn)集。
[0053]204、對基準(zhǔn)影像和待匹配影像進(jìn)行影像分辨率一致化處理。
[0054]其中，為了消除基準(zhǔn)影像和待匹配影像之間影像尺度的影響，需要對基準(zhǔn)影像和待匹配影像進(jìn)行影像分辨率一致化處理。分別獲取基準(zhǔn)影像的影像分辨率與待匹配影像的影像分辨率，若基準(zhǔn)影像的影像分辨率大于待匹配影像的影像分辨率，則對待匹配影像進(jìn)行降采樣處理;否則，則進(jìn)行升采樣處理。
[0055]具體地，分別獲取1_5_112影像的影像分辨率Rl和3_5_112影像的影像分辨率R2，若R1>R2，則對3_5_112影像進(jìn)行降采樣處理;否則，則對3_5_112影像進(jìn)行升采樣處理，從而可消除1_5_112影像和3_5_112影像之間影像尺度的影響。
[0056]205、進(jìn)行基于匹配基準(zhǔn)點(diǎn)集的動態(tài)影像匹配，獲取基準(zhǔn)影像與待匹配影像對應(yīng)的匹配點(diǎn)集。
[0057]其中，在獲取了匹配基準(zhǔn)點(diǎn)集后，對消除了影像尺度的基準(zhǔn)影像和待匹配影像進(jìn)行動態(tài)影像匹配，從而獲取基準(zhǔn)影像與待匹配影像對應(yīng)的匹配點(diǎn)集。本發(fā)明實(shí)施例中所述的動態(tài)影像匹配，是指通過調(diào)整高程值，動態(tài)調(diào)整匹配位置，最終確定優(yōu)選的匹配點(diǎn)。
[0058]進(jìn)一步地，參照圖6所示，其具體的獲取過程如下:
[0059]2051、分別選擇匹配基準(zhǔn)點(diǎn)集中的每一匹配基準(zhǔn)點(diǎn)作為基準(zhǔn)特征點(diǎn)。
[0060]其中，先從匹配基準(zhǔn)點(diǎn)集中選擇一個匹配基準(zhǔn)點(diǎn)作為基準(zhǔn)特征點(diǎn)，在這個匹配基準(zhǔn)點(diǎn)的匹配過程結(jié)束后，再選擇另一個匹配基準(zhǔn)點(diǎn)作為基準(zhǔn)特征點(diǎn)進(jìn)行匹配，本發(fā)明實(shí)施例對基準(zhǔn)特征點(diǎn)的選取方式不做特殊限定。
[0061]具體地，本實(shí)施例中，先選取匹配基準(zhǔn)點(diǎn)P(xl，yl)作為基準(zhǔn)特征點(diǎn)。
[0062]2052、根據(jù)基準(zhǔn)影像附帶的RPC參數(shù)，并結(jié)合DEM數(shù)據(jù)，迭代計算出基準(zhǔn)特征點(diǎn)的初始經(jīng)瑋度坐標(biāo)以及初始高程值，得到基準(zhǔn)特征點(diǎn)的初始地面點(diǎn);根據(jù)待匹配影像附帶的RPC參數(shù)，將初始地面點(diǎn)反算到待匹配影像上，得到初始匹配點(diǎn)；
[0063]具體地，讀取1_5_112影像附帶的RPC參數(shù)及全球30m的DEM數(shù)據(jù)，并結(jié)合基準(zhǔn)特征點(diǎn)像方坐標(biāo)P (XI，y I)，迭代計算出基準(zhǔn)特征點(diǎn)P (XI，y I)的初始經(jīng)瑋度坐標(biāo)(BI，LI)，讀取全球30m的DEM數(shù)據(jù)處該初始經(jīng)瑋度坐標(biāo)(BI，L1)的高程值Hl，將Hl作為初始高程面。將基準(zhǔn)特征點(diǎn)P(xl，yl)投影到初始高程面上，得到基準(zhǔn)特征點(diǎn)PUl，yl)投影在初始高程面上的初始地面點(diǎn)物方坐標(biāo)(Px，Ly);
