CN104992433B - 基于线段匹配的多光谱图像配准的方法及装置 - Google Patents

基于线段匹配的多光谱图像配准的方法及装置 Download PDF

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Abstract

本发明提供一种基于线段匹配的多光谱图像配准的方法及装置。本发明基于线段匹配的多光谱图像配准的方法包括:获取待配准多光谱图像中多组相交的线段对的第一交点,并获取参考多光谱图像中多组相交的线段对的第二交点;确定参考多光谱图像上与第一交点预匹配的多个第二交点;对第二交点与第一交点进行特征点匹配,确定参考多光谱图像上与第一交点匹配的第二交点;根据第一交点以及与第一交点匹配的第二交点,确定坐标变换参数;根据坐标变换参数对待配准多光谱图像和参考多光谱图像进行配准。本发明提高了多光谱图像配准的准确度。

Description

基于线段匹配的多光谱图像配准的方法及装置
技术领域
本发明涉及通信技术领域,尤其涉及一种基于线段匹配的多光谱图像配准的方法及装置。
背景技术
图像配准(Image registration)是指依据一些相似性度量决定图像间的变换参数,使从不同探测器、不同视角、不同时间获取的同一场景的两幅或多幅图像,变换到同一坐标系下,在像素层上得到最佳匹配的过程,它是图像融合、目标识别、目标变化检测、计算机视觉等过程的一个重要前期步骤,在军事、遥感、医学等领域有着广泛的应用。
现有的一种图像配准方法是采用尺度不变特征转换(Scale-invariant featuretransform,SIFT)方法,具体步骤如下:首先生成图像尺度空间,然后检测尺度空间中的局部极值点,再通过剔除局部极值点中的低对比度点和边缘响应点,得到特征点;对特征点进行描述时,对以特征点为中心的区域进行梯度方向直方图统计,得到特征点的方向分配,并生成特征描述子;最后通过特征描述子寻找图像之间匹配的特征点对,然后通过匹配的特征点对得到图像空间坐标变换参数,最后根据坐标变换参数进行图像配准。
但是上述方法用于多光谱图像配准时,由于多光谱图像的内容比较复杂,而且像素值之间没有对应关系,纹理结构信息有很大差别。因而,根据上述方法确定出的特征点不稳定,不具有代表性,通过特征点进行配准会导致配准的准确度较低。
发明内容
本发明提供一种基于线段匹配的多光谱图像配准的方法及装置,以解决现有技术中配准的准确度较低的的问题。
第一方面,本发明实施例提供一种基于线段匹配的多光谱图像配准的方法,包括:
获取待配准多光谱图像中多组相交的线段对的第一交点,并获取参考多光谱图像中多组相交的线段对的第二交点;
确定所述参考多光谱图像上与所述第一交点预匹配的多个第二交点;
对所述第二交点与所述第一交点进行特征点匹配,确定所述参考多光谱图像上与所述第一交点匹配的第二交点;
根据所述第一交点以及与所述第一交点匹配的第二交点,确定坐标变换参数;
根据所述坐标变换参数对所述待配准多光谱图像和所述参考多光谱图像进行配准。
可选地,所述获取待配准多光谱图像中多组相交的线段对的第一交点之前,包括:
确定所述待配准多光谱图像的边缘点;
将间隔预设距离的所述边缘点连接形成线段;
计算相邻线段的夹角,若所述夹角小于预设的角度阈值,则保留所述相邻线段;若大于或等于所述预设的角度阈值,则删除所述相邻线段的交点,连接所述相邻线段的另一个端点形成新的线段;
根据所述线段获取所述多组相交的线段对。
可选地,所述获取参考多光谱图像中多组相交的线段对的第二交点之前,包括:
确定所述参考多光谱图像的边缘点;
将间隔预设距离的所述边缘点连接形成线段;
计算相邻线段的夹角,若所述夹角小于预设的角度阈值,则保留所述相邻线段;若大于或等于所述预设的角度阈值,则删除所述相邻线段的交点,连接所述相邻线段的另一个端点形成新的线段;
根据所述线段获取所述多组相交的线段对。
可选地,所述确定所述参考多光谱图像上与所述第一交点预匹配的多个第二交点,包括:
分别对所述第一交点和所述第二交点计算边缘方向直方图EOH描述符;
计算所述第一交点的EOH描述符与所述第二交点的EOH描述符之间的欧氏距离;
若所述欧氏距离小于预设的第一距离阈值,则确定所述第二交点为与所述第一交点预匹配的第二交点。
可选地,所述对所述第二交点与所述第一交点进行特征点匹配之前,包括:
在所述第二交点所在的线段上,在所述第二交点的两侧依次间隔预设距离选取第一特征点;
在所述第一交点所在的线段上,在所述第一交点的两侧依次间隔所述预设距离选取第二特征点;所述第二交点所在的线段与所述第一交点所在的线段方向一致。
可选地,所述在所述第二交点的两侧依次间隔预设距离选取第一特征点,具体包括:
在所述第二交点的两侧选取线段上的交点为所述第一特征点;
所述在所述第一交点的两侧依次间隔所述预设距离选取第二特征点,具体包括:
在所述第一交点的两侧选取线段上的交点为所述第二特征点。
可选地,对所述第二交点与所述第一交点进行特征点匹配,确定所述参考多光谱图像上与所述第一交点匹配的第二交点,包括:
分别对所述第一特征点和所述第二特征点计算EOH描述符;
计算所述第一特征点的EOH描述符与所述第二特征点的EOH描述符之间的欧氏距离;所述第一特征点与所述第二特征点的位置对应;
若有超过预设数量阈值的所述欧氏距离小于预设的第二距离阈值,则确定所述第二交点为与所述第一交点匹配的第二交点;所述第二距离阈值小于所述第一距离阈值。
可选地,所述根据所述第一交点以及与所述第一交点匹配的第二交点,确定坐标变换参数,包括:
根据如下的公式(1)确定坐标变换矩阵H,将所述坐标变换矩阵H作为坐标变换参数;
其中,为所述第二交点的坐标;为所述第一交点的坐标;坐标变换矩阵
可选地,所述根据所述坐标变换参数对所述待配准多光谱图像和所述参考多光谱图像进行配准,包括:
将所述待配准多光谱图像中的像素点的坐标与所述坐标变换矩阵相乘,使得所述待配准多光谱图像变换到与所述参考多光谱图像相同的坐标系下。
第二方面,本发明实施例提供一种基于线段匹配的多光谱图像配准的装置,包括:
获取模块,用于获取待配准多光谱图像中多组相交的线段对的第一交点,并获取参考多光谱图像中多组相交的线段对的第二交点;
确定模块,用于确定所述参考多光谱图像上与所述第一交点预匹配的多个第二交点;
所述确定模块,还用于对所述第二交点与所述第一交点进行特征点匹配,确定所述参考多光谱图像上与所述第一交点匹配的第二交点;所述第二交点所在的线段与所述第一交点所在的线段方向一致;
所述确定模块,还用于根据所述第一交点以及与所述第一交点匹配的第二交点,确定坐标变换参数;
处理模块,用于根据所述坐标变换参数对所述待配准多光谱图像和所述参考多光谱图像进行配准。
本发明提供的基于线段匹配的多光谱图像配准的方法及装置,通过获取待配准多光谱图像和参考多光谱图像中多组相交的线段对的交点,将线段的交点作为特征点进行预匹配,并将预匹配出的第二交点和第一交点进行进一步匹配,最终确定匹配的交点对,并根据确定出的匹配的交点对确定坐标变换参数,最后根据所述坐标变换参数对所述待配准多光谱图像和所述参考多光谱图像进行配准,与现有技术相比,由于线段特征在多光谱图像中具有更好的稳定性,因此选择线段的交点作为特征点进行匹配提高了多光谱图像配准的准确度。
附图说明
为了更清楚地说明本发明或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动性的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明基于线段匹配的多光谱图像配准的方法一实施例的流程图;
图2为本发明基于线段匹配的多光谱图像配准的装置一实施例的结构示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合本发明中的附图,对本发明中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
图1为本发明基于线段匹配的多光谱图像配准的方法一实施例的流程图,如图1所示,本实施例的方法可以包括:
步骤101、获取待配准多光谱图像中多组相交的线段对的第一交点,并获取参考多光谱图像中多组相交的线段对的第二交点;
步骤102、确定所述参考多光谱图像上与所述第一交点预匹配的多个第二交点;
步骤103、对所述第二交点与所述第一交点进行特征点匹配,确定所述参考多光谱图像上与所述第一交点匹配的第二交点;
步骤104、根据所述第一交点以及与所述第一交点匹配的第二交点,确定坐标变换参数;
步骤105、根据所述坐标变换参数对所述待配准多光谱图像和所述参考多光谱图像进行配准。
