多源遥感影像高精度自动配准的方法研究

其中，
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取 5" 0 1""， 5! 0 1"#，当 !"& 4 5"，!#& 4 5! 时，认 为点对（ &，)）， （ 6，7）为误匹配点。
影像高精度纠正与配准方法，这一方法主要由下述 + 部分组成（图 &）：
（&）利用已有多项式模型对待配准影像进行整 体粗纠正；
（!）在待配准影像上提取均匀分布的特征点作
图 & 多源遥感影像高精度自动配准流程图 678-& 9:;<=>:? := @AB:C@B7D @EF G78G$H;ID7J7:E ;IDB7=7D@B7:E
制点对。
（!）逐三角形扩展形成 567
!"! 误匹配点剔除
本文提出的算法稳健，可在待配准影像和参考 影像上得到足够数量的同名控制点对。将配准生成
的同名控万制方点对数通据过建立二次多项式的几何关系来
首先从第一个三角形的第一条边开始向外扩
展，设其顶点分别为 8"，8!，81，第一条边为 8" 8（! 图 1），显然扩展三角形的另一点 +（ "9，#9）应排除和 81 位于直线 8" 8! 同 侧 的 点 以 及 位 于 直 线 8" 8! 上 的 点，其判别依据是直线方程判别式
（&）
对应的（ *，+）点为相应格网的特征点。其中，
上，利用金字塔互相关匹配从待配准影像（或参考影
像）上自动获得与特征点相对应的同名点作为配准
用控制点万。方为保数证据控制点分布的均匀性，首先按一
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03
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（I）
第"期
张继贤等：多源遥感影像高精度自动配准的方法研究
第(卷 第&期 !""+ 年 & 月
遥感学报 MNOP1*Q N6 P45N/4 R41R01S
文章编号：&""’$,)&(（!""+）"&$""’#$"+
L:>- (，1:- & M@E- ，!""+
多源遥感影像高精度自动配准的方法研究
张继贤&，李国胜!，曾 钰&，#
（& - 中国测绘科学研究院，北京 &"""#(；!. 石油大学 资源信息学院，山东 东营 !+’")!； # - 山东科技大学 地科学院，山东 泰安 !’&"&(）
摘 要： 提出并发展了一套对多源遥感影像（不同传感器、不同分辨率、不同时相的遥感影像）的高精度自动
纠正与配准技术与方法。遥感影像首先通过一个多项式模型进行整体粗纠正，然后在待配准影像上提取均匀
分布的特征点。以提取的特征点为引导，利用金字塔逐层模板匹配的方法获得配准用同名控制点，基此构建
不规则三角网将影像分解为各三角形区域，在每个三角形范围内实现逐三角网的高精度影像纠正与配准。
! 影像与影像匹配自动生成控制点
1*，+，按照误差椭圆的圆度阈值 .1，在一格网区域 内，取最大值
影像自动匹配生成精确配准用控制点的流程如 图 ’。利用特征检测技术从参考影像（或待配准影 像）上提 取 足 够 数 量 均 匀 分 布 的 特 征 点，在 此 基 础
{ =4（F 2*，+）(
* （ 1*，+" .1） G150 H 530 （ 1*，+ E .1）
设待纠正的数字影像已利用扫描影像成像过程 中可以预测的一些几何参数构成纠正公式，进行地
!"# 特征点提取
球旋转、像元素在 $，% 方向尺寸不等、卫星轨道偏
提取的特征点要求有可作为控制点使用的高定
角、大气折光，以及地球曲率等因素的几何处理。 整体粗配准时，忽略地面起伏的影响，变换函数
位精度，采用 ,@385213 兴趣算子［’］。 初始特征点提取
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+%，( $ #$%&, - &’,!