[0064]讀取3_5_112影像附帶的RPC參數(shù)，將初始地面點(diǎn)(？1，1^)反算到3_5_112影像上，得到基準(zhǔn)特征點(diǎn)P(xl，yl)對應(yīng)的初始匹配點(diǎn)像方坐標(biāo)Q(xl，yl)。
[0065]2053、計算基準(zhǔn)特征點(diǎn)和初始匹配點(diǎn)的相關(guān)系數(shù)，并判斷相關(guān)系數(shù)的值是否大于相關(guān)系數(shù)閾值。
[0066]具體地，計算基準(zhǔn)特征點(diǎn)P(xl，yl)和初始匹配點(diǎn)Q(xl，yl)的相關(guān)系數(shù)P，并將相關(guān)系數(shù)P的值與預(yù)先設(shè)置好的相關(guān)系數(shù)閾值Po進(jìn)行比較，判斷相關(guān)系數(shù)P的值是否大于相關(guān)系數(shù)閾值Po。
[0067]2054、若是，則繼續(xù)執(zhí)行下述步驟:
[0068]S1、定義相關(guān)系數(shù)的值為新的相關(guān)系數(shù)閾值；
[0069]S2、基準(zhǔn)特征點(diǎn)和初始匹配點(diǎn)做RPC前方交會，得到新的地面點(diǎn)；
[0070]S3、定義新的地面點(diǎn)對應(yīng)的高程值為初始高程面的高程值；
[0071]S4、重新計算得到基準(zhǔn)特征點(diǎn)和初始匹配點(diǎn)的新的相關(guān)系數(shù)，并判斷新的相關(guān)系數(shù)的值是否不大于新的相關(guān)系數(shù)閾值；
[0072]S5、若是，則根據(jù)新的相關(guān)系數(shù)，計算與基準(zhǔn)特征點(diǎn)對應(yīng)的匹配點(diǎn)；否則，繼續(xù)執(zhí)行步驟S I。
[0073]其中，若步驟2053中相關(guān)系數(shù)P的值小于或等于相關(guān)系數(shù)閾值Po時，則認(rèn)為該基準(zhǔn)特征點(diǎn)沒有對應(yīng)的匹配點(diǎn)，需要進(jìn)行下一個匹配基準(zhǔn)點(diǎn)的匹配，即繼續(xù)執(zhí)行步驟2051;若步驟2054執(zhí)行完畢后，即獲取到了基準(zhǔn)特征點(diǎn)對應(yīng)的匹配點(diǎn)后，則認(rèn)為該基準(zhǔn)特征點(diǎn)的匹配過程已經(jīng)結(jié)束，也需要進(jìn)行下一個匹配基準(zhǔn)點(diǎn)的匹配，即繼續(xù)執(zhí)行步驟2051。
[0074]以此類推，直到匹配基準(zhǔn)點(diǎn)集中的所有匹配基準(zhǔn)點(diǎn)均進(jìn)行了上述的匹配過程，輸出匹配基準(zhǔn)點(diǎn)和與其對應(yīng)的匹配點(diǎn)，從而獲取了基準(zhǔn)影像與待匹配影像對應(yīng)的匹配點(diǎn)集。
[0075]可選地，為進(jìn)一步提高獲取到的匹配點(diǎn)集的精度，該方法還可以包括:
[0076]206、對獲取到的匹配點(diǎn)集進(jìn)行隨機(jī)抽樣一致性算法處理。
[0077]其中，將上述獲取到的匹配點(diǎn)集作為輸入，隨機(jī)選取三對匹配點(diǎn)，計算出仿射參數(shù)，利用該仿射參數(shù)計算出其余匹配點(diǎn)的誤差。通過不斷迭代，選取最優(yōu)的仿射參數(shù)，通過剔除該仿射參數(shù)下大的誤差點(diǎn)來達(dá)到剔除錯誤匹配點(diǎn)的目的。
[0078]207、對經(jīng)過隨機(jī)抽樣一致性算法的匹配點(diǎn)集進(jìn)一步進(jìn)行最小二乘法影像匹配處理。
