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一种可靠的高分辨率光学卫星遥感影像匹配方法
戴激光 宋伟东 李建军
阜新 # ! % $ $ $ 辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院 阜新 # ! % $ $的高分辨率光学卫星 遥 感 影 像 自 动 匹 配 方 法 具 体 流 程 包 括 初始获取同 # 建立影像局部粗匹配模型 利用同名点 构 建 同 名 虚 拟 直 线 通 过 同 名 虚 拟 直 线 形 成 同 名 虚 拟 交 点 集 并 名点 ! 对候选点集进行特征描述 对特征点利用 最 小 欧 式 距 离 准 则 提 取 初 始 同 名 采用局部粗匹配模型进行约束 % < 点 采用 & = C7 + C D 算法和多项式拟合迭代法剔除 误 匹 配 点 以 获 取 最 终 的 匹 配 结 果 实 验 结 果 表 明 了 本 文 通 过虚拟交点提取同名点的算法 获取了更好的匹配效率和精度 关键词 高分辨率光学卫星遥感影像 匹配 虚拟交点 ' ( % # $6 % ; A ; 6 . , 6 # $ $ $:% # > >6 ! $ # %6 $ #6 $ $ # @ 中图分类号 E F > = # 文献标识码 C 文章编号 # $ $ $:% # > > ! $ # % # ! =:
作者简介 戴 激 光 男 讲师 博士研究生 现从事异源高分辨率卫星遥感影像配准理论和应用研究 # ; > " ! " # $ % & ? 3 . $ %# A %6 B ) ( @ /
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取精度较低 ! 算法复杂精度不高 & 文献 ( ) 通过自动 < 同名点匹配和三角 剖 分 技 术 的 进 行 几 何 精 校 正 ! 但 以+ 精度较低 & 文 献 ( =) 0 8 E 提取同名点作为基础 建立粗匹配模型进 行 影 像 金 字 塔 逐 层 匹 配 ! 无须手 工选择控制点 & 综上 所 述 ! 目前大部分的研究都是针对低分辨 率影像间的匹配 ! 而针对高分辨率光学卫星遥感影 像间的匹配问题研究较少 & 其关键原因在于相对于 传统的同源影像 ! 高分辨率卫星遥感影像匹配难度 对同一地区拍摄时太阳高度 更大 & 在成像过程 中 ! 角不同 ! 致使地面阴影的面积和方向均会发生变化 ! 这一变化将直接体现在拍摄影像上 & 而这一现象对 低分辨率遥感影像 上 像 元 灰 度 影 响 不 大 ! 在高分辨 率的影像上则会 直 接 改 变 影 像 的 灰 度 变 化 和 分 布 & 同时对遥感影像特 点 分 析 会 发 现 ! 阴影的产生总是 阴影的方向 ' 面积发生变化会导致 伴随着显著地物 ! 特征点提取定位产生误差 & 这使得传统的通过特征 点匹配方式来进行卫星遥感影像匹配的方法并不能 适用于高分辨率卫星遥感影像 & 而 在 实 际 应 用 过 程 中! 在数字摄影工作站" 如 以及遥感软件" 如U ' $ 4 . 2 * K ) Z )和 H [ <$ & G C + U 7 4 0 中! 都需要人工 选 取 一 定 数 量 的 同 名 点 & 而 人 工 操 作的不确定性 ! 将会对后续的定向 ' 三维重建等工作 需要寻找一种稳 产生不利的影 响 & 基 于 以 上 考 虑 ! 健的 ' 自动的同源高分辨率遥感影像匹配方法 ! 为影 像处理提供帮助 & 匹配 传 播 是 当 前 遥 感 影 像 匹 配 的 热 点 ! 其具体 方式是通过几何约束或者初始同名点的传播有效提 高同名点 的 数 量 & 例 如 文 献 ( 利用 + >) 0 8 E 特征建 立初始匹配 ! 通过自 适 应 互 相 关 和 局 部 单 应 矩 阵 进 行约束匹配传播 ! 提高了匹配算法抗几何变形和精 度 & 文献 ( ) 利用影像间同名线相交的原理 ! 提取虚 " 拟角点 ! 实现了影像的匹配 ! 这种算法实现的前提是 同名直线 能 够 准 确 定 位 & 而 文 献 ( 利用 + ;) 0 8 E方 法进行初始匹配并 构 建 初 始 匹 配 模 型 ! 再在此基础 上基于 \ 3 2 2 . -特 征 点 和 相 关 系 数 进 行 匹 配 取 得 了 更多的同名点对 & 结合以上算法及高分辨率卫星遥 感影像特点 ! 本文 提 出 了 一 种 基 于 虚 拟 线 的 影 像 匹 配方法 &
