多特征多级别的可见光与高光谱图像高精度配准方法

摘要

本发明公开了一种可见光图像与高光谱图像的配准方法，包括对可见光图像进行多尺度分解，形成低分辨率的可见光图像；根据高光谱图像生成高光谱图像显著波段图像；在低分辨率可见光图像和高光谱图像显著波段图像上提取SIFT特征、多尺度角点特征和面点特征，匹配SIFT特征并去除外点，利用匹配的SIFT特征对求取变换模型；在每层可见光图像和高光谱图像显著波段图像上利用上一层配准的变换模型作为该层的初始变换模型，进行基于图像块对的多尺度角点特征、面点特征提取，根据初始变换和多尺度角点特征、面点特征集合利用迭代重加权最小二乘法选择变换类型并求取变换参数；根据所述变换模型对高光谱图像进行变换，得到变换后的高光谱图像。

主权项

一种可见光图像与高光谱图像的配准方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤S1、对可见光图像进行多尺度分解，形成低分辨率的可见光图像； 步骤S2、将高光谱图像的各波段的均值图像作为高光谱图像显著波段图像； 步骤S3、在低分辨率可见光图像和高光谱图像显著波段图像上提取SIFT特征、多尺度角点特征和面点特征，匹配SIFT特征并去除外点，利用匹配的SIFT特征对求取变换模型； 步骤S4、在每层可见光图像和高光谱图像显著波段图像上利用上一层配准的变换模型作为该层的初始变换模型，进行基于图像块对的多尺度角点特征、面点特征提取，根据初始变换和多尺度角点特征、面点特征集合利用迭代重加权最小二乘法选择变换类型并求取变换参数； 步骤S5、根据所述变换模型对高光谱图像进行变换，得到变换后的高光谱图像。