基于小面元的多源遙感影像高精度配準(zhǔn)方法

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1、基于小面元的多源遙感影像高精度配準(zhǔn)方法　文章編號:1009-427X(2003)02-0124-05基于小面元的多源遙感影像高精度配準(zhǔn)方法邢帥,譚兵,李建勝,徐青,耿則勛(信息工程大學(xué)測繪學(xué)院,河南鄭州　450052)摘要:基于幾種高精度的匹配方法,引入了小面元微分糾正的思想,設(shè)計(jì)出一種高精度影像相對配準(zhǔn)方法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法對多種遙感影像有很強(qiáng)的適應(yīng)性,相對配準(zhǔn)精度高,尤其適用于變形明顯或山區(qū)多源影像間的高精度配準(zhǔn)。關(guān)　鍵　詞:多源遙感影像;高精度配準(zhǔn);匹配;小面元糾正中圖分類號:TP751　　　文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A　　多源遙感衛(wèi)星影像是指從不同的電磁波段、不同的時(shí)相、不同

2、的入射角、不同的成像機(jī)理、不同的空間分辨率獲取關(guān)于同一區(qū)域地物不同的、但可以相互補(bǔ)充的信息[1]。我們正是要利用其信息互補(bǔ)、合作的特點(diǎn),通過一定的處理方法,如融合、分類、變化檢測、識別等,從中提取有用的或我們感興趣的信息,影像配準(zhǔn)則是應(yīng)用這些方法的前提和基礎(chǔ)。特別是高精度的配準(zhǔn)已經(jīng)成為從影像獲取準(zhǔn)確信息的必要條件,同時(shí),高精度影像配準(zhǔn)還是時(shí)間變化檢測、立體匹配、運(yùn)動分析以及圖像序列分析等方面應(yīng)用的基礎(chǔ)[2]。1　影像配準(zhǔn)算法綜述目前影像配準(zhǔn)的方法主要分為空間域與頻率域兩大類。空間域方法僅從影像的幾何變形與灰度差角度入手,簡單直觀易實(shí)現(xiàn),對一般的可見光影像及部分近紅外影像、雷

3、達(dá)影像均可以處理,同時(shí)還有精度高、速度快等優(yōu)點(diǎn)。在大多數(shù)文獻(xiàn)中提出的方法均屬于這一類,如相關(guān)函數(shù)法、動態(tài)規(guī)劃法、整體法、最小二乘法[3],以及TonJezching,JainAK提出的確定兩圖像區(qū)域間對應(yīng)關(guān)系的點(diǎn)匹配方法[4],周杰等提出的基于方向小波特征的匹配方法[5]等。頻率域方法由于涉及到空間域與頻率域的轉(zhuǎn)換,因此比較復(fù)雜。雖然也可以達(dá)到較高精度,但其對兩影像間的幾何變形與輻射畸變都有較高的要求,應(yīng)用范圍較窄,大多用于研究工作。有一些文獻(xiàn)應(yīng)用了該類方法,如HaroldSStone提出的用預(yù)濾波與基于傅立葉變換檢測的方法達(dá)到可見光影像與近紅外影像的配準(zhǔn)[6],Hassa

4、nShekarforoush等通過對影像交叉功率譜的多相分解的估計(jì)達(dá)到子像素級配準(zhǔn)[2]。不斷出現(xiàn)的各種配準(zhǔn)方法使得配準(zhǔn)的精度越來越高,從像素級到亞像素級,一直到子像素級。但其中始終存在著一個問題,就是某一種方法僅對幾組或幾種圖像可以取得好的效果,但卻不適應(yīng)其它類型的數(shù)據(jù),所以我們一直希望找到一個自動化程度高、適應(yīng)能力強(qiáng)的高精度配準(zhǔn)處理方法[7]。經(jīng)過研究發(fā)現(xiàn),一些傳統(tǒng)的方法盡管有一定的局限性,但具有很強(qiáng)的適應(yīng)性,如相關(guān)函數(shù)法無論對可見光影像還是雷達(dá)影像均可以處理。因此,我們引用幾種傳統(tǒng)的匹配方法與影像金字塔匹配策略,并引入小三角形面元微分糾正的原理,設(shè)計(jì)了一種新的多源遙感

5、影像高精度配準(zhǔn)的方法。2　基于小面元的遙感影像間高精度配準(zhǔn)方法的提出該方法的主要思想是,在參考影像上提取特征點(diǎn)作為配準(zhǔn)控制點(diǎn)(RegistrationControlPoint,RCP),通過匹配獲得同名點(diǎn)對,再基于小面元微分糾正得到精確配準(zhǔn)的影像。該方法的基本過程是:在參考影像金字塔的最高層上按照一定的準(zhǔn)則提取稀疏的特征點(diǎn)作為RCP,逐層匹配傳遞至最底層(原始影像層)作為基本控制點(diǎn);然后在最底層上提取密集的RCP進(jìn)行相關(guān)系數(shù)法匹配,在目標(biāo)影像(即待配準(zhǔn)影像)上獲得對應(yīng)的同名像點(diǎn);接著剔除一些誤差明顯的點(diǎn)對,并對可靠性不好的點(diǎn)對進(jìn)行整體松弛法匹配,再對所有的點(diǎn)對進(jìn)行一次最小二

6、乘法匹配以提高精度;最后由這些同名點(diǎn)對構(gòu)成密集的三收稿日期:2002-11-25;修回日期:2003-03-11　　　　作者簡介:邢帥(1979-),男,河南信陽人,碩士生,研究方向?yàn)閿z影測量與遙感。第20卷第2期2003年6月測繪學(xué)院學(xué)報(bào)JournalofInstituteofSurveyingandMappingVol.20No.2Jun.2003角網(wǎng),在對應(yīng)的三角網(wǎng)中,進(jìn)行逐個小面元的微分糾正,以實(shí)現(xiàn)影像精確配準(zhǔn)。該方法的邏輯流程見圖1。圖1　高精度配準(zhǔn)方法的邏輯流程圖這里的影像預(yù)處理主要包括兩個方面:一是輻射校正,如灰度拉伸、直方圖調(diào)整、色階調(diào)整、亮度和對比度的調(diào)整

7、等。由于特征點(diǎn)的匹配主要還是根據(jù)某點(diǎn)的峰值及其周圍點(diǎn)的灰度分布,在對應(yīng)影像上找到一個峰值及其周圍點(diǎn)的灰度分布與前者相一致的點(diǎn),認(rèn)為該點(diǎn)就是前者的同名點(diǎn)。因此,影像輻射特性的差異會導(dǎo)致同名點(diǎn)之間灰度特性的差異,進(jìn)而引起誤匹配。二是幾何校正,如圖像的旋轉(zhuǎn)、平移、比例尺的縮放等。兩點(diǎn)之間的相關(guān)度是以窗口為單位進(jìn)行的,而保證同樣大小的兩個窗口內(nèi)包含的目標(biāo)區(qū)域范圍相同是非常必要的,否則就失去了可比性,相關(guān)也就無從談起。該方法主要具有以下4個特點(diǎn):1)高可靠性。文中采用特征點(diǎn)作為RCP,是考慮到特征點(diǎn)具有與周圍點(diǎn)灰度的差異性,