利用虚拟线相交构建虚拟交点并对交点建立虚拟点 点集 & 最后采用点特征描述子和最小欧式距离提取 传 播 后 的 同 名 点! 并对得到的同名点采用局部 ! 随机抽样 & C7 + C D" & C7 ? ) (+ C( 5 'D ) , ' , K P 算法 $ 算法和迭代多项式算法进行误差剔除 &
" # $ $ % $ ( $ ) * + , " - . , * $ / , / ( " # / , " * %2 / , 3 ( 4 , + 6 7 8 , /# ! % $ $ $ ! &' 01 5 " # $ $ % $ " , ( / " ( . , * $ / , / ( " # / , " * %2 / , 3 ( 4 , + 6 7 8 , /# ! % $ $ $ ! &! 01 5 ) , 8 . 4 $ / . E O . -P 3 ' 2P 2 ' ' , * 3( 3 * B O . , ' * O ) ? 1 ) 2O . O2 ' ) 5 K * . ) ,) * . B 3 5 3 * ' 5 5 . * ' . ( 3 ' -9 3 ' ?) ,Q . 2 * K 3 5 B ) 2 , ' 2 6 8 . 2 * 5 P /( / P / R . , . * . 3 5( 3 * B O . , 2 'P 2 ) ) ' ?* )' S * 2 3 B * * O 'O ) ( ) , ( ) . , * -T O . B O . -K ' ?* )9 K . 5 ? 5 ) B 3 5 . ( 3 ' * 2 3 , 1 ) 2 (( ) ? ' 5 + ' B ) , ? 5 Q . 2 I /3 P R RP / R * O ' ,Q . 2 * K 3 5 B ) 2 , ' 2 -? 3 * 3 ' *3 2 'B ) , * 2 K B * ' ?) ,* O '9 3 . -) 1Q . 2 * K 3 5 5 . , ' -T . * O* O ' * K 3 5 5 . , ' -3 2 '9 K . 5 *9 O 'O ) ( ) , ( ) . , * R* R RP B ) , * 2 3 . , *) 1 5 ) B 3 5 * 2 3 , 1 ) 2 (( ) ? ' 5 E O . 2 ? 5 1 ' 3 * K 2 ' -? ' B 2 . * ) 2 3 2 'P ' 2 1 ) 2 ( ' ? 8 ) K 2 * O 5 * O '( . , . ( K (U K B 5 . ? ' 3 ,? . * 3 , B ' B 2 . * ' I R P R 2 . ) , . -K ' ?* )' S * 2 3 B * * O ' . , . * . 3 5 O ) ( ) , ( ) . , * C * 5 3 * & C7 + C D3 , ? . * ' 2 3 * . Q 'P ) 5 , ) ( . 3 5 ' 2 2 ) 2 B O ' B V ' 2 3 2 ' . ( 9 ' ? ? ' ?* )' I R RP R 5 . ( . , 3 * '( . ( 3 * B O . , ) . , * 6 U S ' 2 . ( ' , * 3 5 2 ' K 5 * -Q ' 2 . 1 * O 3 * * O 'P 2 ' ' , * ' ?3 5 ) 2 . * O (T . * OQ . 2 * K 3 5 ) . , * . -( ) 2 ' ' 1 1 . B . ' , * ) , * O ' /P P R / P K 3 , * . * , ?3 B B K 2 3 B 1 B ) 2 2 ' ) , ? ' , B 'P ) . , * 6 W R3 R) P < + ( 4 ' 8 O . O2 ' ) 5 K * . ) ,) * . B 3 5 3 * ' 5 5 . * ' . ( 3 ' ( 3 * B O . , Q . 2 * K 3 5 B ) 2 , ' 2 / P / / =>
图 # 影像匹配方法流程图