一种基于探元指向角模型的多光谱影像自动配准方法

技术领域

本发明涉及遥感影像处理技术领域，具体涉及一种基于探元指向角模型的多光谱影像自动配准方法。

背景技术

对于卫星遥感的多光谱影像，波段配准是在遥感影像处理中的关键技术，其波段配准的精度会直接影响后续遥感影像融合、镶嵌内容识别等处理算法的精度。目前，对于光学遥感卫星，在发射前会对卫星所搭载的光学相机进行几何标定，但在发射时外界产生的震动及在轨运行的应力释放等环境因素，会导致相机的几何参数出现变化，使得不同波段推扫影像，在沿轨向及垂轨向产生同名光线的误差，传统的波段配准方式多采用仿射变换模型，对影像进行整体平移、旋转、缩放等改变。实际上，大多数多光谱影像，存在局部区域的配准精度较差的情况，从基于影像整体的配准出发会导致仍有局部区域匹配有误差的问题。因此，需要提供一种提高多光谱影像局部区域配准精度的配准方法。

发明内容

为了解决上述问题，本发明提供一种基于探元指向角模型的多光谱影像自动配准方法。

本发明为解决技术问题所采用的技术方案如下：

一种基于探元指向角模型的多光谱影像自动配准方法，包括如下步骤：

步骤1、将待处理的遥感影像多光谱数据拆分为若干个不同波段的影像，并在选取其中一个波段的影像作为参考影像，其余波段的影像作为待配准影像；

步骤2、使用Surf算法提取参考影像和待配准影像的特征点；

步骤3、分别将每个待配准影像特征点和参考影像特征点进行匹配，形成各待配准影像与参考影像的控制点对，控制点对包括一个待配准影像上的像控点和一个与该像控点对应的参考影像上的像控点；

步骤4、将参考影像和待配准影像均划分为多个区域，计算待配准影像的每个区域相对于参考影像中对应区域的区域偏差矢量；

步骤5、根据待配准影像所有的区域偏差矢量，确定待配准影像为需要全局配准、需要局部配准、或无需配准；若待配准影像需要配准，进行步骤6；

步骤6、将各待配准影像偏差矢量分解为沿轨方向的分量和垂轨方向的分量，建立待配准影像谱段探元与参考影像谱段探元的相对关系，利用最小二乘拟合获取待配准影像谱段探测器探元位置对应的理论偏差，剔除超出限差的像控点并重新进行最小二乘拟合，迭代直至待配准影像所有像控点的残差均不超出限差，得到待配准影像垂轨方向偏差曲线f

步骤7、根据f

步骤8、利用相机原始参数和改正后的实际成像位置，解算待配准影像谱段载荷探测器的探元指向角模型，并建立该谱段严格成像几何模型，重新生产步骤1所述待处理的遥感影像多光谱数据的多光谱数据。

本发明的有益效果是：

本发明提出的一种基于探元指向角模型的多光谱影像自动配准方法，依赖于多光谱影像谱段间的相对关系，单幅影像无需单独考虑外方位元素影响，同时不受地面控制点采集情况约束，仅依赖于待配准多光谱影像本身，在实际应用中具有较好的普适性；采用最小二乘拟合和限差条件，对于偏差矢量进行条件约束、自动筛选、适配算法，自动化流程提升影像实际生产效率；在使用探元指向角模型进行谱间配准时，既能够对相对畸变量差异进行改正，本发明对于单景多光谱遥感影像有较好的谱间配准精度改善效果；使用严格成像几何模型对原始景象重采样，避免对校正后遥感影像进行重采样可能带来的信息损失。

附图说明

图1为本发明的一种基于探元指向角模型的多光谱影像自动配准方法的流程图；

图2为本发明影像网格划分示意图。

具体实施方式

为了能够更清楚地理解本发明的上述目的、特征和优点，下面结合附图和具体实施方式对本发明进行进一步的详细描述。

在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明，但是，本发明还可以采用其他不同于在此描述的其他方式来实施，因此，本发明的保护范围并不受下面公开的具体实施例的限制。

一种基于探元指向角模型的多光谱影像自动配准方法，如图1，包括以下步骤：

步骤1、对于待处理的遥感影像多光谱数据进行波段拆分，得到若干个不同波段的影像。对于拆分得到的若干个影像，选取其中一个波段的影像作为参考影像，其余波段影像作为的待配准影像，也就是确定有个性参考波段和待配准波段。

