CN1426021A - 遥感图像的非线性配准方法 - Google Patents

Abstract

一种遥感图像的非线性配准方法，采用局部三角匹配网格非线性变换方法，对具有几何失真地理图像及非刚性畸变图像实现配准、定位与几何修正。待配图像的配准与几何校正在每个以网点为顶点的三角形局部图像区域进行。为实现快速的配准，采用人机交互选取适配区域，自动寻找同名特征点。利用基准图像与待配图像的若干子图像的配准，实现基准图像与待配图像间的整体配准。利用子图像同名点在整体图像形成的网格和网格内图像的变换，同时实现待配图像的位置配准与几何校正。

Description

遥感图像的非线性配准方法

技术领域：

本发明涉及遥感图像的非线性配准方法，采用局部三角网格非线性变换配准方法，对具有几何失真地理图像及非刚性畸变图像实现配准、定位与几何修正，属于计算机信息图像处理技术领域。

背景技术：

随着数字化城市，数字化地球等一系列地理信息系统的实施与发展，遥感图像以其大量的数据信息受到普遍的重视。由于传感器、辐射度、大气折射等各个因素的影响，原始遥感图像会引起各种变形误差，不能满足量测和定位要求；另外对不同传感器、不同光谱范围及不同时相的遥感数据进行计算机自动分类、地物特征的变化监测或其他应用处理时，必须保证各幅不同图像间的几何一致性，所以几何纠正与配准，成为遥感信息处理过程中的一个重要环节。但大多方法只能纠正遥感图像中的线性变形部分，然后再进行配准。

配准，即对同一个景物在不同时间、用不同探测器、从不同视角获得的图像，利用图像中公有的景物，通过比较和匹配，找出图像之间的相对位置关系。更准确的说，图像配准的目标就是找到把一幅图像中的点映射到另一幅图像中对应点的最佳变换。由于图像在不同时间、用不同探测器、从不同视角获得时成像条件不同，即使是包含了同一个物体，在图像中物体所表现出来的光学特性(灰度值，颜色值等)、几何特性(外形，大小等)及空间位置(图像中位置，方向等)都会有很大的变化。加之噪声、干扰物体等因素的存在使得图像有很大的差异。

图像配准中的变换，一般是指空间的几何变换。典型的几何变换包括：平移、旋转、比例尺变换和非刚性变换(膨胀、收缩、切变、拉变、扭变、等等)。

目前的配准方法仅限于平移、旋转、比例尺变换，对非刚性变换还没有有效的方法。配准时，认为标准图与待配图之间不存在几何失真，只有因几何位置差异和尺度不同所引起的图像不重合，比如，同一图像获取设备在不同时段所拍摄的同一地理区域的图像。由于图像的整体配准只需要在坐标旋转、平移和尺度缩放中进行，配准速度较快。实际中，标准图与待配图之间不仅存在几何位置差异和尺度不同，并且存在一定的几何失真。不同图像获取设备对同一地理区域所拍摄的图像往往存在这种现象。对不同获取设备所获取的同一地区的图像，即使经过完美的定标和几何校正，也常常很难符合线性配准所需要的条件。

发明内容：

本发明的目的在于针对现有技术的不足，提供一种遥感图像的非线性配准方法，对具有几何失真地理图像及非刚性畸变图像实现快速配准、定位与几何修正。

为实现这样的目的，本发明采用局部三角匹配网格非线性变换方法，待配图像的配准与几何校正在每个以网点为顶点的三角形局部图像区域进行。为实现快速的配准，采用人机交互选取适配区域，自动寻找同名特征点。利用基准图像与待配图像的若干子图像(即若干局部区域)的配准，实现基准图像与待配图像间的整体配准。利用子图像同名点在整体图像形成的网格和网格内图像的变换，同时实现待配图像的位置配准与几何校正。

本发明的方法包括如下主要步骤：1、比例尺变换：

当基准图像与待配图像具有不同的比例尺时，图像必须首先进行比例尺变换，使两图像具有同样的比例尺，即基准图像与待配图像的每个象素在地面上对应几何尺度相等。比例尺变换采用插值法或重取样法。2、适配区的选择

