一种地壳偏移量估计方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种地壳偏移量估计方法，提取震前和震后的两幅地表图像中不变特征点的候选点；根据所述候选点的偏移量提取匹配点；滤除所述匹配点中的干扰点获得不变特征点；确定所述不变特征点的平均偏移量。本发明专利技术还同时公开了一种地壳偏移量估计装置。

【技术实现步骤摘要】
一种地壳偏移量估计方法及装置
本专利技术涉及地震检测技术，尤其涉及一种地壳偏移量估计方法及装置。
技术介绍
目前，地壳偏移量的估计已成为对地震检测的重心。在实际应用中，通过建立基于全球定位系统(Global Posit1ning System, GPS)的地面监测站系统的方式来估计地壳偏移量，但这种检测方式存在高成本、低分辨率的缺陷。并且，由于进行地壳偏移量估计时，采用基于合成孔径雷达测量(SyntheticAperture Radar, SAR)和光学图像技术的像素偏移方法，或者采用合成孔径雷达干涉测量(InSAR)和差分合成孔径雷达干涉测量(D-1nSAR)技术，而InSAR技术严重依赖于配准精度，如此，就会使得地表变化及时间相关大尺度的形变无法准确测量。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术实施例期望提供一种地壳偏移量估计方法及装置，能够精确估计地壳偏移量。为达到上述目的，本专利技术实施例的技术方案是这样实现的:本专利技术实施例提供一种地壳偏移量估计方法，该方法包括:提取震如和震后的两幅地表图像中不变特征点的候选点；根据所述候选点的偏移量提取匹配点；滤除所述匹配点中的干扰点获得不变特征点；确定所述不变特征点的平均偏移量。上述方案中，所述提取震前和震后的两幅地表图像中不变特征点的候选点为:通过尺度不变特征变换SIFT算法和局部双向匹配的方式提取震前和震后的两幅地表图像中不变特征点的候选点。上述方案中，根据所述候选点的偏移量获取匹配点的方式为亚像素级的对齐方式。上述方案中，滤除所述匹配点中的干扰点为:通过匹配相关表面MCS进行相似性度量以滤除所述匹配点中的干扰点。本专利技术实施例还提供一种地壳偏移量估计装置，该装置包括:第一提取模块、第二提取模块、滤除模块、以及确定模块；其中，所述第一提取模块，用于提取震前和震后的两幅地表图像中不变特征点的候选占.所述第二提取模块，用于根据所述候选点的偏移量提取匹配点；所述滤除模块，用于滤除所述匹配点中的干扰点获得不变特征点；所述确定模块，用于确定所述不变特征点的平均偏移量。上述方案中，所述第一提取模块，具体用于通过尺度不变特征变换SIFT算法和局部双向匹配的方式提取震前震后的两幅地表图像中不变特征点的候选点。上述方案中，所述第二提取模块，具体用于通过亚像素级的对齐方式，根据所述候选点的偏移量提取匹配点。上述方案中，所述滤除模块，具体用于通过匹配相关表面MCS进行相似性度量以滤除所述匹配点中的干扰点。本专利技术实施例所提供的地壳偏移量估计方法及装置，提取震前和震后的两幅地表图像中不变特征点的候选点；根据所述候选点的偏移量提取匹配点；滤除所述匹配点中的干扰点获得不变特征点；确定所述不变特征点的平均偏移量。如此，能够利用地表变化过程中存在的小的局部区域没有发生变化的特征点精确估计地壳偏移量。【附图说明】图1为本专利技术实施例地壳偏移量估计方法的实现流程示意图；图2为本专利技术实施例地壳偏移量估计装置的组成结构示意图；图3为本专利技术实施例GPS地面站偏移量和所提取的候选点的偏移量对比图；图4为本专利技术实施例MCS累积分布曲线；图5为本专利技术实施例所提取的不变特征点的偏移量直方图；图6为本专利技术实施例Sendai区域偏移量强度及其分布图。【具体实施方式】在本专利技术实施例中，提取震前震后的两幅地表图像中不变特征点的候选点；根据所述候选点的偏移量提取匹配点；滤除所述匹配点中的干扰点以获得不变特征点；确定所述不变特征点的平均偏移量。下面结合附图及具体实施例对本专利技术再作进一步详细的说明。图1为本专利技术实施例地壳偏移量估计方法的实现流程示意图，如图1所示，本专利技术实施例地壳偏移量估计方法包括:步骤SlOO:提取震如和震后的两幅地表图像中不变特征点的候选点；这里，通常利用型号为TerraSAR-X (简称为TSX)的卫星采集震前和震后的两幅地表图像。具体地，通过尺度不变特征变换(ScaleInvariant Feature Transform, SIFT)算法和局部双向匹配的方式提取震前和震后的两幅地表图像中不变特征点的候选点。这里，所述候选点的选取数量不作限定，可根据需要任意选取。