多特征多级别的可见光全色与多光谱高精度配准方法

摘要

本发明公开了一种可见光全色图像与多光谱图像的配准方法，包括如下步骤：对全色图像和多光谱图像进行多尺度分解，生成低分辨率的全色图像和多光谱图像；在所述低分辨率图像对上提取、匹配SIFT特征并去除外点，利用匹配的SIFT特征对和迭代重加权最小二乘法得到初始变换模型；在原始图像对上利用所述初始变换模型据提供的几何约束，进行基于图像块对的SIFT特征提取、匹配及外点去除，并在所有的SIFT特征对集合上选择最优的变换类型并利用迭代重加权最小二乘法求得变换参数；：根据所述变换模型对多光谱图像进行变换，得到变换后的多光谱图像。

主权项

一种可见光全色图像与多光谱图像的配准方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1、对全色图像和多光谱图像进行多尺度分解，生成低分辨率的全色图像和多光谱图像；步骤S2、在所述低分辨率的全色图像和多光谱图像上提取、匹配SIFT特征并去除外点，利用匹配的SIFT特征对和迭代重加权最小二乘法得到初始变换模型；步骤S3、在原始图像对上利用所述初始变换模型提供的几何约束，进行基于图像块对的SIFT特征提取、匹配及外点去除，并在所有的SIFT特征对集合上选择最优的变换类型并利用迭代重加权最小二乘法求得变换参数；步骤S4：根据所述变换模型对多光谱图像进行变换，得到变换后的多光谱图像，其中，所述步骤S3包括：步骤S31、根据全色图像和多光谱图像的降采样倍数s₁和s₂以及最优前向变换模型计算对应原始分辨率全色图像和多光谱图像的变换模型步骤S32、将全色图像分成均匀子块，对其中的每一子块P，根据初始变换模型得到对应的多光谱图像块M；在图像块P和M上分别提取SIFT特征，然后得到每对子块间的SIFT特征对，收集所有的子块间的SIFT特征对，得到对应整幅全色图像和多光谱图像的SIFT特征对集合；步骤S33、利用初始变换模型θ^pq提供的几何约束去除SIFT特征对集合中的外点，然后，在该集合上利用RANSAC算法去除外点，得到全局SIFT特征对集合；步骤S34、分别以仿射变换和投影变换为最终变换模型，利用步骤S33得到的SIFT特征对，通过叠代重加权最小二乘法进行变换类型选择、求解变换参数。