[发明专利]基于多源遥感数据的在轨卫星图像几何定位精度评价方法

摘要

本发明公开了一种基于多源遥感数据的在轨卫星图像几何定位精度评价方法，采用如下步骤：步骤1，将待评图像和参考图像调整为同一椭球体、基准面和分辨率下的两幅图像；步骤2，对以上两幅图像进行下采样，并进行辐射增强处理；步骤3，使用加速稳健特征Surf算法对以上两幅图像进行粗匹配，并用对极几何约束剔除误匹配点对；步骤4，根据粗匹配结果，对待评图像进行几何关系补偿，并对几何补偿后的待评图像和参考图像进行精确分块；步骤5，针对待评图像和参考图像块对，使用Surf算法进行精匹配，并用对极几何约束剔除误匹配点对；步骤6，计算外部几何定位精度，同时根据筛选出的各方向控制点对计算内部几何定位精度。本发明对来自不同传感器、不同光谱范围以及不同时相的多源、高精度遥感图像能够实现自动、快速和精确评价。

主权项

1.一种基于多源遥感数据的在轨卫星图像几何定位精度评价方法，其特征在于步骤如下：1).针对待评图像，在参考图像库中搜索对应的参考图像集，然后，将参考图像集投影到同一地球椭球体、同一大地基准面以及同一地面分辨率下，最后对参考图像集进行拼接得到参考图像1；2).将待评图像和参考图像1按照同比率进行下采样，然后对两幅图像进行辐射增强，得到待评图像1和参考图像2；3).针对待评图像1和参考图像2，使用Surf算法提取同名控制点对，并采用对极几何约束剔除误匹配的控制点，得到控制点对集合A；4).根据步骤3提取出来的控制点对集合A，建立待评图像和参考图像1两幅图像的整体几何关系，并按照该几何关系对待评图像进行几何关系补偿，得到待评图像2；5).针对待评图像2和参考图像2，首先对两幅图像进行辐射增强，然后使用Surf算法提取同名控制点对，最后采用对极几何约束剔除误匹配的控制点，得到最终的控制点对集合B；6).根据控制点对集合B，计算待评图像的外部几何定位精度，同时筛选该图像各个方向的控制点对计算其内部几何定位精度；步骤1)中的具体步骤如下：1.1根据待评图像覆盖区域的地理经纬度范围，搜索该图像在参考图像库中所对应的参考图像集合，步骤如下：(1)选择参考图像库类型；(2)根据待评图像各像素点的地理经纬度以及参考图像库类型计算参考图库中所对应的参考图像集的文件名；(3)根据参考图像的文件名搜索参考图像；1.2参考图像集投影转换，步骤如下：(1)根据待评图像左上角纬度，计算该图像的投影带标号，公式如下：其中，lat为待评图像左上角纬度；(2)根据投影转换参数，采用最近邻方法对参考图像集进行重采样，投影转换参数包括目标地球椭球体、目标大地基准面和地面分辨率；1.3参考图像集拼接：导入参考图像集，设定拼接最佳参数，即拼接模式、忽略像素值和羽化参数；步骤6)中所述的筛选各个方向上的控制点对，其步骤如下：6.1将经过图像中心的并且平行于所求方向的直线设定为基线方向，计算各个控制点到基线的距离作为各个控制点的特征描述；6.2使用聚类算法对各个方向的控制点特征进行聚类，以减少控制点选择时的计算量，步骤如下：(1)对所有控制点，根据它们的特征值进行从小到大的排序；(2)计算排序后相邻控制点的特征值之差的绝对值，求出最大差值MAX_V和最小差值MIN_V；(3)定义一个窗口阈值W＝(MAX_V+MIN_V)/2,然后利用这个阈值对排序后的控制点进行分类；分类的方法如下：假设排序后的控制点特征值的序列为V＝{x1,x2,x3,…,xn},n为控制点的个数；定义目前的类别序号为L＝1，计算D1＝|x1‑x2|，若D1

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