CN105243645B

CN105243645B - 一种lasis图像配准预处理方法

Info

Publication number: CN105243645B
Application number: CN201510609671.2A
Authority: CN
Inventors: 王府北; 景娟娟; 周锦松; 吴琼水; 才啟胜
Original assignee: Academy of Opto Electronics of CAS
Current assignee: Academy of Opto Electronics of CAS
Priority date: 2015-09-22
Filing date: 2015-09-22
Publication date: 2018-04-13
Anticipated expiration: 2035-09-22
Also published as: CN105243645A

Abstract

本发明公开了一种LASIS图像配准预处理方法，包括：根据LASIS图像干涉条纹的特点，生成用消除干涉条纹的通用条纹模块；利用通用条纹模块对待配准的LASIS图像进行初步消除干涉条纹的处理；对进行初步消除干涉条纹处理后的LASIS图像做局部平滑处理，消除剩余干涉条纹，完成LASIS图像配准预处理。通过采用本发明公开的方法，可以快速消除LASIS图像的干涉条纹，从而提高配准精度。

Description

一种LASIS图像配准预处理方法

技术领域

本发明涉及计算机视觉与遥感成像技术领域，尤其涉及一种LASIS图像配准预处理方法。

背景技术

大孔径静态干涉成像光谱仪(简称LASIS)是一种高灵敏度、高稳定性的干涉成像光谱仪，具有高光通量与高光谱分辨率的优点。依靠对目标的推扫，获取二维空间信息和一维干涉信息，再利用傅里叶变换得到地物光谱信息。对于机载和星载的LASIS系统。通过推扫获取完整干涉信息的过程中，由于飞机或卫星姿态的不稳定，可能会发生偏航、俯仰、横滚等姿态变化，使得获取的图像存在旋转和位移等误差，造成干涉图的提取存在误差，进而造成复原图像和光谱的失真。因此，为了获得正确的光谱图像信息，必须先对LASIS获取的图像进行配准。

Shekarforoush提出了基于傅立叶变换互功率谱的Phase Correlation(相位相关性)方法，该方法不需要插值，算法简单，能够快速配准位移和旋转误差，并且精度高，能够实现亚像素配准，但在应用于LASIS图像配准时精度还是受到干涉条纹的影响，使其达不到该算法在普通图像配准时应有的精度，尤其零光程差附近的干涉调制最强的地方，零光程差位置已经看不出目标地物信息，这对Phase Correlation方法的配准精度造成极大影响。

发明内容

本发明的目的是提供一种LASIS图像配准预处理方法，可以快速消除LASIS图像的干涉条纹，从而提高配准精度。

本发明的目的是通过以下技术方案实现的：

一种LASIS图像配准预处理方法，包括：

根据LASIS图像干涉条纹的特点，生成用消除干涉条纹的通用条纹模块；

利用通用条纹模块对待配准的LASIS图像进行初步消除干涉条纹的处理；

对进行初步消除干涉条纹处理后的LASIS图像做局部平滑处理，消除剩余干涉条纹，完成LASIS图像配准预处理。

所述根据LASIS图像干涉条纹的特点，生成用消除干涉条纹的通用条纹模块包括：

基于LASIS光学系统设计的参数，设定一个初始模板h₀(x,y)，该初始模板h₀(x,y)为均匀目标所对应的LASIS图像；

获取一幅LASIS图像g(x,y)，并基于初始模板h₀(x,y)计算消除条纹之后的图像

将消除条纹之后的图像与不受干涉调制影响的普通图像f(x,y)相比较，获得消除条纹成功率；

若该消除条纹成功率大于等于预先设定的评估系数α，则将所述初始模块h₀(x,y)作为通用条纹模块h(x,y)；否则，利用下述修正公式计算模版h_n(x,y)：n≥1,k∈(0,1)，并利用模版h_n(x,y)计算图像当与f(x,y)的比较结果大于等于预先设定的评估系数α时，将模版h_n(x,y)作为通用条纹模块h(x,y)。

所述获取一幅LASIS图像g(x,y)，并基于初始模板h₀(x,y)计算消除条纹之后的图像包括：

将LASIS图像g(x,y)除以初始模板h₀(x,y)获得消除条纹之后的图像表示为：

所述完成LASIS图像配准预处理之后还包括：

使用Phase Correlation配准方法对预处理之后的图像进行配准。

由上述本发明提供的技术方案可以看出，根据LASIS图像干涉条纹的特点，获得合适的通用条纹模块，并利用通用条纹模块对待配准的图像做干涉条纹初步消除处理，再做局部平滑处理消除剩余干涉条纹，从而很好的消除了干涉条纹对配准精度的影响，进而极大的提高了图像配准的精度。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域的普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他附图。