（(）
$%&, 代表矩阵 , 的行列式，&’, 代表矩阵 , 的
剔除粗差；此外，由于影像已经过整体纠正，因此配
准后各同名控制点对在水平垂直方向上的位置偏差
!"&，!#& 必然在一定的阈值!"，5! 范围内，这样采 用下述方法剔除误匹配的点对：
（#(）
在利来自百度文库（#(）式获得可能被扩展的点后，利用三
&"，&#，’"，’# 可转换为两个平面间的变换，同时可 直接采用多项式函数进行整体数字纠正配准。例如
利用 A<9135’8 梯度算子在四邻域计算差分，亦 即计算像素（ *，+）在上下左右 " 个方向的灰度差分
利用二次多项式进行反解法纠正，其公式为： " ( (* + () $ + (’ % + (! $% + (" $’ + (& %’ # ( )* + )) $ + )’ % + (! $% + )" $’ + )& %’ （!） 变换关系式的建立按照后面所述的影像与影像
学报
第K卷
定的格网 大 小 将 影 像 分 割 为 若 干 个 相 同 的 格 网 区 域，保证在每一格网均检测到特征点。
’ 多项式模型整体纠正
数字影像的几何配准在于确定原始影像和配准
后影像的几何关系并按相应几何关系对待配准影像
进行变换处理。设任意像素 ! 在原始影像和纠正
配准后影像中的坐标分别为（ "，#）和（ $，%）。则有
自动匹配技术或采用人机交互的控制点选区方法从 参考影像上量取控制点实现。一般情况下，整体粗 纠正可利用 " 个控制点，选用一阶仿射变换模型达
绝对值 ,)，,’，,!，,"。
,) ( B -*，+ C -* + )，+ B
,’ ( B -*，+ C -*，+ + ) B
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收稿日期：!""#$"%$&’；修订日期：!""#$"($&’
基金项目：国家 %)# 项目：遥感数据处理平台与应用，编号：!""!**&##"&"。
作者简介：张继贤（&()+— ），男，陕西商洛人，博士。现任中国测绘科学研究院研究员、博士生导师、副院长。毕业于武汉测绘科技大学
关键词： 多源遥感影像；图像配准；图像纠正；/01
中图分类号： /2’+& - &
文献标识码： *
&引言
不同传感器、不同分辨率、不同时相的多源遥感 影像的高精度配准技术在信息融合、变化检测、图件 更新以及资源与生态环境监测等领域具有非常重要 的应用。目前的影像纠正配准主要有两种方法：基 于成像模型的构像方程（如共线方程）法和基于多项 式模型的纠正配准方法。前者建立在图像空间和地 面物理空间严格变换基础上，是对成像空间几何形 态的严格描述，但需要准确的传感器位置和姿态参 数以及数 字 高 程 模 型（345）的 支 持。 随 着 新 型 传 感器的不断出现和成像模式的变化，要想获得随时 间不断变化的准确的传感器位置和姿态数据变得越 来越困难，同时往往也难以获得满足要求的 345， 基于多项式的影像纠正与配准方法简单直观，因此， 从一开始就受到人们的普遍青睐而得到广泛应用。 然而，随着遥感影像空间分辨率的不断提高以及遥 感应用的不断深入，这一方法已难以满足人们日益 增长的对高精度纠正配准的需要，如何实现多源遥 感影像的 高 精 度 纠 正 与 配 准 已 成 为 亟 待 解 决 的 问 题。本文在 已 有 多 项 式 整 体 纠 正 配 准 方 法 的 基 础 上，发展了一套基于不规则三角网（/01）分割的多源
影像 /&，!& 序列相应位置上； （!）从第 & 0 , 层开始，在影像 !, 上，计算每
一特征点所对应的 /, 和 !, 之间的 .（ /，!）值，按最 大值原则求得 !, 上各特征点的同名点，并将各同 名点映射到 & 2 " 层 !& 2 "上，令 & 0 & 2 "；
（1）在第 & 层，影像 !& 的 3 % 4 范围内，按（!） 求得各特征点对应的同名点，直到 & 0 " 为止；
根据获取相邻离散点的判断规则不同，567 的 构建 分 为 不 同 的 方 法［1］，泰 森 多 边 形 算 法 构 建 的
