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国土资源遥感  2021, Vol. 33 Issue (1): 123-128    DOI: 10.6046/gtzyyg.2020143
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一种基于格网索引优化的遥感影像自动配准算法
张萌生1,2,3(), 杨树文1,2,3(), 贾鑫1,2,3, 臧丽日1,2,3
1.兰州交通大学测绘与地理信息学院,兰州 730070
2.地理国情监测技术应用国家地方联合工程研究中心,兰州 730070
3.甘肃省地理国情监测工程实验室,兰州 730070
An automatic registration algorithm for remote sensing images based on grid index
ZHANG Mengsheng1,2,3(), YANG Shuwen1,2,3(), JIA Xin1,2,3, ZANG Liri1,2,3
1. Faculty of Geomatics, Lanzhou Jiaotong University, Lanzhou 730070, China
2. National-Local Joint Engineering Research Center of Technologies and Applications for National Geographic State Monitoring, Lanzhou 730070, China
3. Gansun Provincial Engineering Laboratory for National Geographic State Monitoring, Lanzhou 730070, China
全文: PDF(5719 KB)   HTML  
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摘要 

针对SIFT算法在遥感影像配准过程中捕获配准点对数量较少和误匹配较多等问题,提出了一种基于格网索引的遥感影像自动配准的算法。首先,采用SIFT算法提取特征点和特征向量,并通过欧氏距离进行匹配; 其次,建立格网索引剔除部分误匹配点对,从而提高了随机抽样一致算法的精度; 最后,使用多项式几何纠正算法实现遥感影像的精确配准。实验结果表明: 该算法比传统分块算法在遥感影像中得到的匹配点对精度更高,并且考虑到不同遥感影像配准场景的差异。

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张萌生
杨树文
贾鑫
臧丽日
关键词 SIFT格网索引随机抽样一致影像配准    
Abstract

This paper proposes an algorithm for automatic registration of remote sensing images based on grid index, aiming at tackling the problems of a small number of registration point pairs and a large number of mismatches captured by the SIFT algorithm in the process of remote sensing image registration. First, SIFT algorithm is used to extract feature points and feature vectors, and matching is made by Euclidean distance; secondly, a grid index is established to eliminate part of the mismatched point pairs, thereby improving the accuracy of the random sampling consensus algorithm; finally, geometric polynomials are used to achieve accurate registration of remote sensing images. The experimental results show that the algorithm has higher accuracy of matching point pairs than the traditional block algorithm in remote sensing images, and takes into account the differences in registration scenes of different remote sensing images.

Key wordsSIFT    grid index    RANSAC    image registration
收稿日期: 2021-05-14      出版日期: 2021-03-18
ZTFLH:  P237  
基金资助:国家重点研发计划地球观测与导航“星空地遥感立体监测技术”(2017YFB0504201);国家自然科学基金项目“基于高分辨率卫星影像的彩钢板建筑与城市空间结构演变关系研究”共同资助(41761082)
通讯作者: 杨树文
作者简介: 张萌生(1994-),男,硕士研究生,主要从事影像处理的研究。Email: 642722474@qq.com
引用本文:   
张萌生, 杨树文, 贾鑫, 臧丽日. 一种基于格网索引优化的遥感影像自动配准算法[J]. 国土资源遥感, 2021, 33(1): 123-128.
ZHANG Mengsheng, YANG Shuwen, JIA Xin, ZANG Liri. An automatic registration algorithm for remote sensing images based on grid index. Remote Sensing for Land & Resources, 2021, 33(1): 123-128.
链接本文:  
https://www.gtzyyg.com/CN/10.6046/gtzyyg.2020143      或      https://www.gtzyyg.com/CN/Y2021/V33/I1/123
Fig.1  SIFT提取的特征点
Fig.2  SIFT算法进行匹配后的结果(随机显示100对)
Fig.3  遥感影像提取特征点后建立格网索引
Fig.4  基于格网索引优化的遥感影像配准流程
编号 待配准影像 基准影像 影像特点
卫星传感器 空间分
辨率/m
大小/像素 卫星传感器 空间分
辨率/m
大小/像素
1 GF-1 PMS全色 2 1 213×866 GF-1 PMS融合 2 1 640×1 247 地形平坦
2 GF-1 PMS全色 2 1 854×1 660 GF-1 PMS融合 2 2 437×2 103 地形起伏较大
3 GF-2 PMS多光谱 4 1 077×1 025 GF-1 PMS融合 2 2 916×2 755 分辨率差异大、拍摄卫星不同
Tab.1  实验数据的详细信息
Fig.5  实验数据
编号 SIFT SIFT+RANSAC 分块SIFT 本文算法
数量/个 正确率/% 数量/个 正确率/% 数量/个 正确率/% 数量/个 正确率/%
1 302 66.23 242 82.64 1 234 65.64 824 98.30
2 543 73.66 445 89.89 2 337 60.98 1 457 97.80
3 117 42.74 71 70.42 378 34.92 141 93.62
Tab.2  4种算法配准点对数量和正确率对比
Fig.6  影像配准结果
点号 配准结果 参考影像 误差
X坐标 Y坐标 X坐标 Y坐标
1 388 878.864 2 3 991 408.902 2 388 877.898 1 3 991 409.868 6 1.867 278 171
2 387 901.443 2 3 991 468.957 5 387 902.409 5 3 991 469.440 7 1.167 217 930
3 387 173.594 8 3 991 709.204 0 387 172.990 8 3 991 710.411 9 1.823 838 411
4 386 640.921 4 3 991 768.720 2 386 639.471 9 3 991 768.237 0 2.334 532 490
5 388 840.743 0 3 992 224.246 2 388 842.675 8 3 992 223.279 9 4.669 451 530
6 387 287.925 7 3 992 392.608 9 387 289.375 3 3 992 394.058 5 4.202 680 320
7 386 452.627 8 3 992 431.072 6 386 453.594 1 3 992 432.662 3 3.460 881 780
8 388 841.030 2 3 992 224.250 7 388 841.803 1 3 992 223.477 6 1.195 058 021
9 388 269.212 1 3 992 859.006 4 388 268.796 8 3 992 860.314 0 1.882 291 850
10 387 464.323 5 3 991 903.360 7 387 464.323 5 3 991 905.092 5 2.999 131 239
Tab.3  配准精度评价
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