本发明专利技术公开了一种基于RFM模型的多源星载SAR影像自动匹配方法，首先计算影像各自的RPC参数，然后，在每个金字塔影像层，利用影像RPC参数进行待匹配点初始点位的预测、近似核线几何建立约束匹配、匹配窗口影像几何粗纠正，并对每层金字塔影像匹配结果采用基于RFM模型区域网平差删除错误的匹配点，同时实现影像RPC参数的精化和匹配点物方坐标的计算。逐层精化匹配结果直到原始影像层，最后利用最小二乘影像匹配方法精化匹配结果，实现多源星载SAR影像同名点的自动可靠匹配。本发明专利技术将RFM模型引入到多源星载SAR影像自动匹配，并将RFM模型区域网平差融入到各层金字塔影像匹配过程中，可以有效删除匹配中错误的匹配点，有效降低同名点人工量测的工作量。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及星载合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)影像处理
，更具体涉及一种基于有理函数模型(Rational Function Model，RFM)的多源星载SAR 影像自动匹配方法，该方法可以解决匹配过程中错误匹配点无法有效删除的问题，实现多源星载SAR影像的自动可靠匹配。
技术介绍
随着SAR传感器技术的发展，利用多种SAR传感器在不同时刻、不同位置获取的同一地区的星载遥感影像越来越容易，多源遥感影像的目标联合定位已成为摄影测量与遥感领域的重要研究方向之一。然而，无论是单点三维定位还是区域网平差，均需要快速而准确地找寻同名像点，并量测其影像坐标。目前，对于不同源SAR遥感影像的量测，多采用人工观测方法，既耗时又费力，且无法满足大量点量测的需求。对于多源遥感影像自动匹配，相关学者进行了大量研究，具有一定参考意义。2007 年Markuns利用边缘特征进行多源影像匹配；2008年Yong构建了一种顾及灰度和边缘方向信息的信息熵测度，将其用于多源遥感影像匹配；同年，Kim等人也综合利用边缘的灰度和方向信息进行边缘匹配来获取同名点。但是，对于星载SAR影像，由于斑点噪声的影响， 往往无法提取比较完整的边缘特征，极大限制了边缘匹配的成功率和可靠性。近年来，Lowe 提出了尺度不变线性变换算子(Scale-Invariant Feature Transform，SIFT)，并在近景摄影测量和计算机视觉领域中取得巨大成功，但是将其用于大容量星载SAR影像匹配有待进一步研究。此外，多源影像匹配中错误结果的有效删除往往十分困难。2006年Keller利用方向信息来删除错误匹配点，2008年刑帅首先利用影像各自的严格几何模型，通过投影轨迹法建立近似核线来缩小匹配搜索空间约束匹配，然后利用地形连续的相容性约束删除错误匹配点，并取得较好结果。该算法的优点在于将影像的几何信息引入到匹配过程中，但其缺点主要由如下两个方面1)严格几何模型涉及较多的物理参数，而多源影像的严格几何模型又各不相同， 更加大了计算的复杂程度；2)对于非密集点匹配情况，相容性约束基于相邻点具有相同或者相似的视差的假设不一定成立，这极大限制了其发现错误匹配的能力。基于RFM模型的区域网平差模型，能准确表达同名点间需要满足的空间几何约束关系，可用于检测和删除错误的匹配点，为此，本专利技术将RFM模型引入到多源星载SAR影像匹配，并将RFM模型区域网平差融入到各层金字塔影像匹配过程中，以解决目前多源星载 SAR影像同名点获取过程中存在的匹配成功率低、匹配可靠性差等问题。
技术实现思路
