一种稳健的高分辨率卫星影像连接点自动匹配方法
专利汇可以提供一种稳健的高分辨率卫星影像连接点自动匹配方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 公开了一种稳健的高 分辨率 卫星影像连接点自动匹配方法，其步骤：A、采用Wallis滤波技术进行自动增强处理，生成各层金字塔影像并利用特征提取算子提取影像；B、利用卫星影像定向参数和特征点上层金字塔匹配结果预测同名点初始点位，建立核线几何约束方程，对匹配窗口影像进行几何粗纠正；C、利用基于RFM模型的区域网平差方法，剔除每层金字塔影像匹配结果中错误的匹配点；D、重复步骤B、C、D，直到原始影像层，最后利用双片最小二乘匹配方法精化匹配结果。本发明将区域网平差与卫星影像匹配相结合，能极大减少了连接点量测的人工编辑工作量，提高了卫星影像 数据处理 的自动化程度，具有显著的经济效益和社会效益。，下面是一种稳健的高分辨率卫星影像连接点自动匹配方法专利的具体信息内容。
1.一种稳健的高分辨率卫星影像连接点自动匹配方法，其步骤是：
A、高分辨率卫星影像匹配的数据预处理(1)
高分辨率卫星影像匹配的数据预处理包括：Wallis滤波影像增强、金字塔影像的生成、特征点的提取和各影像待匹配影像的确定：
a、Wallis滤波影像增强：使用图像处理领域常用的Wallis变换，对所有的影像自动进行Wallis滤波，增强图像的特征、对比度，降低影像间灰度的差异性；
b、金字塔影像的生成：采用3×3像元平均法，将测区所有影像生成4级金字塔影像，首先对原始影像的每3×3个像元计算其平均灰度值，并赋给第一级金字塔影像的对应像元，生成第一级金字塔影像，依此类推，直至生成第四级金字塔影像；
c、特征点的提取：将影像划分为均匀的格网，格网点数可以依据影像大小给定，一般将影像划分为40×40以内的格网，采用摄影测量中常用的Forstner或Moravec提取算子在每个格网内提取一个点，格网内的特征信息不明显，将格网中心点作为特征点，并存储为文件形式，供后继影像匹配使用；
d、基准影像待匹配影像的确定：首先计算基准影像的覆盖范围，利用RFM模型计算影像的四个角点所对应的物方坐标，RFM模型具体定义关系式如下：
式中，NumL、DenL、Nums和Dens为三次多项式，三次多项式的系数即称为RPC参数，P、L、H为正则化的地面坐标，X、Y为正则化的影像坐标，计算公式如下：
式中，LAT_OFF、LAT_SCALE、LONG_OFF、LONG_SCALE、HEIGHT_OFF和HEIGHT_SCALE为RPC文件提供的地面点坐标的正则化参数，SAMP_OFF、SAMP_SCALE、LINE_OFF和LINE_SCALE为RPC文件提供的影像坐标的正则化参数，Lat表示纬度，Lon表示经度，Height表示高程，此三项即可代表地面点的空间坐标，所述公式(2)中的Sample代表影像列坐标，Line代表影像行坐标；
为了消除影像自带RPC参数中系统误差的影响，在像方定义的仿射变换改正模型具体如下：
式中，x、y为点在影像上真实坐标的列号和行号，所述公式(3)中的Sample、Line为对应物方点利用RPC参数投影到影像上的坐标列号和行号，pxi、pyi是待求的仿射变换系数，i＝0，1，2，px1、py2的初始值为1，其他系数初始值均为0；
设基准影像某角点的影像坐标为x、y，测区平均高程值为 读入基准影像的RPC参数，仿射变换系数为缺省值，对公式(3)，以角点投影到测区平面高程面的物方坐标Lat、Lon为未知数进行线性化，其误差方程：
V＝Bx-L，E (4)
式中，
根据以上误差方程进行迭代求解即，Fx0、Fy0是指未知数Lat、Lon取初始值时的Fx、Fy的值，dLat、dLon分别是指Lat、Lon的改正数， 按上述步骤分别计算基准影像其他角点所对应的物方坐标，得到基准影像的覆盖范围，然后，读入影像的RPC参数，对各角点分别利用公式(1)计算其正则化影像坐标X、Y，再利用公式(2)计算未经纠正的公式(5)中的影像行列号Sample、Line，最后按公式(5)
计算最终经过系统误差改正后的影像行列号x′、y′，完成角点到影像的投影，加入到基准影像的待匹配影像链表中，对每张基准影像，采用步骤A中第d节中所述方法遍历测区内所有影像，得到基准影像各自关联的所有待匹配影像；
B、特征点初始点位的预测(2)
