多視角遙感圖像融合方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及多視角遙感圖像融合方法,屬于地理信息技術(shù)領(lǐng)域。
【背景技術(shù)】
[0002] 目前,多視角遙感圖像融合技術(shù)在航空測(cè)量、斜影測(cè)量、新型導(dǎo)航以及地圖更新等 地理信息系統(tǒng)領(lǐng)域扮演著重要的角色。然而,當(dāng)?shù)孛嫫鸱兓蛘邎D像發(fā)生多視角變化時(shí) 會(huì)發(fā)生一些非剛性變換,當(dāng)前所用的配準(zhǔn)技術(shù)在精度上會(huì)受到顯著影響,具有一定的局限 性。
【發(fā)明內(nèi)容】
[0003] 本發(fā)明是為了解決現(xiàn)有的配準(zhǔn)技術(shù)對(duì)地面起伏變化或者圖像發(fā)生的多視角變化 產(chǎn)生的非剛性變換的配準(zhǔn)具有局限性,導(dǎo)致配準(zhǔn)精度低的問題。現(xiàn)提供多視角遙感圖像融 合方法。
[0004] 多視角遙感圖像融合方法,該方法包括以下步驟:
[0005] 步驟一、通過衛(wèi)星圖或者無人機(jī)獲取同一位置不同視角的多組遙感圖像,
[0006] 步驟二、采用尺度不變特征轉(zhuǎn)換算法對(duì)步驟一中獲取的多組遙感圖像的特征點(diǎn)進(jìn) 行提取,分別得到點(diǎn)陣a和點(diǎn)陣b,
[0007] 步驟三、采用基于全局和局部混合向量和特征的非剛性點(diǎn)陣配準(zhǔn)方法對(duì)不同狀態(tài) 下的兩組點(diǎn)陣a和b進(jìn)行配準(zhǔn),配準(zhǔn)過程如下:
[0008] 步驟三一、首先創(chuàng)建一個(gè)可變形的代理點(diǎn)陣aw,在每一步的迭代中,獲得aw在點(diǎn)陣b 中的對(duì)應(yīng)點(diǎn)K,其中,&"的初始狀態(tài)等于源點(diǎn)陣a;
[0009] 步驟三二、根據(jù)步驟三一的對(duì)應(yīng)關(guān)系建立薄板樣條函數(shù)空間變換,使用薄板樣條 函數(shù)空間變換更新3"的空間位置和幾何形狀,步驟三一與步驟三二交替進(jìn)行使得點(diǎn)陣8"在 空間位置和幾何形態(tài)上逐漸接近目標(biāo)點(diǎn)陣b ;
[0010] 步驟三三、最終找到aw在目標(biāo)點(diǎn)陣b中的真實(shí)對(duì)應(yīng)點(diǎn),獲得遙感圖像在發(fā)生視角變 換如后的對(duì)應(yīng)關(guān)系;
[0011] 步驟四、利用仿射變換對(duì)步驟三三獲得的遙感圖像在發(fā)生視角變換前后的對(duì)應(yīng)關(guān) 系進(jìn)行轉(zhuǎn)換并輸出配準(zhǔn)結(jié)果,從而實(shí)現(xiàn)對(duì)多視角遙感圖像的融合。
[0012] 本發(fā)明的有益效果為:采用衛(wèi)星圖或者無人機(jī)獲取同一位置不同視角的多組遙感 圖像,讀入遙感圖像,采用尺度不變特征轉(zhuǎn)換算法來對(duì)圖像的特征點(diǎn)進(jìn)行提取,分別得到點(diǎn) 陣 a和點(diǎn)陣b。采用基于全局和局部混合向量和特征的非剛性點(diǎn)陣配準(zhǔn)方法對(duì)不同狀態(tài)下的 兩組點(diǎn)陣a和b進(jìn)行配準(zhǔn),最終找到a w在目標(biāo)點(diǎn)陣b中的真實(shí)對(duì)應(yīng)點(diǎn),獲得遙感圖像在發(fā)生視 角變換前后的對(duì)應(yīng)關(guān)系;最后采用仿射變換對(duì)圖像進(jìn)行轉(zhuǎn)換并輸出配準(zhǔn)結(jié)果,采用該方法 進(jìn)行進(jìn)行圖像融合精度高,與現(xiàn)有的融合方法相比精度高了 3倍以上。
【附圖說明】
[0013] 圖1為【具體實(shí)施方式】一所述的多視角遙感圖像融合方法的流程圖。
【具體實(shí)施方式】
