“资源三号”卫星图像影像特征匹配方法研究

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1、第33卷第3期航天返回与遥感2012年O6月SPACECRAFTRECOVERY&REMOrESENSING93‘‘资源三———J—▲号—】r●"卫星图像影像特征匹配方法研究耿蕾蕾1林军2龙小祥z孙权森1袁凯3(1南京理工大学，南京210094)(2中国资源卫星应用中心，北京100094)(3济南军区司令部，济南250002)摘要随着中国遥感卫星的迅速发展，要求影像几何质量评价方法可以在待评图像和参考图像间提取出精确且分布均匀的控制点信息。文章提出一种基于多源、高精度遥感图像的特征点匹配方法该方法首先用加速稳健特征(sp

2、eededUpRobustFeatures，Surf)算法对“资源三号”卫星图像和参考图像进行粗匹配以建立两幅图像间的整体几何关系，通过对相同区域进行wallis滤波增强图像纹理信息．然后用Surf算法进行特征点的提取和匹配，最后利用对极几何约束剔除误匹配点。试验结果表明．该方法可以全自动、快速和精确的提取影像控制点。关键词特征匹配图像增强滤波加速稳健特征算法对极几何“资源三号”卫星中图分类号：TP273文献标识码：A文章编号：1009—8518(2012)03—0093—07DOI：10．39696．issn．1009

3、—8518．2012．03．012ResearchonFeatureMatchingAlgorithmforZY一3ImageGENGLeileiLINJunLONGXiaoxiangSUNQuansenYUANKai(1NanjingUniversityofScienceandTechnology，Nanjing210094，China)(2ChinaCenterforResourcesSatelliteDataandApplication，Beijing100094，China)(3HeadquartersofJin

4、anMilitaryAreaCommand，Jinan250002，China)AbstractWiththerapiddevelopmentofremotesensingsatellite，imagequalityevaluationmethodisrequestedtoextractpreciseandeven—distributedcontrolpoints．Thispaperproposesafeaturematchingmethodforthemulti—source，high—precisionremotes

5、ensingimages．Firstly，weuseSurfalgorithmtogetgeometricrelationshipbetweentherefereneeimageandtheZY-3image；secondly，Wallisfilterisusedtoenhanceimagetextureinthesamearea；thenSurfalgorithmisusedtoextractandmatchthecontrolpoints；finallyweusethegeometricconstraintstore

6、movethemismatchedpoints．Experimentshowsthatourmethodcanextractscontrolpointsautomaticallywithhighaccuracyandcomputationefficiency．Keywordsfeaturematch；Wallisfilter；speededuprobustfeatures(Surf)operator；epipolargeometry；ZY一3sat11te收稿日期：2012—04一O1基金项目：国家自然科学基金(No．6

7、1003108)、国家自然科学基金(No．60773172)、教育部博士学科点基金(N0．200802880017)、南京理工大学自主科研专项计划资助项目(No．2011ZDJH26)。航天返回与遥感2012年第33卷1引言遥感图像在成像时，由于成像投影方式、传感器外方位元素变化、传感介质的不均匀、地球曲率、地形起伏、地球旋转等因素的影响，使获得的遥感图像相对于地表目标存在一定的几何变形。因此，所有的遥感图像在应用前必须进行几何校正，然而几何校正的精确度有限，导致系统误差改正后图像上还存在剩余形变。所以，需要对几何校正后

8、的图像进行几何质量评价，以指导几何精校正。几何质量的评价一般借助地面控制点(GroundControlPoint．GCP)．而GCP的采集是需要经验且繁重的工作。不考虑野外采集GCP的模式．常规的采集GCP的工作是由人工对照参考图像和待评图像来完成的．而且GCP的精度依赖于采集者个人的认识水平和技能．这使得采集GCP