本专利技术的目的是在于提供了一种基于RFM模型的多源星载SAR影像自动匹配方法，可在匹配过程中自动发现并剔除错误匹配点，实现同名点的自动、可靠、精确匹配，大大提高了同名点获取的自动化程度和工作效率，极大降低了人工工作量。为了达到上述目的，本专利技术采用如下技术措施A、求解多源SAR遥感影像的有理函数模型参数(Rational Polynomial Coefficient, RPC)；B、在每个金字塔影像层，利用影像RPC参数进行待匹配点初始点位的预测、近似核线几何建立约束匹配、匹配窗口影像几何粗纠正，并对每层金字塔影像匹配结果采用基于RFM模型区域网平差删除错误的匹配点；C、在每层金字塔影像，进行基于RFM模型的区域网平差，实现影像RPC参数的精化和匹配点物方坐标的计算。D、逐层金字塔匹配直到原始影像层，最后利用最小二乘影像匹配方法精化匹配结果到子像素级别，最终实现多源星载SAR影像同名点的自动可靠匹配，其结果可满足多源 SAR联合定位的要求。与现有技术相比，本专利技术具有以下显著优点和效果(1)将RFM模型引入到多源星载SAR影像同名点匹配中，充分利用了 RFM模型与传感器无关性，形式简单、解算方便等优点；(2)将RFM模型区域网平差融入到各级金字塔影像匹配过程中，可以自动发现并删除各层匹配结果中的错误匹配点，具有更好的匹配可靠性；(3)多源SAR影像的RPC参数在匹配过程中得到不断精化，可以提供准确的同名点初始位置，建立精确的核线几何约束方程，具有更高的匹配成功率。对于某组多源SAR影像，Radarsat-I和Envisat影像存在近20度的旋转角度，传统匹配方法无法匹配出同名点，采用本方法可成功匹配出同名点并满足多源SAR联合定位的要求。本专利技术为多源星载SAR影像的自动匹配提供了一种可靠的匹配方法，创新性的将 RFM模型引入多源星载SAR影像同名点匹配，并将RFM模型区域网平差融入到各层金字塔匹配中，可有效删除匹配结果中的错误匹配点，实现同名点的自动、可靠和精确匹配，大大减少同名点量测的工作量。附图说明图1为一种建立的虚拟控制点格网示意图。图2为一种基于RFM模型的多源星载SAR影像自动匹配方法的流程图。 具体实施例方式下面结合附图对本专利技术做进一步详细描述。实施例1 以下结合附图对本专利技术做进一步详细描述。一种基于RFM模型的多源星载SAR影像自动匹配方法，各步骤详细阐述如下步骤1多源星载SAR影像的RPC参数计算1 采用与地形无关的方法(可参考张永生、巩丹超等著的《高分辨率遥感卫星应用——成像模型、处理算法及应用技术》)，利用星载SAR影像的严格几何模型，基于不同高程面生成的密集且均勻分布的虚拟控制格网，如图1所示，利用虚拟控制点按最小二乘原理进行解算，得到各影像的RPC参数。步骤2数据预处理2 步骤2. 1金字塔影像生成采用实用、简单的3X3像元平均法，将多源星载SAR影像生成3级金字塔影像。首先对原始影像的每3X3个像元计算其平均灰度值，并赋给第一级金字塔影像的对应像元，生成第一级金字塔影像。依此类推，直至生成第三级金字塔影像。步骤2. 2特征点提取将影像划分为均勻的格网，格网点数可以依据影像大小给定，一股将影像划分为40 X 40以内的格网即可，采用摄影测量中常用的Forstner特征提取算子(可参考张祖勋、张剑清编著的《数字摄影测量学》)在每个格网内提取一个最佳特征点。如果某格网内的特征信息不明显，则将网格中心点作为特征点，并存储为文件形式，供后继影像匹配使用。步骤2. 3基准影像待匹配影像的确定首先利用步骤1得到的影像RPC参数，计算每张影像四个角点所对应的近似物方坐标。对每张基准影像，遍历其他所有影像，计算其四个角点在基准影像上的像素坐标，如果位于基准影像范围内，则认为该影像与基准影像存在重叠区域，加入到基准影像的待匹配影像链表中，便可以得到基准影像各自关联的所有待匹配影像。步骤3特征点初始点位的预测3 为了减少同名点的搜索时间，提高影像匹配的成功率，利用影像RPC参数和已知的空间坐标信息进行特征点初始点位的预测。在最高层金字塔影像，首先利用基准影像RPC 参数，将待匹配点投影到测区平均高程面的物方坐标，然后利用待匹配影像的RPC参数，计算其在待影像匹配上的像素坐标，完成初始点位的预测。在其他金字塔影像层，直接利用上层匹配结果所获得的该特征点的物方坐标计算其在待匹配影像上的坐标，实现初始点位的计算。步骤4带几何粗纠正和核线几何约束的相关系数法匹配4 为了加快匹配速度，同时减少影像旋转角度和几何变形的不利影响，利用相关系本文档来自技高网...
