双场景类型遥感图像的配准拼接优化

作者：许越; 徐之海; 冯华君^*; 李奇; 陈跃庭; 徐毅; 赵洪波

来源：浙江大学学报(工学版), 2019, 53(01): 107-114.

DOI：10.3785/j.issn.1008-973X.2019.01.012

• SIFT特征检测算子
• 单应性矩阵
• 权重值分配
• 子块图像熵聚类
• 匹配残差

为了提升包含2种场景类型的遥感图像的配准拼接质量,提出基于误差权重再分配的遥感图像配准拼接优化方法.使用尺度不变特征变换(SIFT)特征检测算子,提取2幅具有重叠区域的遥感图像的特征点,计算得到初始的单应性矩阵.针对遥感图像细节丰富,但在某些特定区域分布不均匀的特点,将图像按照网格分割成若干小子块,进行信息熵聚类.图像熵反映的是灰度分布的分散程度,较大的熵意味着更大的信息量和纹理细节.按照信息量分布,将图像分隔为2个大的图像区域,每一区域近似代表一种场景类型.以特征点匹配的残余误差为目标函数,对不同场景区域的特征点分配不同的优化权重,权重来源于各图像子块的信息熵,反映了图像各场景信息量的多少,从而改善拼接效果,使之符合人眼视觉要求.实验表明,采用该方法可以再分配特征点匹配残余误差,细节丰富区域的匹配残差降低14%,提升细节丰富区域的配准拼接质量,降低随机性,提高了配准过程的稳定度.

• 单位
  浙江大学; 上海卫星工程研究所; 现代光学仪器国家重点实验室