一种基于多尺度特征的热红外图像配准方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN105574877A(43)申请公布日2016.05.11(21)申请号201510966715.7(22)申请日2015.12.21(71)申请人中国资源卫星应用中心地址100094北京市海淀区永丰产业基地丰贤东路5号(72)发明人吕江安王峰郝雪涛王山虎(74)专利代理机构中国航天科技专利中心11009代理人安丽(51)Int.Cl.G06T7/00(2006.01)权利要求书1页说明书3页附图1页(54)发明名称一种基于多尺度特征的热红外图像配准方法(57)摘要本发明涉及一种基于多尺度特征的热红外图像配准方法，实现步骤如下：(1)以多光谱图像为参考图像，热红外图像作为待配准图像，对参考图像和待配准图像分别进行小波分解，分解后图像的分辨率与未分解前的多光谱图像和热红外图像相同；(2)计算步骤(1)中分解后图像中所有分解层的直方图，只有灰度值属于前5％的多光谱图像和热红外图像特征点才被保留，这些特征点代表了配准过程中要使用的点；(3)对步骤(2)中的特征点进行相关计算，寻找匹配点，从而完成热红外图像。本发明将图像分解成不同尺度、不同方向的图像系列，具有特征可选的优点，通过分解的系列图像，可以得到在不同尺度、不同方向上所需的特征。CN105574877ACN105574877A权利要求书1/1页1.一种基于多尺度特征的热红外图像配准方法，其特征在于实现步骤如下：(1)以多光谱图像为参考图像，热红外图像作为待配准图像，对参考图像和待配准图像分别进行小波分解，分解后图像的分辨率与未分解前的多光谱图像和热红外图像相同；(2)计算步骤(1)中分解后图像中所有分解层的直方图，只有灰度值属于前5％的多光谱图像和热红外图像特征点才被保留，这些特征点代表了配准过程中要使用的点；(3)对步骤(2)中的特征点进行相关计算，寻找匹配点，从而完成热红外图像。2.根据权利要求1所述的基于多尺度特征的热红外图像配准方法，其特征在于：所述的步骤(1)的以多光谱图像为参考图像，热红外图像作为待配准图像，对参考图像和待配准图像分别进行小波分解具体实现如下：(11)对多光谱图像IMs用第一个滤波器H0进行滤波，生成滤波后的图像IMsH0，利用第二个滤波器L0滤波生成图像IMsL0，然后对图像IMsL0采用第三个滤波器Bk和第四个滤波器L1滤波得到图像IMsBk和图像IMsL1，k＝0,1,2；(12)对热红外图像IMt用第一个滤波器H0进行滤波，生成滤波后的图像MtH0，利用第二个滤波器L0滤波生成图像IMtL0，然后对图像IMtL0采用第三个滤波器Bk和第四个滤波器L1滤波得到图像IMtBk和图像IMtL1，k＝0,1,2。3.根据权利要求1所述的一种基于多尺度特征的热红外图像配准方法，其特征在于：所述步骤(3)进行相关计算，寻找匹配点的具体实现如下：对多光谱图像和热红外图像特征点采用归一化互相关准则进行滑动窗模板匹配，搜索相关系数最大的点，即为匹配点。2CN105574877A说明书1/3页一种基于多尺度特征的热红外图像配准方法技术领域[0001]本发明涉及一种遥感卫星图像配准的处理方法，特别是一种基于多尺度特征的热红外图像配准方法。背景技术[0002]遥感技术目前已在社会和科技层面转向实际应用，这些应用包括自然灾害的处理、气候变化评估、自然资源管理、环境保护等，所有这些都涉及长期监测地球表面。近些年，图像配准在遥感应用中变的非常重要。图像配准是图像处理中的基本任务，指的是匹配两幅或多幅来自不同时间、不同遥感器、不同视角的同一物体或场景的图像。图像配准用于数字图像处理是为了把两幅或多幅数字图像准确对准以便分析与比较，涉及生理学、计算机视觉、模式识别、影像理解等多个领域知识。精确的配准算法对于支持镶嵌遥感卫星图像、追踪地球表面环境变化、基础科学研究是非常重要的。[0003]图像配准，即通过计算一组变换参数把两幅图像对准，这个问题看似定义简单明了，似乎应该已有清楚通用的方法，而实际上远非如此。由于对应于各种不同数据的应用众多，图像配准已经发展成为一项复杂的、具有很强挑战性的、包含许多方法策略的任务。随着遥感、医学、以及其他领域获取图像能力的不断增强，导致在过去20年里对图像配准技术进行了大量研究。但到目前为止，还没有一种配准方法能够解决所有的配准问题，只能根据具体的数据类型和应用来研究相应的算法。图像配准算法常分为基于区域和基于特征的两种方法，但是一般只适用于灰度差别较小的影像，反映数据之间的线性特征，不适用于灰度差别较大的影像之间的配准。[0004]由于不同传感器成像原理不同，得到的图像间存在较大的灰度差异(如多光谱图像和热红外图像)，同一景物在不同类型图像中呈现的特征也各不相同，共性