具体来说,进行多光谱图像配准时,选择至少两幅多光谱图像,一幅作为参考多光谱图像,另外的至少一幅作为待配准多光谱图像;获取至少两幅多光谱图像中的线段,然后根据线段的方程得到多组相交的线段对,以及交点;待配准多光谱图像中的相交的线段对的交点作为第一交点,参考多光谱图像中的相交的线段对的交点作为第二交点。
确定所述参考多光谱图像上与所述第一交点预匹配的第二交点,例如本发明实施例中可以通过计算第一交点的EOH描述符与第二交点的EOH描述符之间的欧氏距离实现,上述确定与第一交点匹配的第二交点,需对参考多光谱图像上的所有第二交点进行遍历,预匹配的第二交点可以有多个。
对所述第二交点与所述第一交点进行特征点匹配,这里所说的特征点匹配可以是在第二交点所在的线段与所述第一交点所在的线段上分别取点进行进一步匹配,所述第二交点所在的线段与所述第一交点所在的线段方向一致,这里说的方向一致指的是线段都是一号线段或都是二号线段;其中,一号线段和二号线段的设置规则如下:如果一条线段逆时针旋转一个锐角角度后与另一条线段重合,那么该线段就被标为一号线段,另一条线段就是二号线段;进行线段匹配可以是在线段上取多个点,将多个点分别进行匹配,最终确定所述参考多光谱图像上与所述第一交点匹配的第二交点。
根据所述第一交点以及与所述第一交点匹配的第二交点,即确定出多组交点匹配对,根据该多组交点匹配对之间的坐标关系确定待配准多光谱图像的坐标变换参数;根据所述坐标变换参数对所述待配准多光谱图像和所述参考多光谱图像进行配准,即根据所述坐标变换参数将所述待配准多光谱图像进行坐标变换,实现所述待配准多光谱图像和所述参考多光谱图像配准。
本实施例提供的基于线段匹配的图像配准方法,通过获取待配准多光谱图像和参考多光谱图像中多组相交的线段对的交点,将线段的交点作为特征点进行预匹配,并将预匹配出的第二交点和第一交点进行进一步匹配,最终确定匹配的交点对,并根据确定出的匹配的交点对确定坐标变换参数,最后根据所述坐标变换参数对所述待配准多光谱图像和所述参考多光谱图像进行配准,与现有技术相比,由于线段特征在多光谱图像中具有更好的稳定性,因此选择线段的交点作为特征点进行匹配提高了多光谱图像配准的准确度。
下面采用几个具体的实施例,对图1所示方法实施例的技术方案进行详细说明。
在图1所示的实施方式的基础上,进一步的,获取待配准多光谱图像中多组相交的线段对的第二交点之前,首先需要获取到相交的线段,而且在实际应用中,获取相交的线段的方式可以有多种,可选的,作为一种可实施的方式,所述获取待配准多光谱图像中多组相交的线段对的第一交点之前,包括:
确定所述待配准多光谱图像的边缘点;
将间隔预设距离的所述边缘点连接形成线段;
计算相邻线段的夹角,若所述夹角小于预设的角度阈值,则保留所述相邻线段;若大于或等于所述预设的角度阈值,则删除所述相邻线段的交点,连接所述相邻线段的另一个端点形成新的线段;
根据所述线段获取所述多组相交的线段对。
具体来说,可以根据canny算子确定所述待配准多光谱图像的边缘点;将间隔预设距离d1的所述边缘点连接形成线段;计算相邻线段的夹角,若所述夹角小于预设的角度阈值,则保留所述相邻线段;若大于或等于所述预设的角度阈值,则删除所述相邻线段的交点,分别连接所述相邻线段的另一个端点形成新的线段;还可以进一步的对这些线段进行筛选,即在形成的每条线段上进行直线拟合,若误差小于所设阈值且该拟合的线段长度大于某一值,如10像素,则把该拟合线段作为需要获取的线段,若不满足则放弃该线段;还可以进一步的对这些线段进行筛选,把所有获取的线段进行两两汇总,若在同一条直线上则合并这两条线段作为一条线段,直到合并完成,即最终获取到所需的线段;根据所述线段的方程可以获取到多组相交的线段对。
在图1所示的实施方式的基础上,进一步的,获取参考多光谱图像中多组相交的线段对的第二交点之前,首先需要获取到线段,而且在实际应用中,获取线段的方式可以有多种,可选的,作为一种可实施的方式,所述获取参考多光谱图像中多组相交的线段对的第二交点之前,包括:
确定所述参考多光谱图像的边缘点;
将间隔预设距离的所述边缘点连接形成线段;
计算相邻线段的夹角,若所述夹角小于预设的角度阈值,则保留所述相邻线段;若大于或等于所述预设的角度阈值,则删除所述相邻线段的交点,连接所述相邻线段的另一个端点形成新的线段;
根据所述线段获取所述多组相交的线段对。
具体来说,获取参考多光谱图像中多组相交的线段对可以采用上述相同的方法,此处不再赘述。