作为一种实施例，吉林一号遥感卫星具有可以探测两个或多个波段地物反射辐射的能力，其产生的多光谱影像含有各波段同步成像的灰度图。在实际使用时，影像可能存在局部区域配准精度低的问题。将待处理的吉林一号GF03D星L1级遥感影像多光谱影像根据可见光和近红外光谱拆分成的4段，即得到波段1影像、波段2影像、波段3影像和波段4影像，选取波段1影像作为参考波段影像，对波段2影像、波段3影像、波段4影像进行配准纠正。

步骤2、对步骤1选择的参考影像和待配准影像，使用Surf算法自动提取其特征点。

对选择的波段1影像、波段2影像、波段3影像、波段4影像进行降位、拉伸处理，分别自动提取其SURF特征点。

步骤3、将每个待配准影像特征点和参考影像特征点进行匹配，形成各配准影像与参考影像的控制点对；

对各待配准影像特征点和与其对应的参考影像特征点进行匹配，对匹配结果进行约束，并剔除超限匹配点(剔除超出约束的预设阈值的点对)，形成各待配准影像与参考影像的控制点对(又称像控点对)。

使用暴力匹配算法，将波段2影像的特征点与波段1影像的特征点进行匹配得到匹配结果，获取特征向量的距离等其他信息，使用距离比例和基础矩阵在匹配结果中筛选出合格像控点对，作为波段1影像和波段2影像之间的像控点对。对波段3影像、波段4影像做相同操作，获取波段1影像和波段3影像之间、波段1影像和波段4影像之间的像控点对。

步骤4、将参考影像和待配准影像均划分为多个区域，计算待配准影像的每个区域相对于参考影像中对应区域的区域偏差矢量。

将影参考影像和待配准影像均划分为N*N个区域，N为正整数，本实施例中N为多光谱影像成像时采用的线阵传感器的数量；对于每个待配准影像，计算待配准影像的每个区域和参考影像中对应的区域的控制点对的区域偏差矢量。具体为：利用在待配准影像和参考影像中坐标差值获得每组控制点对的偏差矢量，并对各待配准影像各区域的偏差矢量进行统计得到每个区域的区域偏差矢量。

以波段1影像和波段2影像之间偏差矢量为例，由于拍摄该遥感影像多光谱数据所使用的载荷每个波段具有3片CCD，将波段1影像和波段2影像以完全相同的划分方式划分9个区域，即像控点对分成3x3的9个网格区域。每个区域行范围满足各波段影像整体行数等分，列范围根据CCD宽度和CCD之间搭接区确定，区域划分如图2所示，划分为区域①至区域⑨。控制点对的两个像控点互为同名像点，一个像控点为待配准影像上的像控点，另一个像控点为参考影像上的像控点，下述同名像点的偏差矢量即为待配准影像上的像控点相对于参考影像上的像控点的偏差矢量。设在区域①中n个同名像点在参考影像(波段1影像)上的坐标为x

即波段2影像区域内所有的像控点的平均偏差矢量大小也为各同名像点偏差矢量大小与的均值。区域内所有的同名像点的平均偏差矢量即区域偏差矢量。

根据波段1图像，对波段3影像、波段4影像做相同操作。

步骤5、根据待配准影像所有的区域偏差矢量(将待配准影像所有区域的区域偏差矢量和第一预设阈值进行比对)，确定待配准影像为需要全局配准、需要局部配准、或无需配准；若待配准影像需要全局配准或需要局部配准，进行步骤6；

具体为：先根据待配准影像所有区域的区域偏差矢量判断该待配准影像是否需要配准；若需要配准，则根据待配准影像所有的区域偏差矢量，对该待配准影像区域间区域偏差矢量的一致性，获得该待配准影像偏差的一致性；若具有一致性，则需要全局配准，若不具有一致性，则需要局部配准。

根据待配准影像的所有区域偏差矢量，获得根据该待配准影像偏差的一致性。作为一种实施例，比较各区域间的区域偏差矢量大小和区域偏差矢量方向，对于各偏差矢量的一致性进行判断。如果各网格区域偏差均小于阈值1，则该景无需进行谱间配准精度校正。如果各网格区域间偏差大于等于1且小于阈值2，则如果各网格区域间具有一致性，证明影像需要全局配准；如果各网格区域间偏差不具有一致性，则图像需要局部配准。