[0079]其中，利用最小二乘法可以充分考慮兩張遙感影像之間的幾何變形、灰度輻射畸變等因素，同時引入平差參數(shù)，從而可列出兩張影像之間的灰度函數(shù)式。
[0080]求解上述灰度函數(shù)式即可獲得每個匹配點(diǎn)的影像坐標(biāo)的改正數(shù)，利用改正數(shù)修正該匹配點(diǎn)，最終獲得更加精確的影像坐標(biāo)值。
[0081]208、輸出高精度的匹配點(diǎn)集。
[0082]其中，獲取到的匹配點(diǎn)集通過最小二乘影像匹配和隨機(jī)采樣一致性方法處理后其精度更高，輸出這些高精度的匹配點(diǎn)集即可。經(jīng)過上述步驟的處理，最終輸出的匹配點(diǎn)集精度較高，可以達(dá)到亞像素級。
[0083]需要說明的是，為敘述方便，本發(fā)明實(shí)施例中僅詳細(xì)描述了基準(zhǔn)影像與其中一張待匹配影像的具體匹配過程，基準(zhǔn)影像與其余待匹配影像的具體匹配過程與上述過程相同，在此不再贅述。
[0084]具體地，參照圖7所示，圖7中示出了利用本發(fā)明實(shí)施例提供的匹配方法對1_5_112影像和3_5_112影像進(jìn)行匹配后的最終結(jié)果。其中，圖7上側(cè)視圖為1_5_112影像，下側(cè)視圖為3_5_112影像，圖中十字絲為對應(yīng)的匹配點(diǎn)。
[0085]本發(fā)明提供的一種適用于大區(qū)域的多尺度遙感影像匹配方法，針對推掃式光學(xué)衛(wèi)星遙感影像成像的特點(diǎn)，對輸入的多尺度遙感影像集，利用遙感影像附帶的RPC參數(shù)，并加入全球DEM數(shù)據(jù)作為輔助數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)了快速的同名區(qū)位置預(yù)測，然后在同名區(qū)內(nèi)提取尺度不變的特征點(diǎn)進(jìn)行匹配，有效減少了無效輸入，加快了匹配速度;在匹配過程中，通過調(diào)整高程值，動態(tài)調(diào)整匹配位置，最終確定最佳的匹配點(diǎn)。另外，通過最小二乘影像匹配和隨機(jī)采樣一致性方法對匹配點(diǎn)進(jìn)行處理，可以得到高精度的匹配點(diǎn)。
[0086]需要說明的是，對于上述方法的實(shí)施例，為了簡單描述，故將其都表述為一系列的動作組合，但是本領(lǐng)域技術(shù)人員應(yīng)該知悉，本發(fā)明并不受所描述的動作順序的限制。其次，本領(lǐng)域技術(shù)人員也應(yīng)該知悉，說明書中所描述的實(shí)施例均屬于優(yōu)選實(shí)施例，所涉及的動作并不一定是本發(fā)明所必需的。
[0087]本發(fā)明實(shí)施例提供一種適用于大區(qū)域的多尺度遙感影像匹配系統(tǒng)，參照圖8所示，該系統(tǒng)包括:
[0088]選擇模塊81，用于選擇多尺度遙感影像集中的一張遙感影像作為基準(zhǔn)影像，將多尺度遙感影像集中的其他遙感影像作為待匹配影像；
[0089]計算模塊82，用于根據(jù)基準(zhǔn)影像和每一待匹配影像附帶的RPC參數(shù)，并結(jié)合DEM數(shù)據(jù)，分別計算基準(zhǔn)影像與每一待匹配影像的同名區(qū)；
[0090]提取模塊83，用于分別對同名區(qū)進(jìn)行網(wǎng)格化規(guī)則分塊，從獲得的至少一個規(guī)則格網(wǎng)子塊中提取Forstner特征點(diǎn)，分別形成基準(zhǔn)影像與每一所述待匹配影像對應(yīng)的匹配基準(zhǔn)點(diǎn)集；
[0091]匹配模塊84，用于進(jìn)行基于匹配基準(zhǔn)點(diǎn)集的動態(tài)影像匹配，分別獲取基準(zhǔn)影像與每一待匹配影像對應(yīng)的匹配點(diǎn)集。