【具體實(shí)施方式】 [0014] 一:參照?qǐng)D1具體說明本實(shí)施方式,本實(shí)施方式所述的多視角遙感圖 像融合方法,該方法包括以下步驟:
[0015] 步驟一、通過衛(wèi)星圖或者無人機(jī)獲取同一位置不同視角的多組遙感圖像,
[0016] 步驟二、采用尺度不變特征轉(zhuǎn)換算法對(duì)步驟一中獲取的多組遙感圖像的特征點(diǎn)進(jìn) 行提取,分別得到點(diǎn)陣a和點(diǎn)陣b,
[0017] 步驟三、采用基于全局和局部混合向量和特征的非剛性點(diǎn)陣配準(zhǔn)方法對(duì)不同狀態(tài) 下的兩組點(diǎn)陣a和b進(jìn)行配準(zhǔn),配準(zhǔn)過程如下:
[0018] 步驟三一、首先創(chuàng)建一個(gè)可變形的代理點(diǎn)陣aw,在每一步的迭代中,獲得aw在點(diǎn)陣b 中的對(duì)應(yīng)點(diǎn)K,其中,&"的初始狀態(tài)等于源點(diǎn)陣a;
[0019] 步驟三二、根據(jù)步驟三一的對(duì)應(yīng)關(guān)系建立薄板樣條函數(shù)空間變換,使用薄板樣條 函數(shù)空間變換更新3"的空間位置和幾何形狀,步驟三一與步驟三二交替進(jìn)行使得點(diǎn)陣8"在 空間位置和幾何形態(tài)上逐漸接近目標(biāo)點(diǎn)陣b;
[0020] 步驟三三、最終找到aw在目標(biāo)點(diǎn)陣b中的真實(shí)對(duì)應(yīng)點(diǎn),獲得遙感圖像在發(fā)生視角變 換如后的對(duì)應(yīng)關(guān)系;
[0021] 步驟四、利用仿射變換對(duì)步驟三三獲得的遙感圖像在發(fā)生視角變換前后的對(duì)應(yīng)關(guān) 系進(jìn)行轉(zhuǎn)換并輸出配準(zhǔn)結(jié)果,從而實(shí)現(xiàn)對(duì)多視角遙感圖像的融合。
[0022] 本實(shí)施方式中,使用非剛性點(diǎn)陣配準(zhǔn)技術(shù),我們可以對(duì)不同狀態(tài)下(例如原遙感圖 像和經(jīng)過視角變換的遙感圖像)的兩組點(diǎn)陣進(jìn)行配準(zhǔn)。為了對(duì)不同狀態(tài)下的兩組點(diǎn)陣進(jìn)行 非剛性配準(zhǔn),本發(fā)明設(shè)計(jì)出了全新的基于全局和局部混合向量和特征的非剛性點(diǎn)陣配準(zhǔn)方 法。
[0023]本實(shí)施方式中,全局和局部混合向量和特征的優(yōu)點(diǎn):
[0024] 1、在處理多視角遙感圖像時(shí),利用尺度不變特征轉(zhuǎn)換算法(SIFT)找出的特征點(diǎn)無 幾
[0025]何關(guān)系,此時(shí),利用向量空間分布找出的對(duì)應(yīng)關(guān)系效果更好。
[0026] 2、該方法對(duì)于處理點(diǎn)陣比較密集,特征點(diǎn)比較多的圖像優(yōu)勢(shì)更為明顯。
[0027] 3、對(duì)于發(fā)生了旋轉(zhuǎn)之后的多視角遙感圖像的配準(zhǔn),采用混合向量和特征進(jìn)行配準(zhǔn) 效果更好。
【具體實(shí)施方式】 [0028] 二:本實(shí)施方式是對(duì)一所述的多視角遙感圖像融合方 法作進(jìn)一步說明,本實(shí)施方式中,步驟三中全局和局部混合向量和特征的方程為:
[0029] 根據(jù)公式:
[0030]
[0031] 獲得全局結(jié)構(gòu)特征差異矩陣,矩陣中的每個(gè)元素值為兩個(gè)向量&和1^ 相減后的模,
[0032] 式中:
為點(diǎn)ai到點(diǎn)ak的幾何 向量,/).?為點(diǎn)bj到bk的幾何向量,i和j均為正整數(shù),η和m均為公式中的上界,
[0033] 根據(jù)公式:
[0034] * J - ·· - J
J ·'
[0035] 獲得局部結(jié)構(gòu)特征差異矩陣 ",.