【技术保护点】
１．一种基于ＲＦＭ模型的多源星载ＳＡＲ影像自动匹配方法，其步骤是：Ａ、多源星载ＳＡＲ影像的ＲＰＣ参数计算（１）：采用与地形无关的方法，利用星载ＳＡＲ影像的严格几何模型，基于不同高程面生成的密集且均匀分布的虚拟控制格网，利用虚拟控制点按最小二乘原理进行解算，得到各影像的ＲＰＣ参数；Ｂ、数据预处理（２）：１）金字塔影像生成：采用３×３像元平均法，将多源星载ＳＡＲ影像生成３级金字塔影像，首先对原始影像的每３×３个像元计算其平均灰度值，并赋给第一级金字塔影像的对应像元，生成第一级金字塔影像，依此类推，直至生成第三级金字塔影像；２）特征点提取：将影像划分为均匀的格网，格网点数依据影像大小给定，将影像划分为４０×４０以内的格网，在每个格网内提取一个点，供后继影像匹配使用；３）基准影像待匹配影像的确定：首先利用步骤（１）得到，利用上层匹配结果约束下层金字塔影像匹配（６），重复步骤（２）、步骤（３）、步骤（４），判断达到原始影像层，达到则利用最小二乘匹配精化匹配结果（７），最后输出匹配结果（８）。二乘原理，采用列立改化法方程，完成所有未知参数改正数的分步解求，利用改正数对未知数进行更新，并按照步骤（５．２）和步骤（５．３）所述方法重新计算权矩阵Ｐ和列立误差方程，直至满足平差收敛条件，完成本层金字塔匹配结果中误匹配的删除和影像定向参数／ｍｓｕｂ）?（／ｍｔｄ）?（／ｍｔｒ）?（／ｍｔａｂｌｅ）?（／ｍｆｅｎｃｅｄ）?（／ｍｒｏｗ）?（／ｍａｔｈ）（５）ｔ＝［ｄｐｘ０ ｄｐｘ１ ｄｐｘ２ ｄｐｙ０ ｄｐｙ１ ｄｐｙ２］Ｔｘ＝［ｄＬａｔ ｄＬｏｎ ｄｈｅｉｇｈｔ］Ｔ利用最小（ｍｎ）０（／ｍｎ）?（／ｍｒｏｗ）?（／ｍｓｕｂ）?（／ｍｔｄ）?（／ｍｔｒ）?（ｍｔｒ）?（ｍｔｄ）?（ｍｏ）－（／ｍｏ）?（ｍｓｕｂ）?（ｍｉ）Ｆ（／ｍｉ）?（ｍｒｏｗ）?（ｍｉ）ｙ（／ｍｉ）?（ｍｎ）０（／ｍｎ）?（／ｍｒｏｗ）?（ｗ）?（ｍｉ）Ｌ（／ｍｉ）?（ｍｏ）＝（／ｍｏ）?（ｍｆｅｎｃｅｄｏｐｅｎ＝＇［＇ｃｌｏｓｅ＝＇］＇）?（ｍｔａｂｌｅ）?（ｍｔｒ）?（ｍｔｄ）?（ｍｏ）－（／ｍｏ）?（ｍｓｕｂ）?（ｍｉ）Ｆ（／ｍｉ）?（ｍｒｏｗ）?（ｍｉ）ｘ（／ｍｉ）?ａｒｔｉａｌＤ；（／ｍｏ）?（ｍｉ）ｈｅｉｇｈｔ（／ｍｉ）?（／ｍｒｏｗ）?（／ｍｆｒａｃ）?（／ｍｔｄ）?（／ｍｔｒ）?（／ｍｔａｂｌｅ）?（／ｍｆｅｎｃｅｄ）?（ｍｏ），（／ｍｏ）?（／ｍｒｏｗ）?（／ｍａｔｈ）（ｍａｔｈ）??（ｍｒｏｒｏｗ）?（／ｍｆｒａｃ）?（／ｍｔｄ）?（ｍｔｄ）?（ｍｆｒａｃ）?（ｍｒｏｗ）?（ｍｏ）＆ＰａｒｔｉａｌＤ；（／ｍｏ）?