[0092]優(yōu)選地，計算模塊82具體用于:
[0093]對于基準(zhǔn)影像和每一待匹配影像，根據(jù)基準(zhǔn)影像和待匹配影像附帶的RPC參數(shù)，將基準(zhǔn)影像和待匹配影像的四個角點(diǎn)分別投影到平均高程面上，得到兩個四邊形；
[0094]對兩個四邊形進(jìn)行求交運(yùn)算，得到一個多邊形，將多邊形的外接矩形確定為基準(zhǔn)影像和待匹配影像的影像重疊區(qū)；
[0095]根據(jù)基準(zhǔn)影像附帶的RPC參數(shù)，將影像重疊區(qū)反算到基準(zhǔn)影像上，獲取基準(zhǔn)影像與待匹配影像的同名區(qū)。
[0096]優(yōu)選地，在進(jìn)行基于匹配基準(zhǔn)點(diǎn)集的動態(tài)影像匹配，分別獲取基準(zhǔn)影像與每一待匹配影像對應(yīng)的匹配點(diǎn)集之前，匹配模塊84還用于:
[0097]對基準(zhǔn)影像和每一待匹配影像進(jìn)行影像分辨率一致化處理。
[0098]優(yōu)選地，匹配模塊84具體用于:
[0099]對于所述基準(zhǔn)影像和每一所述待匹配影像，分別選擇對應(yīng)的所述匹配基準(zhǔn)點(diǎn)集中的每一匹配基準(zhǔn)點(diǎn)作為基準(zhǔn)特征點(diǎn)；
[0100]根據(jù)所述基準(zhǔn)影像附帶的RPC參數(shù)，并結(jié)合DEM數(shù)據(jù)，迭代計算出所述基準(zhǔn)特征點(diǎn)的初始經(jīng)瑋度坐標(biāo)以及初始高程值，得到所述基準(zhǔn)特征點(diǎn)的初始地面點(diǎn)；根據(jù)所述待匹配影像附帶的RPC參數(shù)，將所述初始地面點(diǎn)反算到所述待匹配影像上，得到初始匹配點(diǎn)；
[0101]計算所述基準(zhǔn)特征點(diǎn)和所述初始匹配點(diǎn)的相關(guān)系數(shù)，并判斷所述相關(guān)系數(shù)的值是否大于相關(guān)系數(shù)閾值；
[0102]若是，則定義所述相關(guān)系數(shù)的值為新的相關(guān)系數(shù)閾值，然后所述基準(zhǔn)特征點(diǎn)和所述初始匹配點(diǎn)做RPC前方交會，得到新的地面點(diǎn)，定義所述新的地面點(diǎn)對應(yīng)的高程值為初始高程值后，重新計算得到所述基準(zhǔn)特征點(diǎn)和所述初始匹配點(diǎn)的新的相關(guān)系數(shù);直到所述新的相關(guān)系數(shù)的值不大于所述新的相關(guān)系數(shù)閾值時，則根據(jù)所述新的相關(guān)系數(shù)，計算與所述基準(zhǔn)特征點(diǎn)對應(yīng)的匹配點(diǎn)。
[0103]優(yōu)選地，在進(jìn)行基于匹配基準(zhǔn)點(diǎn)集的動態(tài)影像匹配，分別獲取基準(zhǔn)影像與每一待匹配影像對應(yīng)的匹配點(diǎn)集之后，匹配模塊84還用于:
[0104]對所述匹配點(diǎn)集進(jìn)行隨機(jī)抽樣一致性算法處理及最小二乘法影像匹配處理，獲取高精度的匹配點(diǎn)集。
