一種多傳感器遙感影像匹配方法
【技術領域】
[0001 ] 本發(fā)明屬于衛(wèi)星影像處理技術領域，特別涉及遙感影像的匹配技術。
【背景技術】
[0002] 影像匹配實質是在兩幅或多幅影像之間識別同名點的過程，廣泛應用于遙感影像 配準、影像拼接和變化檢測等方面。由于成像機理和光譜特性的不同，多傳感遙感影像間往 往存在顯著幾何和輻射差異，從而導致在影像間進行同名點自動識別的難度較大。
[0003] 最近在計算機視覺領域，局部特征描述符得到了快速的發(fā)展，并廣泛地應用于影 像匹配。其中最著名的局部特征描述是Scale Invariant Feature Transform(SIFT)算 子，由于具有旋轉和尺度不變性，SIFT已經(jīng)在遙感影像匹配中得到了廣泛的應用。盡管如 此，SIFT描述符對影像間的輻射差異較為敏感，因此SIFT難以較好地應用于多傳感器遙感 影像的匹配。在SIFT的基礎上，有學者相繼提出了 Speeded Up Robust Features(SURF)、 Oriented FAST and Rotated BRIEF(ORB)等描述符。它們在計算效率方面得到了較大的 提升，但是這些描述對于影像間的輻射差異依然很敏感。考慮到多傳感器遙感影像間不僅 具有幾何形變，而且還存在較大的福射差異，這里將利用相位一致性（phase congruency) 對遙感影像進行匹配。相位一致性是一種特征提取算法，具有光照和對比度不變性，在遙 感影像匹配領域得到了較為廣泛的應用，但是目前基于相位一致性的方法對于影像間尺 度和旋轉差異的適用性較弱，而且只使用了相位一致性的特征值，而沒有利用相位一致性 的方向信息，未能充分地挖掘出相位一致性在特征提取和描述方面的潛力，性能還不夠 穩(wěn)健，因此本發(fā)明將對相位一致性計算模型進行擴展，利用其奇對稱濾波器構建相位一 致性特征方向，然后采用其特征值和特征方向，借助于SIFT描述符的思想，構建一種局 部特征描述符一局部相位一致性方向直方圖（local histogram of orientated phase congruency, LH0PC)，使其能夠較好地抵抗影像間的尺度、旋轉和福射差異，從而實現(xiàn)多傳 感器遙感影像的精確匹配。

【發(fā)明內容】

[0004] 本發(fā)明的目的是提供一種多傳感器遙感影像匹配方法，它能有效地解決多傳感器 影像間的幾何形變和輻射差異問題，能夠自動地在影像間獲取大量分布均勻、穩(wěn)定的同名 點對，實現(xiàn)影像的精度匹配。
[0005] 本發(fā)明的目的是通過以下技術方案來實現(xiàn)的：一種多傳感器遙感影像匹配方法。 包括下列步驟：
[0006] 步驟一、利用不同尺度的高斯核函數(shù)對參考影像I1和待匹配影像I 2，分別進行卷 積運算，建立影像的高斯尺度空間，并通過高斯尺度空間的相鄰兩層影像做差生成高斯差 分尺度空間，然后，在此空間中進行極值檢測，提取出具有尺度不變性的特征點PointI 1Q =1，2,3,…·，N);
[0007] 步驟二、對相位一致性計算模型進行擴展，構建相位一致性特征方向，然后計算高 斯尺度空間中每一層影像上的每個像素點的相位一致性特征值和特征方向。
[0008] 步驟三、利用相位一致性特征值和特征方向構建局部特征描述，記為LH0PC，具體 包括主方向和特征描述向量兩個部分：
[0009] (1)提取特征點PointI1 (i = 1，2, 3,…·，N)中的一個點PointI1，以它為中心取大 小為5 X 5個像素的鄰域，計算鄰域內的相位一致性特征值和特征方向，形成相位一致性方 向直方圖，并選擇直方圖的峰值方向作為特征點的主方向，使描述符具有旋轉不變性。
[0010] (2)根據(jù)主方向建立坐標系，并以特征點PointI1S中心取大小為20X20個像素 的鄰域。然后把該鄰域劃分為4 X 4個子區(qū)域，將每個子區(qū)域內劃分為8個方向，并統(tǒng)計每個 方向的相位一致性特征值，構成相位一致性方向直方圖，最后將每個子區(qū)域內的相位一致 性方向直方圖鏈接在一起，形成最終的特征描述向量一局部相位一致性方向直方圖（local histogram of orientated phase congruency, LH0PC)〇
[0011] 步驟四、分別計算參考影像I1I特征點PointI11Q = 1，2,3,….，N)和待匹配影 像12上特征點PointI 2l(i = 1，2, 3,….，N)的LHOPC特征向量，并通過歐氏距離作為相似 性測度，采用特征向量間的最近鄰和次近鄰距離之比C^atlci來進行匹配，當d Mtlc/J、于或等于 給定的閾值時，該點則被視為匹配點；