图1为本发明实施例提供的一种LASIS图像配准预处理方法的流程图。

具体实施方式

下面结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明的保护范围。

鉴于图像受到干涉调制作用，导致传统的图像配准方法在应用于LASIS图像配准时配准精度有限。本发明实施例提供一种LASIS图像配准预处理方法，通过消除LASIS图像的干涉条纹，从而提高配准精度，该方法流程如图1所示，主要包括如下步骤：

步骤11、根据LASIS图像干涉条纹的特点，生成用消除干涉条纹的通用条纹模块。

本步骤主要包括：

1)基于LASIS光学系统设计的参数，设定一个初始模板h₀(x,y)，该初始模板h₀(x,y)为均匀目标所对应的LASIS图像。

该初始模版为直接的干涉条纹，不携带LASIS图像的地物目标信息。

2)获取一幅LASIS图像g(x,y)，并基于初始模板h₀(x,y)计算消除条纹之后的图像具体来说：将LASIS图像g(x,y)除以初始模板h₀(x,y)获得消除条纹之后的图像表示为：

示例性的，本发明实施例所述的LASIS图像g(x,y)可以为叠加了旋转和平移误差，图像尺寸为513×500。

3)将消除条纹之后的图像与不受干涉调制影响的普通图像f(x,y)相比较，获得消除条纹成功率。

此处可采用常规方法进行两幅图像的比较，不再赘述。

示例性的，不受干涉调制影响的普通图像f(x,y)可以为从序列图像中提取的与图像g(x,y)同一光程差处的图像。

4)若该消除条纹成功率大于等于预先设定的评估系数α，则将所述初始模块h₀(x,y)作为通用条纹模块h(x,y)；否则，利用下述修正公式计算模版h_n(x,y)：

n≥1,k∈(0,1)，并利用模版h_n(x,y)执行上述步骤1)～4)，即：利用模版h_n(x,y)计算图像当与f(x,y)的比较结果大于等于预先设定的评估系数α时，将模版h_n(x,y)作为通用条纹模块h(x,y)。

示例性的，所述评估系数α可以设定为0.95，上式中的k为修正系数，其具体数值可根据修正结果进行调整。

步骤12、利用通用条纹模块对待配准的LASIS图像进行初步消除干涉条纹的处理。

此处初步消除干涉条纹的处理方法与前述方法类似，即将待配准的LASIS图像除以通用条纹模块h(x,y)。

步骤13、对进行初步消除干涉条纹处理后的LASIS图像做局部平滑处理，消除剩余干涉条纹，完成LASIS图像配准预处理。

当执行上述步骤11～步骤13之后，则可使用Phase Correlation配准方法对预处理之后的图像进行配准。

为了说明上述方法的效果，还进行了对比实验，对比结果如表1所示。

表1配准结果的平均误差、误差方差、最大误差(单位：像素)

从表1可以看出，本发明提出的预处理方法能够很好的提高配准精度，沿轨方向配准精度提高了45.48％，跨轨方向配准精度提高了52.22％，图像旋转精度提高了39.13％。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例可以通过软件实现，也可以借助软件加必要的通用硬件平台的方式来实现。基于这样的理解，上述实施例的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质(可以是CD-ROM，U盘，移动硬盘等)中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。

以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明披露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应该以权利要求书的保护范围为准。

Claims

1.一种LASIS图像配准预处理方法，其特征在于，包括：

根据LASIS图像干涉条纹的特点，生成用于消除干涉条纹的通用条纹模块；

对进行初步消除干涉条纹处理后的LASIS图像做局部平滑处理，消除剩余干涉条纹，完成LASIS图像配准预处理；

其中，所述根据LASIS图像干涉条纹的特点，生成用于消除干涉条纹的通用条纹模块包括：

获取一幅LASIS图像g(x,y)，并基于初始模板h₀(x,y)计算消除条纹之后的图像将LASIS图像g(x,y)除以初始模板h₀(x,y)获得消除条纹之后的图像表示为：

若该消除条纹成功率大于等于预先设定的评估系数α，则将所述初始模板h₀(x,y)作为通用条纹模块h(x,y)；否则，利用下述修正公式计算模版h_n(x,y)：并利用模版h_n(x,y)计算图像当与f(x,y)的比较结果大于等于预先设定的评估系数α时，将模版h_n(x,y)作为通用条纹模块h(x,y)。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述完成LASIS图像配准预处理之后还包括：

使用Phase Correlation配准方法对预处理之后的图像进行配准。