[0105]本發(fā)明提供的一種適用于大區(qū)域的多尺度遙感影像匹配系統(tǒng)，針對推掃式光學(xué)衛(wèi)星遙感影像成像的特點(diǎn)，對輸入的多尺度遙感影像集，利用遙感影像附帶的RPC參數(shù)，并加入全球DEM數(shù)據(jù)作為輔助數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)了快速的同名區(qū)位置預(yù)測，然后在同名區(qū)內(nèi)提取尺度不變的特征點(diǎn)進(jìn)行匹配，有效減少了無效輸入，加快了匹配速度;在匹配過程中，通過調(diào)整高程值，動態(tài)調(diào)整匹配位置，最終確定最佳的匹配點(diǎn)。另外，通過最小二乘影像匹配和隨機(jī)采樣一致性方法對匹配點(diǎn)進(jìn)行處理，可以得到高精度的匹配點(diǎn)。
[0106]需要說明的是，本領(lǐng)域技術(shù)人員可以清楚地了解到，為描述的方便和簡潔，上述適用于大區(qū)域的多尺度遙感影像匹配系統(tǒng)的具體工作過程和描述，可以參考上述的方法實(shí)施例中的對應(yīng)過程，在此不再贅述。
[0107]以上僅為本發(fā)明的較佳實(shí)施例，并不用以限制本發(fā)明，凡在本發(fā)明的精神和原則之內(nèi)，所作的任何修改、等同替換、改進(jìn)等，均應(yīng)包含在本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。
【主權(quán)項(xiàng)】
1.一種適用于大區(qū)域的多尺度遙感影像匹配方法，其特征在于，所述方法包括: 選擇多尺度遙感影像集中的一張遙感影像作為基準(zhǔn)影像，將所述多尺度遙感影像集中的其他遙感影像作為待匹配影像； 根據(jù)所述基準(zhǔn)影像和每一所述待匹配影像附帶的RPC參數(shù)，并結(jié)合DEM數(shù)據(jù)，分別計算所述基準(zhǔn)影像與每一所述待匹配影像的同名區(qū)； 分別對所述同名區(qū)進(jìn)行網(wǎng)格化規(guī)則分塊，從獲得的至少一個規(guī)則格網(wǎng)子塊中提取Forstner特征點(diǎn)，分別形成所述基準(zhǔn)影像與每一所述待匹配影像對應(yīng)的匹配基準(zhǔn)點(diǎn)集； 進(jìn)行基于所述匹配基準(zhǔn)點(diǎn)集的動態(tài)影像匹配，分別獲取所述基準(zhǔn)影像與每一所述待匹配影像對應(yīng)的匹配點(diǎn)集。2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述基準(zhǔn)影像和每一所述待匹配影像附帶的RPC參數(shù)，并結(jié)合DEM數(shù)據(jù)，分別計算所述基準(zhǔn)影像與每一所述待匹配影像的同名區(qū)包括: 對于所述基準(zhǔn)影像和每一所述待匹配影像，根據(jù)所述基準(zhǔn)影像和所述待匹配影像附帶的RPC參數(shù)和所選DEM數(shù)據(jù)，將所述基準(zhǔn)影像和所述待匹配影像的四個角點(diǎn)分別投影到平均高程面上，得到兩個四邊形； 對兩個所述四邊形進(jìn)行求交運(yùn)算，得到一個多邊形，將所述多邊形的外接矩形確定為所述基準(zhǔn)影像和所述待匹配影像的影像重疊區(qū)； 根據(jù)所述基準(zhǔn)影像附帶的RPC參數(shù)，將所述影像重疊區(qū)反算到所述基準(zhǔn)影像上，獲取所述基準(zhǔn)影像與所述待匹配影像的同名區(qū)。3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，在所述進(jìn)行基于所述匹配基準(zhǔn)點(diǎn)集的動態(tài)影像匹配，分別獲取所述基準(zhǔn)影像與每一所述待匹配影像對應(yīng)的匹配點(diǎn)集之前，所述方法還包括: 對所述基準(zhǔn)影像和每一所述待匹配影像進(jìn)行影像分辨率一致化處理。