在上述实施例的基础上,进一步的,在实际应用中,确定预匹配的交点的方式可以有多种,可选的,作为一种可实施的方式,所述确定所述参考多光谱图像上与所述第一交点预匹配的多个第二交点,包括:
分别对所述第一交点和所述第二交点计算边缘方向直方图EOH描述符;
计算所述第一交点的EOH描述符与所述第二交点的EOH描述符之间的欧氏距离;
若所述欧氏距离小于预设的第一距离阈值,则确定所述第二交点为与所述第一交点预匹配的第二交点。
具体来说,由于需要确定所述参考多光谱图像上与所述第一交点预匹配的第二交点,本发明实施例中可以根据交点的EOH描述符之间的欧氏距离来确定预匹配的第一交点和第二交点,因此需在预匹配之前计算第一交点和第二交点的EOH描述符。
计算EOH描述符可以通过如下步骤实现:
以下采用第一交点举例说明,首先将第一交点的N*N邻域的像素区域等分为16块,计算每一块的边缘方向直方图。每个边缘方向直方图记录着对应块内梯度方向分布信息。每个边缘方向直方图都分为5个子区域(bins),其中有四个bins各自代表不同的方向(这四个方向的梯度值最大的点的数目大于其余方向的梯度值最大的点的数目),剩下的一个bin代表没有方向。每个bin的数值就是对应块内该方向的梯度值最大的点的数目,没有方向的那个bin的数值就是对应块内梯度方向不明显的点的数目(即除了上述四个方向其余的方向的点)。这样,每个第一交点就可用一个80维的向量描述,该向量就是第一交点的EOH描述符,其中N为大于0的整数,如80或100等。
计算出EOH描述符之后,计算第一交点的EOH描述符与第二交点的EOH描述符之间的欧氏距离;若判断出所述欧氏距离小于预设的第一距离阈值,则确定所述第二交点为与所述第一交点预匹配的第二交点,若小于第一距离阈值的第二交点有多个,则可以选择任一个,或选择欧氏距离最小的第二交点。
在上述实施例的基础上,进一步的,对所述第二交点与所述第一交点进行特征点匹配之前,包括:
在所述第二交点所在的线段上,在所述第二交点的两侧依次间隔预设距离选取第一特征点;
在所述第一交点所在的线段上,在所述第一交点的两侧依次间隔所述预设距离选取第二特征点;所述第二交点所在的线段与所述第一交点所在的线段方向一致。
具体来说,在所述第二交点所在的线段上,并且在所述第二交点的两侧依次间隔预设距离选取第一特征点,而且在所述第一交点所在的线段上进行同样的操作。
在上述实施例的基础上,进一步的,在实际应用中,确定预匹配的交点的方式可以有多种,可选的,作为一种可实施的方式,所述在所述第二交点的两侧依次间隔预设距离选取第一特征点,具体包括:
在所述第二交点的两侧选取线段上的交点为所述第一特征点;
所述在所述第一交点的两侧依次间隔所述预设距离选取第二特征点,具体包括:
在所述第一交点的两侧选取线段上的交点为所述第二特征点。
具体来说,上述在交点所在的线段上取的点,也是所述线段与其他线段的交点。
在上述实施例的基础上,进一步的,在实际应用中,确定预匹配的交点的方式可以有多种,可选的,作为一种可实施的方式,对所述第二交点与所述第一交点进行特征点匹配,确定所述参考多光谱图像上与所述第一交点匹配的第二交点,包括:
分别对所述第一特征点和所述第二特征点计算EOH描述符;
计算所述第一特征点的EOH描述符与所述第二特征点的EOH描述符之间的欧氏距离;所述第一特征点与所述第二特征点的位置对应;
若有超过预设数量阈值的所述欧氏距离小于预设的第二距离阈值,则确定所述第二交点为与所述第一交点匹配的第二交点;所述第二距离阈值小于所述第一距离阈值。
具体来说,对于每一个第二交点所在的线段的第一特征点,都分别计算第一特征点与对应位置的第二特征点的EOH描述符之间的欧氏距离;
若对于某一第二交点所在的线段,有超过预设的数量阈值的所述欧氏距离小于预设的第二距离阈值,则确定该线段上的所述第二交点为与所述第一交点匹配的第二交点。若有多个第二交点所在的线段,有超过预设的数量阈值的所述欧氏距离小于预设的第二距离阈值,则可以选择欧氏距离小于预设的第二距离阈值的数量最多的线段,对应的第二交点作为匹配的第二交点。
上述具体实施方式中,由于是根据多个第二交点所在的线段与所述第一交点所在的线段进行匹配,计算时利用了较多点的描述符,进行匹配时获取的匹配结果更准确。
