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1、基于小面元的多源遙感影像高精度配準方法 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)計出一種高精度影像相對配準方法。實驗結(jié)果表明,該方法對多種遙感影像有很強的適應(yīng)性,相對配準精度高,尤其適用于變形明顯或山區(qū)多源影像間的高精度配準。關(guān) 鍵 詞:多源遙感影像;高精度配準;匹配;小面元糾正中圖分類號:TP751 文獻標識碼:A 多源遙
2、感衛(wèi)星影像是指從不同的電磁波段、不同的時相、不同的入射角、不同的成像機理、不同的空間分辨率獲取關(guān)于同一區(qū)域地物不同的、但可以相互補充的信息[1]。我們正是要利用其信息互補、合作的特點,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已經(jīng)成為從影像獲取準確信息的必要條件,同時,高精度影像配準還是時間變化檢測、立體匹配、運動分析以及圖像序列分析等方面應(yīng)用的基礎(chǔ)[2]。1 影像配準算法綜述目前影像配準的方法主要分為空間域與頻率域兩大類。空間
3、域方法僅從影像的幾何變形與灰度差角度入手,簡單直觀易實現(xiàn),對一般的可見光影像及部分近紅外影像、雷達影像均可以處理,同時還有精度高、速度快等優(yōu)點。在大多數(shù)文獻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
4、。有一些文獻應(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到可見光影像與近紅外影像的配準[6],HassanShekarforoush等通過對影像交叉功率譜的多相分解的估計達到子像素級配準[2]。不斷出現(xiàn)的各種配準方法使得配準的精度越來越高,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)能力強的高精度配準處理方法[7]。經(jīng)過研究發(fā)現(xiàn),一些傳統(tǒng)的方法盡管有一定
5、的局限性,但具有很強的適應(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)計了一種新的多源遙感影像高精度配準的方法。2 基于小面元的遙感影像間高精度配準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作為配準控制點(RegistrationControlPoint,RCP),通過匹配獲得同名點對,再基于小面元微分糾正得到精確配準的影像。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則提取稀疏的特征點作為RCP,逐層
6、匹配傳遞至最底層(原始影像層)作為基本控制點;然后在最底層上提取密集的RCP進行相關(guān)系數(shù)法匹配,在目標影像(即待配準影像)上獲得對應(yīng)的同名像點;接著剔除一些誤差明顯的點對,并對可靠性不好的點對進行整體松弛法匹配,再對所有的點對進行一次最小二乘法匹配以提高精度;最后由這些同名點對構(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,研究方向為攝影測量與遙感。第20卷第2期2003年6月測繪學(xué)院學(xué)報JournalofInstituteofSurvey
7、ingandMappingVol.20No.2Jun.2003角網(wǎng),在對應(yīng)的三角網(wǎng)中,進行逐個小面元的微分糾正,以實現(xiàn)影像精確配準。該方法的邏輯流程見圖1。圖1 高精度配準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)整等。由于特征點的匹配主要還是根據(jù)某點的峰值及其周圍點的灰度分布,在對應(yīng)影像上找到一個峰值及其周圍點的灰度分布與前者相一致的點,認為該點就是前者的同名點。因此,影像輻射特性的差異會導(dǎo)致同名點之間灰度特性的差異,進而引起誤匹配。二是幾何校正,如圖像
8、的旋轉(zhuǎn)、平移、比例尺的縮放等。兩點之間的相關(guān)度是以窗口為單位進行的,而保證同樣大小的兩個窗口內(nèi)包含的目標區(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:1)高可靠性。文中采用特征點作為RCP,是考慮到特征點具有與周圍點灰度的差異性,