!% ! 的 平 均 滤 波，得 到 金 字 塔 序 列 /&，!（& & 0 "， $%89:,9; 三角网较优。由于在自动选择控制点时， !，…，,，一般可取 , 0 1），将提取的特征点映射到 我们对图像进行了均匀网格化，因此最后获得的控
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（-）
# 逐三角网影像高精度配准
通过影像匹配自动获得纠正配准用控制点之 后，利用控制点构建 567 将影像分割为一个个的三 角形，在每个三角形区域内利用仿射变换模型精确
设同名点对数为 2，对每一同名点对 （/ &，)），
!（ 6，7），计算各偏差值在水平、垂直方向上的均方
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迹，即行列式的主对角线之代数和。
（3）
!"# 金字塔逐层匹配获得同名控制点
在利用 )*’+&,%’ 兴趣算子提取出待配准影像（或 参考影 像）特 征 点 后，利 用 互 相 关 相 似 性 测 度（式 （-）），通过影像匹配获得各特征点在参考影像（或待 配准影像）上的同名点。为提高匹配速度，采用金字 塔结构的影像逐层搜索机制。
B
," ( B -*，+ C -*，+ C ) B
（"）
选阈值 .，当 / ( =-D｛,)，,’，,!，,"｝E .，则
（ *，+）为相应区域内部的初始特征点。
到相互配准的影像间拥有相似的旋转尺度即可满足 要求［)］。
特征点提取
在以初始点（ *，+）为中心的 !!! 窗口中，按照 ,@385213 算子计算协方差矩阵 0 和误差椭圆的圆度
两种互逆的数学表达式：
$ ( &（" "，#），% ( &（# "，#）
（)）
" ( ’（" $，%），# ( ’（# $，%）
（’）
前者是正解法变换公式，或称为直接法；后者是反解
法变换公式，或称为间接法。
图 ’ 影像自动区配生成控制点 ,-./’ 0121345-2. 0678 9: 4;5<=45-> -=4.1 =45>?-2.
摄影测量与遥感专业。主要研究方向为摄影测量与遥感、地理信息系统、资源与生态环境遥感监测。已发表论文 (" 余篇。
万方数据
J"
遥感
为高精度配准的控制点基础； （!）以特征点为引导，利用金字塔逐层模板匹
配技术获得配准用同名控制点对； （"）由各控制点构建 #$% 将影像分成各三角形
区域； （&）在每个三角形内进行高精度配准。
(<
!"，!# 分别是沿 "，# 方向的偏微分：
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（ !& *"，) *" ’ !&，)）（ !&，) *" ’ !& *"，)）
制点集中可能出现 # 点共圆的情况，不能满足构建 $%89:,9; 三角网的条件。最近距离算法简便，执行 效率较高，试验证明效果比较理想，所以本文采用最 近距离算法构建配准用 567。
（"）首三角形的确定 在控制点集中找到两个距离最近的点，以两点
连线为基础，寻找与此段连线最近且不共线的离散
（#）各特征点对应的同名点构成配准用同名控 点构成首三角形。
LF
遥感学报
第M卷
!（ "，#）! # " $" " %
（##）
的正负区判别。如果点（ "&，#&）的 !（ "&，#&）$ %，则
（ "&，#&）位于正区，如果 !（ "&，#&）! %，则（ "&，#&）位
于直线上，如果 !（ "&，#&）& %，则（ "&，#&）位于负区。
因此当
!（ "’，#’）!（ "&，#&）& % 时，’（ "&，#&）为可能被扩展的点。
其中，（/ %，(）是模板子影像中（ %，(）处的像素灰度 配准影像对。
值，!（ 1 / %，2 / (）为匹配影像中以参考点（ 1，2） 为中心的搜索区域（ %，(）处的像素灰度值，"/ ，#! 为窗 口内的像素灰度值。
（"）对待配准影像 / 和参考影像 ! 分别作 , 次
$ " % &’( 构建