为了减少同名点的搜索时间，提高影像匹配的成功率，利用影像定向参数和已知的空间坐标信息进行特征点初始点位的预测：
设特征点在基准影像上的影像行列号为x、y，在最高金字塔影像层，按步骤(A)中d中相同的方法，按公式(4)列立误差方程并通过迭代计算的方法计算该特征点投影到测区平均高程面的物方坐标，利用待匹配影像的定向参数，分别按公式(2)和公式(5)计算，得到该特征点在相应待匹配影像上的初始点位，在金字塔影像层，直接利用上层匹配结果所获得的该特征点的物方坐标，按照公式(2)和公式(5)计算，获取该特征点在相应待匹配影像上的初始点位；
C、带几何粗纠正、核线几何约束的相关系数法匹配(3)，建立核线几何约束方程并对匹配窗口影像进行几何粗纠正，步骤如下：
a、核线几何约束方程的建立：以特征点的高程值Z0为中心建立不同的高程平面，Z1＝Z0-ΔZ、Z2＝Z0+ΔZ，其中ΔZ的取值可任意，利用特征点所在基准影像的定向参数，按公式(4)列立误差方程并通过迭代计算的方法，计算其投影到高程面Z1，Z2上的物方点坐标，分别记为Lat1、Lon1、Z1和Lat2、Lon2、Z2，然后利用待匹配影像的定向参数，依次按公式(4)和公式(5)计算，得到投影点x1、y1和x2、y2，在小范围内卫星影像的核线近似是直线，利用点x1、y1和x2、y2建立该特征点在该待匹配影像上对应的核线几何约束方程；
b、匹配窗口影像的几何粗纠正：以上层金字塔影像匹配所获取的特征点高程Z0作一小面元Γp，利用基准影像在上层金字塔精化后的定向参数，将特征点所在基准影像上匹配窗口ξ1的四个角点投影到面元Γp，得到四个角点对应的物方空间坐标，再利用待匹配影像在上层金字塔精化后 的定向参数进行反投影，得到四边形ξ2，利用上述两个四边形ξ1和ξ2的四个角点解算出6个仿射变换参数，并用该变换参数，将待匹配影像中的四边形ξ2重采样为新的影像窗口ξ3，最后，使用影像窗口ξ3与影像窗口ξ1实施匹配；
c、相关系数匹配：在建立核线几何约束方程后，对搜索窗口影像的每个像素遍历，首先计算该像素到核线方程的距离，小于给定的阈值时，以该像素为中心开辟匹配窗口，按步骤(C)中b中所述方法进行匹配窗口影像的几何粗纠正，然后利用相关系数法进行其相似性测度，最后，选取搜索窗口中相关系数值最大且大于指定阈值的像素点为该特征点的同名点；
D、基于RFM模型区域网平差剔除错误匹配点，在平差过程中，利用合理的调整各观测值的权值，实现其自动检测和定位，步骤如下：
a、平差初始值的确定：在最高金字塔影像层，每张影像的仿射变换系数的初始值为缺省值，px1、py2为1，其他系数均为0，特征点的物方坐标利用影像的RPC参数通过前方交会技术计算得到，在金字塔影像层，每张影像的仿射变换系数初始值为上层匹配区域网平差的结果，特征点的物方坐标利用其在当前金字塔层匹配得到的同名点影像行列号坐标和上一级金字塔层平差精化后的影像定向参数通过前方交会技术计算得到；
b、观测值权值的计算：第一次平差时，每个连接点行列坐标观测值的权为1，在后面的平差计算中，观测值的权按照从验后方差估计原理导出的选择权迭代法进行计算，首先按公式(6)计算各个观测值的统计量Ti，
i＝1，2，3，…，n (6)
式中，vi为观测值i的残差，ri为对应的多余观测量， 为单位权中误差，n为观测值总数，然后按公式(7)更新该观测值在下次迭代平差中的权值 具体为：
其中，Fα，1，r为给定的阈值，对于多余观测量ri的计算，获得矩阵QVVPllk为 k
观测值在矩阵QVVPll 中对应的主对角线元素 可按公式(9)计算：
式中
c、卫星影像区域网平差：对每个连接点，以仿射变换系数和其对应的物方坐标为未知数，对公式(3)线性化，列立误差方程：
V＝At+Bx-L，P (10)
式中，
t＝[dpx0 dpx1 dpx2 dpy0 dpy1 dpy2]T
x＝[dLat dLon dheight]T
P为权矩阵；
利用改正数对未知数进行更新，并按照上述方法重新计算权矩阵P和列立误差方程，直至满足平差收敛条件，便完成本层金字塔匹配结果中误匹配的删除和影像定向参数的精化，利用上层匹配结果约束下层金字塔影像匹配(5)，重复步骤B、C、D，判断是否达到原始影像层(6)，如果是则利用最小二乘匹配精化匹配结果，最后输出匹配结果(7)。
一种稳健的高分辨率卫星影像连接点自动匹配方法
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