波段2各区域偏差矢量大小大于容许误差，均需要进行谱间配准精度校正。波段2各网格区域间的偏差矢量方向超过标准阈值(比如1°)、矢量大小最大长度与最小长度差值超过长度差阈值(比如1个像素)，因此判断波段2各网格区域间的偏差矢量不具有一致性，该影像需要局部配准模型。若具有一致性，超过标准阈值和或超过长度差阈值，该影像需要全局配准模型。

步骤6、将各待配准影像偏差矢量分解为卫星沿轨方向和卫星垂轨方向的分量，建立待配准影像谱段探元与参考影像谱段探元的相对关系，利用最小二乘拟合获取待配准影像谱段探测器探元位置对应的理论偏差，剔除超出限差的像控点并重新进行最小二乘拟合，迭代直至待配准影像所有像控点的残差均不超出限差。

所述待配准影像偏差矢量为待配准影像需要配准区域的所有像控点的偏差矢量。

如果需要全局配准，则上述拟合待配准影像偏差矢量在垂轨方向的偏差曲线时选用三阶拟合，沿轨方向选用线性拟合；如果需要局部配准，则上述拟合在垂轨方向矢量偏差选用六阶拟合，沿轨方向比较选取线性拟合和三阶拟合中最终平均残差较小的方式；如遇像控点较少的情况，则垂轨方向矢量偏差选用三阶拟合，沿轨方向选用线性拟合。

步骤6包括：

步骤6-1、将待配准影像(例如波段2影像)和参考影像(波段1影像)的像控点对的坐标作差，得到每个像控点的偏差(Δx

步骤6-2、偏差(Δx

式中，f

步骤6-3、根据第二预设阈值(即限差)，剔除残差超出预设阈值的像控点数据，保留满足下面条件的含有k′个像控点的点集。

其中，δ

步骤6-4、令k＝k′，返回步骤6-2，直至所有参与拟合的像控点残差均不超出第二预设阈值，此时的f

对每个待配准影像与参考影像的像控点对做同样操作，求出各待配准影像的垂轨方向偏差曲线和沿轨方向偏差曲线。

步骤7、根据待配准影像的垂轨方向偏差曲线和沿轨方向偏差曲线对相机载荷参数进行畸变量改正，对待配准影像谱段相机载荷每个探元在相机坐标系下的实际成像位置进行改正。

使用参考影像和待配准影像偏差量对于相机载荷参数进行畸变量改正，对待配准谱段相机载荷每个探元在相机坐标系下的实际成像位置进行反算，得到改正后的实际成像位置。

对于多光谱遥感影像待配准的波段2～4，对于传感器各像素位置，根据步骤6中求得的两个方向拟合曲线f

式中，S

步骤8、利用相机原始参数和改正后的实际成像位置，解算待配准影像谱段载荷探测器的探元指向角模型，并建立待配准影像谱段的严格成像几何模型，重新生产该景(步骤1所述待处理的遥感影像多光谱数据)多光谱影像。

重新构建严格成像几何模型

式中，(X，Y，Z)为待求地面点在物方空间坐标系中的坐标，其中

针对3张多光谱图像(测试图像1、测试图像2和测试图像3)，采用本发明一种基于探元指向角模型的多光谱影像自动配准方法进行纠正前和或纠正后的数据对比，结果如表1所示。

表1

本发明提出的一种基于探元指向角模型的多光谱影像自动配准方法，依赖于多光谱影像谱段间的相对关系，单幅影像无需单独考虑外方位元素影响，同时不受地面控制点采集情况约束，仅依赖于待配准多光谱影像本身，在实际应用中具有较好的普适性；采用最小二乘拟合和限差条件，对于偏差矢量进行条件约束、自动筛选、适配算法，自动化流程提升影像实际生产效率；在使用探元指向角模型进行谱间配准时，能够对相对畸变量差异进行改正，经测试对于单景多光谱遥感影像有较好的谱间配准精度改善效果；使用严格成像几何模型对原始影像进行几何校正，避免对校正后遥感影像进行重采样可能带来的信息损失。