一種基於人眼視覺特性的遙感圖像拼接方法
2023-04-28 20:23:36
專利名稱：一種基於人眼視覺特性的遙感圖像拼接方法
技術領域：
本發明涉及計算機圖像處理技術領域，尤其涉及一種基於人眼視覺特性的遙感圖像拼接方法。
背景技術：
遙感圖像是通過衛星、飛機或者熱氣球等高空飛行的平臺獲取的圖像，在災害預警、資源探測、軍事偵察、地圖測繪等領域都有非常重要的作用，是人類了解地球氣候、資源等信息變化的重要途徑。在獲取遙感圖像的過程中，總是希望得到足夠視場的高解析度圖像，這樣可以便於人們快速地提取有用的信息。但是現有的技術條件下，視場與解析度是兩個很難調和的矛盾。現有的解決方案一方面是繼續增加傳感器的解析度，一方面通過對某一大區域多次成像獲取多幅具有高分辨的重疊圖像，通過後續的圖像處理技術還原成一幅大覆蓋範圍高解析度的遙感圖像。遙感圖像拼接可以兩個部分圖像配準和圖像融合。圖像配準是圖像拼接技術的核心環節，是獲取兩幅重疊圖像的變換關係的手段。為了得到更加準確的圖像之間的關係，通常會在圖像配準中進行優化，優化的方法有很多種。但是以前的優化算法都是統ー性的優化，也就是不區分圖像內容之間的重要性的，實際結果是有可能在一些對實際生產生活沒有用的區域達到了比較高的拼接精度，但是在ー些非常重要的內容上反而得到了非常差的結果，不利於後續的應用。
發明內容
本發明的目的是針對遙感圖像景物重要性的差異提供ー種可以針對不同的應用環境的優化方法，使得優化的結果符合人眼的視覺判斷特性。為了實現上述目的，本發明提供了一種基於人眼視覺特性的遙感圖像拼接方法，包括以下步驟I)提取參考圖像和待拼接圖像的特徵點，並得到兩幅圖像特徵點之間的初始的匹配關係；2)剔除錯誤的匹配關係，並得到初始的變換矩陣H ；3)利用步驟2)中的變換矩陣H將待拼接圖像轉換坐標系，形成過渡圖像，並設置優化增量參數P，得到優化後過渡圖像的特徵點坐標；4)利用所述參考圖像區域內的梯度信息對所述參考圖像進行重要程度的劃分，並得到權重因子α ；5)利用步驟3)中優化後的過渡圖像的特徵點坐標和步驟4)中的權重因子α對優化增量參數P進行優化求解，通過變換矩陣H和優化增量參數P將待拼接圖像變換疊加至參考圖像，完成拼接。所述參考圖像和待拼接圖像的特徵點選取採用SIFT算法，並利用歐式幾何距離原則得到特徵點之間的初始的匹配關係；並利用RANSAC方法剔除錯誤的匹配關係，正確的匹配關係得到的變換矩陣可以使得兩幅拼接圖像比較好的重疊在一起而錯誤的匹配則會產生誤拼接。所述步驟2)中的變換矩陣H為
權利要求
1.一種基於人眼視覺特性的遙感圖像拼接方法，其特徵在於，包括以下步驟 1)提取參考圖像和待拼接圖像的特徵點，並得到兩幅圖像特徵點之間的初始的匹配關係; 2)剔除錯誤的匹配關係，並得到初始的變換矩陣H； 3)利用步驟2)中的變換矩陣H將待拼接圖像轉換坐標系，形成過渡圖像，並設置優化增量參數P，得到優化後過渡圖像的特徵點坐標； 4)利用所述參考圖像區域內的梯度信息對所述參考圖像進行重要程度的劃分，並得到權重因子α ； 5)利用步驟3)中優化後的過渡圖像的特徵點坐標和步驟4)中的權重因子α對優化增量參數P進行優化求解，通過變換矩陣H和優化增量參數P將待拼接圖像變換疊加至參考圖像，完成拼接。
2.如權利要求I所述的基於人眼視覺特性的遙感圖像拼接方法，其特徵在於，所述步驟2)中的變換矩陣H為H1 h2 h
3.如權利要求I所述的基於人眼視覺特性的遙感圖像拼接方法，其特徵在於，所述優化增量參數P表示為
4.如權利要求3所述的基於人眼視覺特性的遙感圖像拼接方法，其特徵在於，所述參考圖像分為感興趣區域和普通區域，且所述感興趣區域和普通區域的梯度值由下式表示
5.如權利要求4所述的基於人眼視覺特性的遙感圖像拼接方法，其特徵在於，所述權重因子α表示為
6.如權利要求5所述的基於人眼視覺特性的遙感圖像拼接方法，其特徵在於，所述過渡圖像上的特徵點的齊次坐標表示為P' =U'，ι'，1)。
7.如權利要求6所述的基於人眼視覺特性的遙感圖像拼接方法，其特徵在於，所述步驟3)中優化後過渡圖像的特徵點坐標為p" = (X"，y"，I)，計算公式如下
8.如權利要求7所述的基於人眼視覺特性的遙感圖像拼接方法，其特徵在於，所述步驟5)中優化增量參數P的函數表示為
9.如權利要求8所述的基於人眼視覺特性的遙感圖像拼接方法，其特徵在於，所述參考圖像和待拼接圖像之間的變換關係為 P P2 Psl \h hi 1￥^ Γ P4 Ps P6 + K hS K y ▼」Iレ7 a I」k ~ ijJL1— 式中，(Χ，Υ)表徵參考圖像點的坐標，(X，y)表徵待拼接圖像點的坐標。
全文摘要
本發明公開了一種基於人眼視覺特性的遙感圖像拼接方法，包括以下步驟1)提取參考圖像和待拼接圖像的特徵點，並得到兩幅圖像特徵點之間的初始的匹配關係；2)剔除錯誤的匹配關係，並得到初始的變換矩陣H；3)利用步驟2)中的變換矩陣H將待拼接圖像轉換坐標系，形成過渡圖像，並設置優化增量參數P，得到優化後過渡圖像的特徵點坐標；4)利用所述參考圖像區域內的梯度信息對所述參考圖像進行重要程度的劃分，並得到權重因子α；5)利用步驟3)中優化後的過渡圖像的特徵點坐標和步驟4)中的權重因子α對優化增量參數P進行優化求解，通過初始變換矩陣H和優化增量參數P將待拼接圖像變換疊加至參考圖像，完成拼接。
文檔編號G06T5/50GK102867298SQ201210333179
公開日2013年1月9日 申請日期2012年9月11日 優先權日2012年9月11日
發明者陳錦偉, 馮華君, 徐之海, 李奇 申請人:浙江大學