4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述進(jìn)行基于所述匹配基準(zhǔn)點(diǎn)集的動態(tài)影像匹配，分別獲取所述基準(zhǔn)影像與每一所述待匹配影像對應(yīng)的匹配點(diǎn)集包括: 對于所述基準(zhǔn)影像和每一所述待匹配影像，分別選擇對應(yīng)的所述匹配基準(zhǔn)點(diǎn)集中的每一匹配基準(zhǔn)點(diǎn)作為基準(zhǔn)特征點(diǎn)； 根據(jù)所述基準(zhǔn)影像附帶的RPC參數(shù)，并結(jié)合DEM數(shù)據(jù)，迭代計算出所述基準(zhǔn)特征點(diǎn)的初始經(jīng)瑋度坐標(biāo)以及初始高程值，得到所述基準(zhǔn)特征點(diǎn)的初始地面點(diǎn)；根據(jù)所述待匹配影像附帶的RPC參數(shù)，將所述初始地面點(diǎn)反算到所述待匹配影像上，得到初始匹配點(diǎn)； 計算所述基準(zhǔn)特征點(diǎn)和所述初始匹配點(diǎn)的相關(guān)系數(shù)，并判斷所述相關(guān)系數(shù)的值是否大于相關(guān)系數(shù)閾值； 若是，則定義所述相關(guān)系數(shù)的值為新的相關(guān)系數(shù)閾值，然后所述基準(zhǔn)特征點(diǎn)和所述初始匹配點(diǎn)做RPC前方交會，得到新的地面點(diǎn)，定義所述新的地面點(diǎn)對應(yīng)的高程值為初始高程值后，重新計算得到所述基準(zhǔn)特征點(diǎn)和所述初始匹配點(diǎn)的新的相關(guān)系數(shù);直到所述新的相關(guān)系數(shù)的值不大于所述新的相關(guān)系數(shù)閾值時，則根據(jù)所述新的相關(guān)系數(shù)，計算與所述基準(zhǔn)特征點(diǎn)對應(yīng)的匹配點(diǎn)。5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，在所述進(jìn)行基于所述匹配基準(zhǔn)點(diǎn)集的動態(tài)影像匹配，分別獲取所述基準(zhǔn)影像與每一所述待匹配影像對應(yīng)的匹配點(diǎn)集之后，所述方法還包括: 對所述匹配點(diǎn)集進(jìn)行隨機(jī)抽樣一致性算法處理及最小二乘法影像匹配處理，獲取高精度的匹配點(diǎn)集。6.—種適用于大區(qū)域的多尺度遙感影像匹配系統(tǒng)，其特征在于，所述系統(tǒng)包括: 選擇模塊，用于選擇多尺度遙感影像集中的一張遙感影像作為基準(zhǔn)影像，將所述多尺度遙感影像集中的其他遙感影像作為待匹配影像； 計算模塊，用于根據(jù)所述基準(zhǔn)影像和每一所述待匹配影像附帶的RPC參數(shù)，并結(jié)合DEM數(shù)據(jù)，分別計算所述基準(zhǔn)影像與每一所述待匹配影像的同名區(qū)； 提取模塊，用于分別對所述同名區(qū)進(jìn)行網(wǎng)格化規(guī)則分塊，從獲得的至少一個規(guī)則格網(wǎng)子塊中提取Forstner特征點(diǎn)，分別形成所述基準(zhǔn)影像與每一所述待匹配影像對應(yīng)的匹配基準(zhǔn)點(diǎn)集； 匹配模塊，用于進(jìn)行基于所述匹配基準(zhǔn)點(diǎn)集的動態(tài)影像匹配，分別獲取所述基準(zhǔn)影像與每一所述待匹配影像對應(yīng)的匹配點(diǎn)集。