在上述实施例的基础上,进一步的,在实际应用中,确定坐标变换参数的方式可以有多种,可选的,作为一种可实施的方式,根据所述第一交点以及与所述第一交点匹配的第二交点,确定坐标变换参数,具体可以采用如下方式:
根据如下的公式(1)确定坐标变换矩阵H,将坐标变换矩阵H作为坐标变换参数;
其中,为所述第二交点的坐标;为所述第一交点的坐标;坐标变换矩阵
具体来说,最终可以至少确定出三组匹配的第一交点和第二交点,将坐标代入上述公式(1)中计算坐标变换矩阵H的参数,确定出该坐标变换矩阵。
在上述实施例的基础上,进一步的,在实际应用中,作为一种可实施的方式,根据所述坐标变换参数对所述待配准多光谱图像和所述参考多光谱图像进行配准,具体可以采用如下方式:
将所述待配准多光谱图像中的像素点的坐标与所述坐标变换矩阵相乘,使得所述待配准多光谱图像变换到与所述参考多光谱图像相同的坐标系下。
具体来说,将所述待配准多光谱图像中的像素点的坐标与所述坐标变换矩阵相乘,得到变换后的待配准多光谱图像,变换后的待配准多光谱图像与参考多光谱图像在相同的坐标系下。
上述具体实施方式中,根据所述第一交点以及与所述第一交点匹配的第二交点,确定坐标变换矩阵,最终实现了对所述待配准多光谱图像和所述参考多光谱图像进行配准。
图2为本发明基于线段匹配的多光谱图像配准的装置一实施例的结构示意图,如图2所示,本实施例的装置可以包括:获取模块201、确定模块202和处理模块203;
其中,获取模块201,用于获取待配准多光谱图像中多组相交的线段对的第一交点,并获取参考多光谱图像中多组相交的线段对的第二交点;
确定模块202,用于确定所述参考多光谱图像上与所述第一交点预匹配的多个第二交点;
所述确定模块202,还用于对所述第二交点与所述第一交点进行特征点匹配,确定所述参考多光谱图像上与所述第一交点匹配的第二交点;
所述确定模块202,还用于根据所述第一交点以及与所述第一交点匹配的第二交点,确定坐标变换参数;
处理模块203,用于根据所述坐标变换参数对所述待配准多光谱图像和所述参考多光谱图像进行配准。
可选地,获取模块201,具体用于:
确定所述待配准多光谱图像的边缘点;
将间隔预设距离的所述边缘点连接形成线段;
计算相邻线段的夹角,若所述夹角小于预设的角度阈值,则保留所述相邻线段;若大于或等于所述预设的角度阈值,则删除所述相邻线段的交点,连接所述相邻线段的另一个端点形成新的线段;
根据所述线段获取所述多组相交的线段对。
可选地,获取模块201,具体用于:
确定所述参考多光谱图像的边缘点;
将间隔预设距离的所述边缘点连接形成线段;
计算相邻线段的夹角,若所述夹角小于预设的角度阈值,则保留所述相邻线段;若大于或等于所述预设的角度阈值,则删除所述相邻线段的交点,连接所述相邻线段的另一个端点形成新的线段;
根据所述线段获取所述多组相交的线段对。
可选地,所述确定模块202,具体用于:
分别对所述第一交点和所述第二交点计算边缘方向直方图EOH描述符;
计算所述第一交点的EOH描述符与所述第二交点的EOH描述符之间的欧氏距离;
若所述欧氏距离小于预设的第一距离阈值,则确定所述第二交点为与所述第一交点预匹配的第二交点。
可选地,所述处理模块203,还用于:
在所述第二交点所在的线段上,在所述第二交点的两侧依次间隔预设距离选取第一特征点;
在所述第一交点所在的线段上,在所述第一交点的两侧依次间隔所述预设距离选取第二特征点;所述第二交点所在的线段与所述第一交点所在的线段方向一致。
可选地,所述处理模块203,还具体用于:
在所述第二交点的两侧选取线段上的交点为所述第一特征点;
所述在所述第一交点的两侧依次间隔所述预设距离选取第二特征点,具体包括:
在所述第一交点的两侧选取线段上的交点为所述第二特征点。
可选地,所述确定模块202,具体用于:
分别对所述第一特征点和所述第二特征点计算EOH描述符;
计算所述第一特征点的EOH描述符与所述第二特征点的EOH描述符之间的欧氏距离;所述第一特征点与所述第二特征点的位置对应;
若有超过预设数量阈值的所述欧氏距离小于预设的第二距离阈值,则确定所述第二交点为与所述第一交点匹配的第二交点;所述第二距离阈值小于所述第一距离阈值。
可选地,所述确定模块202,具体用于:
根据如下的公式(1)确定坐标变换矩阵H,将所述坐标变换矩阵H作为坐标变换参数;
其中,为所述第二交点的坐标;为所述第一交点的坐标;坐标变换矩阵
可选地,所述处理模块203,具体用于:
将所述待配准多光谱图像中的像素点的坐标与所述坐标变换矩阵相乘,使得所述待配准多光谱图像变换到与所述参考多光谱图像相同的坐标系下。
本实施例的装置,可以用于执行图1所示方法实施例的技术方案,其实现原理类似,此处不再赘述。
本领域普通技术人员可以理解:实现上述各方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成。前述的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中。该程序在执行时,执行包括上述各方法实施例的步骤;而前述的存储介质包括:ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
最后应说明的是:以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案,而非对其限制;尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明,本领域的普通技术人员应当理解:其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改,或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换;而这些修改或者替换,并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。

Claims (6)

1.一种基于线段匹配的多光谱图像配准的方法,其特征在于,包括:
获取待配准多光谱图像中多组相交的线段对的第一交点,并获取参考多光谱图像中多组相交的线段对的第二交点;
确定所述参考多光谱图像上与所述第一交点预匹配的多个第二交点;
对所述预匹配的多个第二交点与所述第一交点进行特征点匹配,确定所述参考多光谱图像上与所述第一交点匹配的第二交点;根据所述第一交点以及与所述第一交点匹配的第二交点,确定坐标变换参数;
根据所述坐标变换参数对所述待配准多光谱图像和所述参考多光谱图像进行配准;
所述确定所述参考多光谱图像上与所述第一交点预匹配的多个第二交点,包括:
分别对所述第一交点和所述第二交点计算边缘方向直方图EOH描述符;
计算所述第一交点的EOH描述符与所述第二交点的EOH描述符之间的欧氏距离;
若所述欧氏距离小于预设的第一距离阈值,则确定所述第二交点为与所述第一交点预匹配的第二交点;
所述对所述预匹配的多个第二交点与所述第一交点进行特征点匹配之前,包括:
在所述第二交点所在的线段上,在所述第二交点的两侧依次间隔预设距离选取第一特征点;
在所述第一交点所在的线段上,在所述第一交点的两侧依次间隔所述预设距离选取第二特征点;所述第二交点所在的线段与所述第一交点所在的线段方向一致;
所述在所述第二交点的两侧依次间隔预设距离选取第一特征点,具体包括:
在所述第二交点的两侧选取线段上的交点为所述第一特征点;
所述在所述第一交点的两侧依次间隔所述预设距离选取第二特征点,具体包括:
在所述第一交点的两侧选取线段上的交点为所述第二特征点;
对所述预匹配的多个第二交点与所述第一交点进行特征点匹配,确定所述参考多光谱图像上与所述第一交点匹配的第二交点,包括:
分别对所述第一特征点和所述第二特征点计算EOH描述符;
计算所述第一特征点的EOH描述符与所述第二特征点的EOH描述符之间的欧氏距离;所述第一特征点与所述第二特征点的位置对应;
若有超过预设数量阈值的所述欧氏距离小于预设的第二距离阈值,则确定所述第二交点为与所述第一交点匹配的第二交点;所述第二距离阈值小于所述第一距离阈值。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述获取待配准多光谱图像中多组相交的线段对的第一交点之前,包括:
确定所述待配准多光谱图像的边缘点;
将间隔预设距离的所述边缘点连接形成线段;
计算相邻线段的夹角,若所述夹角小于预设的角度阈值,则保留所述相邻线段;若大于或等于所述预设的角度阈值,则删除所述相邻线段的交点,连接所述相邻线段的另一个端点形成新的线段;
根据所述线段获取所述多组相交的线段对。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述获取参考多光谱图像中多组相交的线段对的第二交点之前,包括:
确定所述参考多光谱图像的边缘点;
将间隔预设距离的所述边缘点连接形成线段;
计算相邻线段的夹角,若所述夹角小于预设的角度阈值,则保留所述相邻线段;若大于或等于所述预设的角度阈值,则删除所述相邻线段的交点,连接所述相邻线段的另一个端点形成新的线段;
根据所述线段获取所述多组相交的线段对。
4.根据权利要求1-3任一项所述的方法,其特征在于,所述根据所述第一交点以及与所述第一交点匹配的第二交点,确定坐标变换参数,包括:
根据如下的公式(1)确定坐标变换矩阵H,将所述坐标变换矩阵H作为坐标变换参数;
<mrow> <mfenced open = "[" close = "]"> <mtable> <mtr> <mtd> <msup> <mi>x</mi> <mo>&amp;prime;</mo> </msup> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <msup> <mi>y</mi> <mo>&amp;prime;</mo> </msup> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mn>1</mn> </mtd> </mtr> </mtable> </mfenced> <mo>=</mo> <mfenced open = "[" close = "]"> <mtable> <mtr> <mtd> <msub> <mi>a</mi> <mn>11</mn> </msub> </mtd> <mtd> <msub> <mi>a</mi> <mn>12</mn> </msub> </mtd> <mtd> <msub> <mi>a</mi> <mn>13</mn> </msub> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <msub> <mi>a</mi> <mn>21</mn> </msub> </mtd> <mtd> <msub> <mi>a</mi> <mn>22</mn> </msub> </mtd> <mtd> <msub> <mi>a</mi> <mn>23</mn> </msub> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mn>0</mn> </mtd> <mtd> <mn>0</mn> </mtd> <mtd> <mn>1</mn> </mtd> </mtr> </mtable> </mfenced> <mo>&amp;times;</mo> <mfenced open = "[" close = "]"> <mtable> <mtr> <mtd> <mi>x</mi> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mi>y</mi> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mn>1</mn> </mtd> </mtr> </mtable> </mfenced> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mn>1</mn> <mo>)</mo> </mrow> </mrow>
其中,为所述第二交点的坐标;为所述第一交点的坐标;坐标变换矩阵
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述根据所述坐标变换参数对所述待配准多光谱图像和所述参考多光谱图像进行配准,包括:
将所述待配准多光谱图像中的像素点的坐标与所述坐标变换矩阵相乘,使得所述待配准多光谱图像变换到与所述参考多光谱图像相同的坐标系下。
6.一种基于线段匹配的多光谱图像配准的装置,其特征在于,包括:
获取模块,用于获取待配准多光谱图像中多组相交的线段对的第一交点,并获取参考多光谱图像中多组相交的线段对的第二交点;
确定模块,用于确定所述参考多光谱图像上与所述第一交点预匹配的多个第二交点;
所述确定模块,还用于对所述预匹配的多个第二交点与所述第一交点进行特征点匹配,确定所述参考多光谱图像上与所述第一交点匹配的第二交点;