由于在实际应用中，遥感遥测地理图像数据巨大，对整幅图像逐点进行配准计算量极大。采用图像的局部配准方法，人机交互选择一定大小的适配区，可以大大地减少运算时间。

在待配图像上选取N块区域，大小为M*M，块分布应较为均匀。选取块规则如下：若第i行选取j块区域，则第i+1行选取j+1或j-1块区域。

在基准图像上分别选取这N块大致所在区域的块，可重叠，块大小为R*R(R＞＞M)。3、灰度归一化处理

不同获取设备、不同时间、不同气象情况下所获取的遥感图像，在平均灰度、对比度等方面存在很大的差异。采用灰度归一化处理则是使基准图像与待配图像在平均灰度、对比度方面基本一致，以达到易于配准的目的。4、局部配准

采用基于灰度信息的局部配准方法。该方法配准速度快，精度高，对图像的小角度旋转不敏感，适合图像局部区域的配准。将待配图像的适配区域中心、基准图像上配准区域中心作为同名特征点记录下来。5、变换网格生成

采用两次网格生成法，得到最终三角网格。先将待配图像上适配区域中心连接成三角网格，然后以每个三角网格中心作为新的网格顶点，连成最终三角网格。6、待配图像的局部非线性变换

待配图像的配准与几何校正在每个三角网格内局部区域进行。采用三角网格基函数插值法，对网格内每点进行加权插值变换，获得配准和纠正后图像。

由于传感器、辐射度、大气折射等各个因素的影响，原始遥感图像会产生几何失真及非刚性畸变误差，不能满足量测和定位要求，本发明采用局部三角匹配网格非线性变换方法，对具有几何失真地理图像及非刚性畸变图像实现配准、定位与几何修正。通过比例尺变换、灰度归一化等预处理使得图像在对比度方面达到一致，易于配准。通过采用人机交互选取适配区域，局部配准方法及自动寻找同名特征点实现快速配准。两次三角网格生成，确定网格点的基函数，采用三角网格基函数插值法，对网格内每点进行加权插值变换，可以对图像的几何失真及非刚性畸变有效实现配准和纠正，基函数插值法使得生成图像达到整体连续。

附图说明：

图1为遥感图像的非线性配准方案流程图。

图2为在待配图像上较均匀选取八块区域的示意。

图3为在基准图上相应位置选取八块较大区域的示意。

其中，图3(a)为待配图像取块，图3(b)为基准图像上取块，编号相同为对应块。

图4为第一次划分三角网格的实例。

图5为第二次划分三角网格的实例。

图6为三角网格上基函数插值变换示意图。

具体实施方式：

以下结合附图及具体的实施例对本发明的技术方案作进一步描述。

本发明所要求的输入数据是下述几种卫星与航空遥感成像的图像数据，格式为标准的BSQ与TIFF：1、IKONOS、Landsat、SPOT、FY-1C等不同空间分辨率和重复周期的卫星多通道遥感器的卫星图像；2、OMIS和PHI高光谱航空遥感影像；3、3K×2K彩色CCD相机成像；4、6K全色CCD高空间分辨率航空遥感影像。输出为TIFF图像格式。

本发明采用如图1所示的遥感图像的非线性配准方案，三角网格生成及非线性变换进行配准与纠正的具体实施步骤如下：1、比例尺变换

输入基准图像与待配图像，一般具有不同的比例尺，将低分辨率图像进行比例尺变换，使用双线性插值法，使两图像具有同样的比例尺，即基准图像与待配图像的每个象素在地面上对应几何尺度相等。2、适配区交互选择

采用人机交互方法选择一定大小的适配区。在待配图像上选取八块区域，大小为M*M，块分布应较为均匀。选取块规则如下：若第i行选取j块区域，则第i+1行选取j+1或j-1块区域。如图2所示。

