基于角点检测的自动点匹配算法

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1、基于角点检测的自动点匹配算法徐琳曹晓光郁文霞（北京航空航天大学图像处理中心北京100083）摘要针对多光谱、多传感器遥感图像的自动配准,本文提出了一个新的基于Harris角点检测的高精度自动点匹配算法。该算法充分利用了图像的角点特征以及图像灰度和位置信息，匹配过程中采用圆形模板进行相似度计算和松弛匹配，并用全局一致性检测保证匹配的精度。初步实验表明，本算法对于存在仿射变换的遥感图像可以精确自动匹配，其精度和速度都优于传统的点匹配算法。关键词角点检测点匹配圆形模板一致性检测仿射变换APointMatchingA

2、lgorithmbasedonCornerDetectionXuLinCaoXiaoguangYuWenxia（ImageProcessingCenter,BeiHangUniversity,BeiJing,100083）AbstractForautomaticregistrationofmulti-spectralandmulti-sensorremotesensingimages,anewhighaccuracypointmatchingalgorithmbasedonHarriscornerdetect

3、ionisdescribedinthispaper.Itmakesfulluseofgraphicpointfeature,gray-levelpixelandlocationinformation.Inthematchingprocess,circulartemplateisadoptedtocalculatesimilarity.Moreover,consistencycheckingmethodisusedtomakesurethematchingaccuracy...Experimentalresul

4、tsonremotesensingimagepairswithaffinegeometrictransformshowedthatthealgorithmcoulddoaccurateautomaticmatchinganditoutperformstraditionalpointmatchingalgorithmsbothinaccuracyandrunningspeed.KeywordsCornerdetectionPointmatchingCirculartemplateConsistencycheck

5、ingAffinetransform1引言点匹配是数字图像处理的基本任务之一，在遥感图像处理中被广泛应用，目前常见的匹配算法主要有：基于灰度，基于特征和基于对影像理解和解释等三种算法。基于灰度的匹配直观易懂，但速度慢、精度低；基于特征的匹配精度高但计算复杂。常用的角点匹配算法有常用的角点匹配算法有Ｈａｕｓｄｏｒｆｆ距离法、松弛标记法、确定性退火算法以及迭代最近点算法(ＩＣＰ)角点是像素点在其邻域内的各个方向上灰度变换值足够高的点[4]。它是一种非常重要的图像点特征，包含了图像中比较丰富的二维结构信息，又被称为

6、“兴趣点”或特征点算子。针对空间上存在仿射差异(位移、旋转、缩放)的两幅多光谱遥感图像，本文给出了基于Harris算子的角点检测和自动点匹配算法。本文提出的一直灰度匹配和特征匹配相结合的算法。该算法充分利用了角点邻域灰度信息和仿射变换前后角点的位置信息，以达到自动配准的目的，对于同时存在平移、缩放、旋转变换的图像具有较高的匹配精度。本文算法主要思路：首先由Harris算子检测得到待匹配的角点集合，随后采用局部灰度相关进行粗匹配得到多对多匹配对，然后进行松弛迭代由精匹配得到一对一的匹配对，最后利用角点间距离比进

7、行全局一致性检测，进一步保证匹配的准确率。2Harris算子Harris[4]算子是C.Harris和M.J.Stephens提出的一种基于信号的点特征提取算子，具有计算简单、提取的角点特征均匀合理、可以定量提取特征点以及算子稳定的特点。其处理过程表示如下：（1）（2）其中，为方向的梯度，为方向的梯度，为高斯模板，为矩阵的行列式，为矩阵直迹，为默认常数。矩阵中每一点的元素值对应于原图相应点的兴趣值。3角点匹配3.1角点粗匹配粗匹配是利用角点附近的灰度信息，用相关的方法，建立一个局部匹配的准则，将Harris算

8、子检测结果(两个角点集合)，划分为多对多匹配对。图像A中角点和图像B中角点的相似程度的度量采用互相关，相关系数定义为：（3）（）和（）分别是图像A（B）在点p(q)附近的局部均值和方差，n为角点邻域半径。为提高搜索速度同时保证计算精确度，图像A中角点p的邻域取圆域：中心为p点，半径为。在图像B中找到与A中p点具有相同坐标点的矩形搜索区域：尺寸为2du×2dv。对于搜索区中每一角点q，按公式（3）计算