所述确定模块,还用于根据所述第一交点以及与所述第一交点匹配的第二交点,确定坐标变换参数;
处理模块,用于根据所述坐标变换参数对所述待配准多光谱图像和所述参考多光谱图像进行配准;
所述确定所述参考多光谱图像上与所述第一交点预匹配的多个第二交点,包括:
分别对所述第一交点和所述第二交点计算边缘方向直方图EOH描述符;
计算所述第一交点的EOH描述符与所述第二交点的EOH描述符之间的欧氏距离;
若所述欧氏距离小于预设的第一距离阈值,则确定所述第二交点为与所述第一交点预匹配的第二交点;
所述处理模块,还用于:
在所述预匹配的多个第二交点与所述第一交点进行特征点匹配之前,
在所述第二交点所在的线段上,在所述第二交点的两侧依次间隔预设距离选取第一特征点;
在所述第一交点所在的线段上,在所述第一交点的两侧依次间隔所述预设距离选取第二特征点;所述第二交点所在的线段与所述第一交点所在的线段方向一致;
所述在所述第二交点的两侧依次间隔预设距离选取第一特征点,具体包括:
在所述第二交点的两侧选取线段上的交点为所述第一特征点;
所述在所述第一交点的两侧依次间隔所述预设距离选取第二特征点,具体包括:
在所述第一交点的两侧选取线段上的交点为所述第二特征点;
所述对所述预匹配的多个第二交点与所述第一交点进行特征点匹配,确定所述参考多光谱图像上与所述第一交点匹配的第二交点,具体包括:
分别对所述第一特征点和所述第二特征点计算EOH描述符;
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109389628B (zh) * 2018-09-07 2021-03-23 北京邮电大学 图像配准方法、设备和存储介质
WO2020155043A1 (zh) * 2019-01-31 2020-08-06 深圳华大生命科学研究院 荧光图像配准方法、基因测序仪及***、存储介质
CN110084236B (zh) * 2019-04-29 2021-05-28 北京朗镜科技有限责任公司 一种图像的矫正方法及装置
CN113496505B (zh) * 2020-04-03 2022-11-08 广州极飞科技股份有限公司 图像配准方法、装置、多光谱相机、无人设备及存储介质

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6665440B1 (en) * 2000-05-30 2003-12-16 Microsoft Corporation System and method for performing corner guided curve matching of multiple images representing a scene
CN101916445A (zh) * 2010-08-25 2010-12-15 天津大学 一种基于仿射参数估计的图像配准方法
CN103514606A (zh) * 2013-10-14 2014-01-15 武汉大学 一种异源遥感影像配准方法

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6665440B1 (en) * 2000-05-30 2003-12-16 Microsoft Corporation System and method for performing corner guided curve matching of multiple images representing a scene
CN101916445A (zh) * 2010-08-25 2010-12-15 天津大学 一种基于仿射参数估计的图像配准方法
CN103514606A (zh) * 2013-10-14 2014-01-15 武汉大学 一种异源遥感影像配准方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
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胡伏原 等.印刷品缺陷检测***的快速配准方法研究.《苏州科技学院学报(工程技术版)》.2013,第26卷(第3期),76-80. *

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