在实际应用中，所述候选点可根据所采集的震前和震后的两幅地表图像的相似度特征、以及对地壳偏移量估计的精度来具体确定。由于地震或海嘯的影响，通过卫星TSX所采集的两幅地表图像存在明显的变化，因此，在选取用于估计地壳偏移量的不变特征点的候选点时，通过相关算法所选取的候选点应该满足两个条件:1)对噪声不敏感；2)具有可区分的特征。通过研究发现，SIFT算法是在差分高斯图像金字塔的尺度空间中寻找最大或最小值，正好满足以上两个条件限制。通过SIFT算法在震前和震后的两幅地表图像中提取不变特征点的候选点，震前不变特征点的候选点的集合以及震后不变特征点的候选点的集合分别由集合Spm和Sptjst表示。每个候选点包括位置(x，y)和归一化描述向量万两个属性，其中，x，y分别为候选点在图像空间中的水平和垂直坐标。具体如何利用SIFT算法对两幅图像进行处理的过程属于现有技术，这里不再赘述。由于通过卫星TSX所采集的两幅地表图像均已精确定位，且以相同的分辨率投影到WGS84参考椭球中。因此，通过SIFT算法对两幅地表图像进行处理时，可以使用一个简单的局部双向匹配过程获得粗匹配的不变特征点的候选点。下面针对局部双向匹配的过程进行详细描述。前向匹配过程为:首先，对于Spm中的一个候选点(Xl，yi)，在Sptjst中以坐标(Xl，yi)为中心的一个11X11的方形范围内搜索与该候选点最相似的点(X2，I2)和次相似点(X3，y3);其中，所述方形范围11X11是根据图像分辨率的要求所得出的搜索范围的先验值，在实际应用中，根据图像分辨率要求的不同该范围值可以调整；其次，以两个点的归一化描述向量5之间的夹角作为相似度度量。如果Spm中候选点(X^y1)分别与Slrost中候选点(x2,y2)和(x3，y3)的归一化描述向量D之间的夹角的比值(即匹配点的对比度)低于一个预设的对比度阈值，则将候选点(x2，y2)保留为前向匹配点；其中，所述对比度阈值通常取值为0.4。通过以上所述的前向匹配过程所获得前向匹配点，构成前向匹配点集。同时，后向匹配过程与前向匹配相类似，唯一的不同点是:后向匹配是在Spm中搜索与Sptjst中候选点最相似的点，比如:在Spm中搜索与候选点(x2，y2)最相似的点(Xpy1)。完成前向匹配和后向匹配后，将前向匹配点集与后向匹配点集的交集作为局部双向匹配处理后的不变特征点的候选点集。由于地震后地面特征变化十分明显，通过SIFT算法和局部双向匹配的方式提取震前和震后的两幅地表图像中不变特征点的候选点集中，很可能存在错误匹配的候选点，即:所述候选点具有不同规则的偏移方向，且变化强度也并不统一。经研究发现，导致这种现象的两个主要原因是错误匹配和不精确的对齐。因此，本专利技术实施例在后续的操作中进一步对图像进行精确对齐和滤除错误匹配的相关处理，以获得准确的不变特征点的候选点。步骤SlOl:根据所述候选点的偏移量提取匹配点；这里，根据所述候选点的偏移量提取匹配点的方式为亚像素级的对齐方式。具体地，预设震如和震后的两幅地表图像分别为函数f (X，y)和g(x, 本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种地壳偏移量估计方法，其特征在于，所述方法包括：提取震前和震后的两幅地表图像中不变特征点的候选点；根据所述候选点的偏移量提取匹配点；滤除所述匹配点中的干扰点获得不变特征点；确定所述不变特征点的平均偏移量。

【技术特征摘要】
1.一种地壳偏移量估计方法，其特征在于，所述方法包括: 提取震前和震后的两幅地表图像中不变特征点的候选点； 根据所述候选点的偏移量提取匹配点； 滤除所述匹配点中的干扰点获得不变特征点； 确定所述不变特征点的平均偏移量。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述提取震前和震后的两幅地表图像中不变特征点的候选点为: 通过尺度不变特征变换SIFT算法和局部双向匹配的方式提取震前和震后的两幅地表图像中不变特征点的候选点。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述候选点的偏移量获取匹配点的方式为亚像素级的对齐方式。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述滤除所述匹配点中的干扰点为:通过匹配相关表面MCS进行相似性度量以滤除所述匹配点中的干扰点。5.一种地壳偏移量估计装置，其特征在于，所述装置包括:第...

【专利技术属性】
技术研发人员：杜康宁，陆萍萍，鲁萌萌，邓云凯，王宇，禹卫东，李宁，汪艮，
申请(专利权)人：中国科学院电子学研究所，
类型：发明
国别省市：北京;11