[0036] 式牛
是鄰近點(diǎn)的數(shù)量,n(ai)k為點(diǎn)ai的第k個(gè)鄰 近點(diǎn),n(bj)k為點(diǎn)bj的第k個(gè)鄰近點(diǎn),T是平移函數(shù),T(n(ai)k,bj) =n(ai)k+(bj_ai)。
【具體實(shí)施方式】 [0037] 三:本實(shí)施方式是對(duì)二所述的多視角遙感圖像融合方 法作進(jìn)一步說明,本實(shí)施方式中,步驟三一中首先創(chuàng)建一個(gè)可變形的代理點(diǎn)陣a w,在每一步 的迭代中,獲得aw在點(diǎn)陣b中的對(duì)應(yīng)點(diǎn)be的步驟為:
[0038] 根據(jù)能量?jī)?yōu)化方程:
[0039]
[0040] 獲得在每一次迭代中,從點(diǎn)陣allj點(diǎn)陣b的--對(duì)應(yīng)關(guān)系,
[0041] 式中,Mij滿足2Mij = lfor j Em and 2Mij = lfori Εη,α是一個(gè)權(quán)重變量,用來調(diào)節(jié) 能量?jī)?yōu)化E
f的比重,
[0042] 根據(jù)公式:
[0043] bc=Mb (公式 4),
[0044] 更新當(dāng)前迭代的對(duì)應(yīng)點(diǎn)集K。
[0045] 本實(shí)施方式中,在每一次迭代中,點(diǎn)陣alPb的對(duì)應(yīng)關(guān)系通過最小化基于混合特征
的能量?jī)?yōu)化方程 __, , ___. , ^獲得,基于混合特征的能量?jī)?yōu)化 在本文中被看做一個(gè)線性分配問題,所以,
:可以 通過Jonker-Volgenant算法來求解,即在配準(zhǔn)之前,我們首先將需要配準(zhǔn)的點(diǎn)陣坐標(biāo)縮放 至[0,1]之間,然后在每一次迭代中把計(jì)算出來的全局和局部結(jié)構(gòu)特征差異矩陣通過使用
[(^ Xi?]和Xi?]進(jìn)行數(shù)值處理,其中R被設(shè)置為1〇6。
[0046]通過使用Jonker-Volgenant算法求解的對(duì)應(yīng)關(guān)系矩陣Μ確保了從點(diǎn)陣aw到點(diǎn)陣b 的一一對(duì)應(yīng)關(guān)系。當(dāng)前迭代的對(duì)應(yīng)點(diǎn)集K由下式進(jìn)行更新:K=M.b。
[0047]【具體實(shí)施方式】四:本實(shí)施方式是對(duì)【具體實(shí)施方式】一所述的多視角遙感圖像融合方 法作進(jìn)一步說明,本實(shí)施方式中,步驟三二中使用薄板樣條函數(shù)空間變換更新3"的空間位 置和幾何形狀的過程為:
[0048]根據(jù)能量方程:
[0049] Etps(cI,w) = | | bc-ad-C>w | 12+Atrace(wTC>w)(公式5),
[0050] 獲得仿射系數(shù)矩陣d和非剛性變形系數(shù)矩陣w,
[0051] 式中,λ是一個(gè)正規(guī)化變量,Φ是由φ (a)計(jì)算而來的內(nèi)核矩陣,是薄板樣條函數(shù)的 內(nèi)核函數(shù),在2D和3D的情況下分別為:
[0052] φ (a) = | | a_ac | 12log | | a_ac | | 和 Φ (a) = | | a_ac | |,ac是在點(diǎn)陣a中選取的一組控 制點(diǎn),
[0053] 利用QR分解技術(shù)4|帶入公式3中,獲得公式為:
\ ,
[0054]
(公式 6),
[0055] 其中,Q^NXD的矩陣,試表示&的倒置矩陣,Q2是NX(N-D)的矩陣,RdDXD的矩 陣,w = Q2y,γ為(N-D-1)X(D+1),N和D代表矩陣的行數(shù)和列數(shù),b%a的對(duì)應(yīng)點(diǎn)集,
[0056]最終獲得方程:
[0057]
[0058]式中,冬為w的解,裊為d的解,
[0059] 將公式7和公式8帶入公式:
[0060] aw=ad+C>w (公式 9),
[0061 ]獲得可變形點(diǎn)陣&"的新位置。
[0062] 本實(shí)施方式中,λ是一個(gè)正規(guī)化變量,同時(shí)其大小被使用退火算法控制。
[0063] 我們使用了退火算法。在