对应待配图像上选取的八块区域，在基准图像上相应位置分别选取八块较大的区域，可互相重叠，块大小为R*R(R＞＞M)。如图3所示。3、灰度归一化处理

不同获取设备、不同时间、不同气象情况下所获取的遥感图像，在平均灰度、对比度等方面存在很大的差异。采用灰度归一化处理则是使基准图像与待配图像在平均灰度、对比度方面基本一致，以达到易于配准的目的。设图像灰度函数是I(x，y)，灰度归一化处理如下式所示： $I(x,y)=\frac{I(x,y)-\min \left(I\right)}{\max \left(I\right)-\min \left(I\right)}\×(\mathrm{IQ}-1)$ 其中min(I)和max(I)表示图像中最小和最大灰度值，IQ表示灰度量化级数。4、局部配准

采用基于灰度信息的局部配准方法，确定待配图像上每块在基准图像上的匹配块，并记录下中心位置，作为匹配同名点。5、变换网格生成

二次生成网格法，步骤如下：

a、第一次网格划分。在待配图像上将上下相邻三个中心点连接起来，确定一个三角网格，规则如下：同一行三点不连成三角网格，相隔两行的三点不连成三角网格，图像的顶点和边缘中点也作为网格点。如图4所示。

b、设待配图像三角网格顶点(x₁，y₁)、(x₂，y₂)、(x₃，y₃)与基准图像上对应点(X₁，Y₁)、(X₂，Y₂)、(X₃，Y₃)间存在如下变换 $\left[\begin{array}{c}{X}_1\\ Y_1\end{array}\right]=\left[\begin{array}{cc}a& b\\ c& d\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}{x}_1\\ y_1\end{array}\right]+\left[\begin{array}{c}{t}_x\\ t_y\end{array}\right]i=\mathrm{1,2,3}$ 只要(x₁，y₁)、(x₂，y₂)、(x₃，y₃)三点不共线，变换参数a，b，c，d，t_x，t_y唯一存在。设三角网格中心为(O_x，O_y)，将变换作为网格中心基函数f(a，b，c，d，t_x，t_y)。A1～A22为三角网格中心点。

c、第二次网格划分。以A1～A22为中心点，重新生成三角网格，规则同前：将上下相邻三个中心点连接起来，同一行三点不连成三角网格，相隔两行的三点不连成三角网格，图像的顶点和边缘中点也作为网格点。如图5所示。6、待配图像的局部非线性变换

待配图像的配准与几何校正在每个三角网格内局部区域进行。采用三角网格基函数插值法，对网格内每点进行加权插值变换，获得配准和纠正后图像，输出为tiff格式。三角网格基函数插值法如下：

设三角网格顶点为A_i，A_j，A_k，三点基函数分别为f_i，f_j，f_k，三角网格内任一点p(x，y)，L_i，L_l，L_k分别表示p点到A_i，A_j，A_k的距离，p(x，y)为p(x，y)变换后点，则插值为 $p^{\′}(x,y)=\frac{1}{(L_i+L_j+L_k)}(L_i{f}_i+L_j{f}_j+L_k{f}_k).$ 如图6所示。

Claims (2)

1、一种遥感图像的非线性配准方法，其特征在于包括如下步骤：

1)采用插值法或重取样法进行比例尺变换，使基准图像与待配图像的每个象素在地面上对应几何尺度相等；

2)采用图像的局部配准方法进行适配区的选择，在待配图像上选取布应较为均匀的若干块区域，在基准图像上选取对应的较大的区域；

3)进行灰度归一化处理使基准图像与待配图像在平均灰度、对比度方面基本一致；

4)采用基于灰度信息的局部配准方法，将待配图像的适配区域中心、基准图像上配准区域中心作为同名特征点记录下来；

5)采用两次网格生成法，先将待配图像上适配区域中心连接成三角网格，然后以每个三角网格中心作为新的网格顶点，连成最终三角网格；

6)待配图像的配准与几何校正在每个三角网格内局部区域进行，采用三角网格基函数插值法，对网格内每点进行加权插值变换，获得配准和纠正后图像。

2、如权利要求1所说的遥感图像的非线性配准方法，其特征在于进行网格生成时，同一行三点不连成三角网格，相隔两行的三点不连成三角网格，图像的顶点和边缘中点也作为网格点。

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