7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述獲取模塊具體用于: 對于所述基準(zhǔn)影像和每一所述待匹配影像，根據(jù)所述基準(zhǔn)影像和所述待匹配影像附帶的RPC參數(shù)和所選DEM數(shù)據(jù)，將所述基準(zhǔn)影像和所述待匹配影像的四個角點(diǎn)分別投影到平均高程面上，得到兩個四邊形； 對兩個所述四邊形進(jìn)行求交運(yùn)算，得到一個多邊形，將所述多邊形的外接矩形確定為所述基準(zhǔn)影像和所述待匹配影像的影像重疊區(qū)； 根據(jù)所述基準(zhǔn)影像附帶的RPC參數(shù)，將所述影像重疊區(qū)反算到所述基準(zhǔn)影像上，獲取所述基準(zhǔn)影像與所述待匹配影像的同名區(qū)。8.根據(jù)權(quán)利要求6所述的系統(tǒng)，其特征在于，在所述進(jìn)行基于所述匹配基準(zhǔn)點(diǎn)集的動態(tài)影像匹配，分別獲取所述基準(zhǔn)影像與每一所述待匹配影像對應(yīng)的匹配點(diǎn)集之前，所述匹配模塊還用于: 對所述基準(zhǔn)影像和每一所述待匹配影像進(jìn)行影像分辨率一致化處理。9.根據(jù)權(quán)利要求6所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述匹配模塊具體用于: 對于所述基準(zhǔn)影像和每一所述待匹配影像，分別選擇對應(yīng)的所述匹配基準(zhǔn)點(diǎn)集中的每一匹配基準(zhǔn)點(diǎn)作為基準(zhǔn)特征點(diǎn)； 根據(jù)所述基準(zhǔn)影像附帶的RPC參數(shù)，并結(jié)合DEM數(shù)據(jù)，迭代計算出所述基準(zhǔn)特征點(diǎn)的初始經(jīng)瑋度坐標(biāo)以及初始高程值，得到所述基準(zhǔn)特征點(diǎn)的初始地面點(diǎn)；根據(jù)所述待匹配影像附帶的RPC參數(shù)，將所述初始地面點(diǎn)反算到所述待匹配影像上，得到初始匹配點(diǎn)； 計算所述基準(zhǔn)特征點(diǎn)和所述初始匹配點(diǎn)的相關(guān)系數(shù)，并判斷所述相關(guān)系數(shù)的值是否大于相關(guān)系數(shù)閾值； 若是，則定義所述相關(guān)系數(shù)的值為新的相關(guān)系數(shù)閾值，然后所述基準(zhǔn)特征點(diǎn)和所述初始匹配點(diǎn)做RPC前方交會，得到新的地面點(diǎn)，定義所述新的地面點(diǎn)對應(yīng)的高程值為初始高程值后，重新計算得到所述基準(zhǔn)特征點(diǎn)和所述初始匹配點(diǎn)的新的相關(guān)系數(shù);直到所述新的相關(guān)系數(shù)的值不大于所述新的相關(guān)系數(shù)閾值時，則根據(jù)所述新的相關(guān)系數(shù)，計算與所述基準(zhǔn)特征點(diǎn)對應(yīng)的匹配點(diǎn)。10.根據(jù)權(quán)利要求6所述的系統(tǒng)，其特征在于，在所述進(jìn)行基于所述匹配基準(zhǔn)點(diǎn)集的動態(tài)影像匹配，分別獲取所述基準(zhǔn)影像與每一所述待匹配影像對應(yīng)的匹配點(diǎn)集之后，所述匹配模塊還用于: 對所述匹配點(diǎn)集進(jìn)行隨機(jī)抽樣一致性算法處理及最小二乘法影像匹配處理，獲取高精度的匹配點(diǎn)集。
【文檔編號】G06T7/00GK105913435SQ201610227892
【公開日】2016年8月31日
【申請日】2016年4月13日
【發(fā)明人】折曉宇, 范曉敏, 陳剛, 王, 王一, 靳笑琳, 趙瑩芝
【申請人】西安航天天繪數(shù)據(jù)技術(shù)有限公司