[0012] 步驟五、為了使匹配更加穩(wěn)健，這里采用雙向的匹配策略，即對于參考影像I1上的 某一個特征點PointI 11，利用LHOPC進行匹配，獲得它在待匹配影像I2上的同名點PointI 21， 然后以同樣的匹配方式，獲得PointI2l在參考影像I1I對應的同名點PointI' H。若 PointI1JP PointI' Η是同一個點，則認為PointI ^和PointI 2;是一對同名點；
[0013] 步驟六、根據(jù)步驟四，遍歷PointIli (i = 1，2, 3,….，Ν)的每一個點，得到對應 的同名點 PointI2i (i = 1，2, 3,…·，N)，即獲得同名點對記為（PointIli, PointI2J (i = 1，2, 3,…·，N) 〇
[0014] 步驟七、采用隨機采樣一致性算法，以投影變換作為幾何約束提出錯誤匹配點，獲 得最終的正確同名點對{P〇intIDn，PointID 2J (i = 1，2, 3,….，N)，實現(xiàn)影像的精確匹配。
[0015] 本發(fā)明與現(xiàn)有技術相比的有益效果在于：
[0016] 1、針對多傳感器遙感影像間幾何形變和輻射差異造成的匹配困難問題，本發(fā)明提 出了一種基于局部相位特征的匹配方法，通過利用相位一致性構建一種具有尺度、旋轉和 輻射不變性的局部特征描述符進行同名點匹配，彌補了傳統(tǒng)匹配方法（如SIFT、SURF)主要 針對影像間幾何形變進行設計，而對輻射差異較為敏感的不足，提高了影像匹配的效率。
[0017] 2、在整個匹配過程中，無需手工干預，能全自動地識別多傳感器遙感影像間的同 名點，提高了匹配的實際生產(chǎn)效率。大量的實驗結果表明，影像匹配的正確率達到90%以 上，精度可達到1個像素以內。
【附圖說明】
[0018] 圖1為本發(fā)明的整體流程圖
[0019] 圖2為本發(fā)明log Gabor函數(shù)的奇對稱濾波器形狀
[0020] 圖3為本發(fā)明相位一致性特征方向的示意圖
[0021] 圖4為本發(fā)明局部相位一致性特征描述向量的示意圖
[0022] 圖5為本發(fā)明局部相位一致性特征描述向量插值示意圖
[0023] 圖6為本發(fā)明雙向匹配示意圖
【具體實施方式】
[0024] 下面結合附圖對本發(fā)明做進一步描述：
[0025] 一種多傳感器遙感影像匹配方法，其實現(xiàn)的具體步驟為：
[0026] 步驟一、利用不同尺度σ的高斯核函數(shù)對參考影像I1和待匹配影像I 2進行濾波 形成高斯尺度空間，通過高斯尺度空間的相鄰兩層影像做差生成DoG尺度空間。
[0027] 在DoG空間中，將中間層（最底層和最頂層除外）的每個像素點與同一層的相鄰 8個像素以及上下兩層的18個相鄰像素，總共26個像素點進行比較，若該點的DoG值最大 或最小，則被認為是候選的特征點，然后去除對比度較低，并且位于邊緣上的點，得到最終 的特征點 PointIi (i = 1，2, 3,…·，N)。
[0028] 步驟二、對相位一致性計算模型進行擴展，構建相位一致性的特征方向，同時計算 高斯尺度空間中每一層影像上每個像素點的相位一致性特征值和特征方向，具體分為兩 步：
[0029] (1)利用log Gabor小波計算影像的相位一致性特征值。
[0031] 其中，PC(x, y)為相位一致性的特征值，（X，y)為圖像的坐標，WciU, y)為頻率擴 展的權重因子，Anci (X，y)為像點（X，y)在log Gabor濾波器尺度η和方向〇上的振幅，L」 符號表示值為正時取本身，否則取〇, T為噪聲閾值，ε是一個避免除零的常數(shù)，Anc](x，y) Δ φη(：1(Χ，y)是通過log Gabor小波的偶對稱濾波器eM(x, y)和奇對稱濾波器oM(x, y)來 計算：
量函數(shù)，為各尺度各方向偶對稱濾波器eM(x，y)和奇對稱濾波器％^^。響應結果的矢量 之和，定義為：
[0035] (2)利用log Gabor奇對稱濾波器計算影像的相位一致性特征方向。
[0036] 在傳統(tǒng)的相位一致性計算過程中，只能獲得相位一致性特征值，而特征值的描述 性能不夠穩(wěn)健。鑒于此，這里對相位一致性的計算模型進行擴展，利用Log Gabor函數(shù)的奇 對稱濾波器〇n。(X，y)構建相位一致性的特征方向，特征方向表示影像特征變化最劇烈的