申请/专利权人：中国科学院空天信息创新研究院

申请日：2022-12-01

公开（公告）日：2023-05-26

公开（公告）号：CN116168219A

主分类号：G06V10/75

分类号：G06V10/75;G06V20/13;G06V10/44

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2023.06.13#实质审查的生效;2023.05.26#公开

摘要：本申请涉及计算机领域，提供一种遥感图像高精度自动匹配方法。所述方法包括：图像预处理，使得基准图像和待匹配图像具有相同的投影和分辨率，通过图像降采样及降采样图像自动匹配得到整体变换模型，通过特征点提取形成特征点内存池，通过整体变换模型自动粗匹配获得的控制点构建局部变换模型集合，利用局部变换模型集合对特征点内存池中的特征点进行自动精匹配，获得多个高精度控制点。本申请实施例提供的遥感图像高精度自动匹配方法可以实现亚米级、米级到公里级空间分辨率遥感图像的高精度快速自动匹配，且适用于不同分辨率、不同地形地物二级遥感图像的高精度自动匹配，计算速度快、资源消耗少，能够极大地提高匹配后图像的精度。

主权项：1.一种遥感图像高精度自动匹配方法，其特征在于，包括：图像预处理：重投基准图像，使得所述基准图像和待匹配图像具有相同的投影和分辨率；图像降采样：根据所述待匹配图像和所述基准图像之间的地理误差确定采样率，根据所述采样率对所述待匹配图像和所述基准图像进行降采样；降采样图像自动匹配：基于所述基准图像的降采样图像，在所述待匹配图像的降采样图像上进行模板匹配，获得多个控制点，利用所述多个控制点构建所述待匹配图像到所述基准图像的整体变换模型；特征点提取：利用角点检测算法在所述待匹配图像上进行特征点分块提取，并对所述特征点进行均匀化，根据均匀化后的特征点形成特征点内存池；基于变换模型约束的自动匹配：基于所述整体变换模型对所述特征点内存池中的特征点进行自动粗匹配，利用粗匹配获得的控制点构建局部变换模型集合，基于所述局部变换模型集合对所述特征点内存池中的特征点进行自动精匹配，获得多个高精度控制点。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国科学院空天信息创新研究院 遥感图像高精度自动匹配方法

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