（ｍｓｕｂ）?（ｍｉ）Ｆ（／ｍｉ）?（ｍｉ）ｙ（／ｍｉ）?（／ｍｓｕｂ）?（／ｍｒｏｗ）?（ｍｒｏｗ）?（ｍｏ）＆Ｐｒａｃ）?（ｍｒｏｗ）?（ｍｏ）＆ＰａｒｔｉａｌＤ；（／ｍｏ）?（ｍｓｕｂ）?（ｍｉ）Ｆ（／ｍｉ）?（ｍｉ）ｙ（／ｍｉ）?（／ｍｓｕｂ）?（／ｍｒｏｗ）?（ｍｒｏｗ）?（ｍｏ）＆ＰａｒｔｉａｌＤ；（／ｍｏ）?（ｍｉ）Ｌｏｎ（／ｍｉ）?（／ｍ）?（ｍｓｕｂ）?（ｍｉ）Ｆ（／ｍｉ）?（ｍｉ）ｙ（／ｍｉ）?（／ｍｓｕｂ）?（／ｍｒｏｗ）?（ｍｒｏｗ）?（ｍｏ）＆ＰａｒｔｉａｌＤ；（／ｍｏ）?（ｍｉ）Ｌａｔ（／ｍｉ）?（／ｍｒｏｗ）?（／ｍｆｒａｃ）?（／ｍｔｄ）?（ｍｔｄ）?（ｍｆ?（ｍｒｏｗ）?（ｍｏ）＆ＰａｒｔｉａｌＤ；（／ｍｏ）?（ｍｉ）ｈｅｉｇｈｔ（／ｍｉ）?（／ｍｒｏｗ）?（／ｍｆｒａｃ）?（／ｍｔｄ）?（／ｍｔｒ）?（ｍｔｒ）?（ｍｔｄ）?（ｍｆｒａｃ）?（ｍｒｏｗ）?（ｍｏ）＆ＰａｒｔｉａｌＤ；（／ｍｏｉ）Ｌｏｎ（／ｍｉ）?（／ｍｒｏｗ）?（／ｍｆｒａｃ）?（／ｍｔｄ）?（ｍｔｄ）?（ｍｆｒａｃ）?（ｍｒｏｗ）?（ｍｏ）＆ＰａｒｔｉａｌＤ；（／ｍｏ）?（ｍｓｕｂ）?（ｍｉ）Ｆ（／ｍｉ）?（ｍｉ）ｘ（／ｍｉ）?（／ｍｓｕｂ）?（／ｍｒｏｗ）ｍｔｄ）?（ｍｔｄ）?（ｍｆｒａｃ）?（ｍｒｏｗ）?（ｍｏ）＆ＰａｒｔｉａｌＤ；（／ｍｏ）?（ｍｓｕｂ）?（ｍｉ）Ｆ（／ｍｉ）?（ｍｉ）ｘ（／ｍｉ）?（／ｍｓｕｂ）?（／ｍｒｏｗ）?（ｍｒｏｗ）?（ｍｏ）＆ＰａｒｔｉａｌＤ；（／ｍｏ）?（ｍ＆ＰａｒｔｉａｌＤ；（／ｍｏ）?（ｍｓｕｂ）?（ｍｉ）Ｆ（／ｍｉ）?（ｍｉ）ｘ（／ｍｉ）?（／ｍｓｕｂ）?（／ｍｒｏｗ）?（ｍｒｏｗ）?（ｍｏ）＆ＰａｒｔｉａｌＤ；（／ｍｏ）?（ｍｉ）Ｌａｔ（／ｍｉ）?（／ｍｒｏｗ）?（／ｍｆｒａｃ）?（／?（／ｍｒｏｗ）?（／ｍａｔｈ）（ｍａｔｈ）??（ｍｒｏｗ）?（ｍｉ）Ｂ（／ｍｉ）?（ｍｏ）＝（／ｍｏ）?（ｍｆｅｎｃｅｄｏｐｅｎ＝＇［＇ｃｌｏｓｅ＝＇］＇）?（ｍｔａｂｌｅ）?（ｍｔｒ）?（ｍｔｄ）?（ｍｆｒａｃ）?（ｍｒｏ...
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：明洋，陈楚江，吴颖丹，余绍淮，张霄，王丽园，李海亮，
申请(专利权)人：中交第二公路勘察设计研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：83
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