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![一种基于SURF算法的遥感图像配准方法及系统[发明专利]](https://img.taocdn.com/s1/m/6843e2036294dd88d1d26b7d.png)
专利名称：一种基于SURF算法的遥感图像配准方法及系统专利类型：发明专利
发明人：雷添杰,袁满,程慧,张亚珍,李杨,王嘉宝,李翔宇,程子懿,黄锦涛,路京选,庞治国,王维平,杨轶龙,张炬,李世
灿,秦景,冯杰,李曙光,冯炜,杨会臣,赵春,宫阿都,李爱
丽,周沅璟,汪洋,刘中伟,万金红,徐静
申请号：CN201910354697.5
申请日：20190429
公开号：CN110060285A
公开日：
20190726
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明公开了一种基于SUFR算法的遥感图像配准方法及系统。
所述方法包括：上传基准遥感图像和待配准遥感图像到GPU显存中；在GPU中以并行的计算方式，采用SURF算法分别对基准遥感图像和待配准遥感图像进行特征提取，得到第一特征描述子和第二特征描述子；第一特征描述子为基准遥感图像的特征描述子，第二特征描述子为待配准遥感图像的特征描述子；在GPU中采用快速近似最近邻搜索算法对第一特征描述子与第二特征描述子进行特征匹配，得到特征匹配图像；将特征匹配图像下载到CPU内存中，得到配准后的图像。
本发明在GPU中以并行的计算方式，采用SURF算法实现图像配准，能够提高遥感图像配准的运行速度，进而提高配准效率。
申请人：中国水利水电科学研究院
地址：100000 北京市海淀区复兴路甲1号D座721
国籍：CN
代理机构：北京高沃律师事务所
代理人：杜阳阳
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一种基于改进SURF的遥感图像自动配准方法吕健春【摘要】现有的遥感图像自动匹配方法存在匹配准确度低、计算量大、配准效率低的问题,在经典SURF算法基础上,提出一种改进的SURF算法,首先提取遥感图像放射不变闭合区域,然后利用SURF算法提取该区域内的特征点,建立特征点筛选机制剔除信息含量低且分布不均匀的特征点,最后结合最小二乘法完成图像自动配准.研究结果表明,该配准方法在提高配准精度的同时,减少了运算时间,提高了算法的整体性能.【期刊名称】《数字技术与应用》【年(卷),期】2016(000)004【总页数】3页(P43-45)【关键词】遥感图像;SURF配准;仿射不变闭合区域【作者】吕健春【作者单位】中国能源建设集团广西电力设计研究院有限公司,广西南宁 530000【正文语种】中文【中图分类】TP751为了将不同时间、不同传感器（成像设备）或不同条件下（天候、照度、摄像位置和角度等）获取的同一场景的两幅或多幅遥感图像进行匹配、叠加，需要应用到遥感图像配准技术。
目前的图像配准技术可分为手工配准和自动配准。
随着计算机的普及和自动化的发展，自动配准技术应用越来越广泛，各种具备很强的抗干扰能力和鲁棒性的算法不断涌现。
图像自动配准方法又可分为基于点的配准和基于区域的配准方法。
基于区域的配准方法利用区域内所有像素的灰度信息，配准精度较高，但计算量大，速度较慢。
基于特征的图像配准方法首先提取图像的不变特征（一般使用特征点），然后对这些不变特征进行匹配进而完成图像之间的配准。
由于图像的特征点比区域内的像素点要少的多，因此大大减少了配准过程的计算量。
特征点配准中比较常用的算法，包括Harris算法、SUSAN（Small Univalue Segment Assimilating Nucleus）算法、SIFT（Scale Invariant Feature Transform）算法以及SURF（Speed Up Robust Feature）算法。
基于SURF的图像配准与拼接技术研究共3篇基于SURF的图像配准与拼接技术研究1近年来，图像配准与拼接技术已经成为了数字图像处理的重要研究方向之一。
在许多应用领域中，例如遥感影像、医学影像、三维建模等，图像配准与拼接技术已经得到了广泛的应用。
随着计算机视觉技术的不断发展，图像配准与拼接技术也在不断的完善和提高。
其中一种最具有代表性的图像配准与拼接技术就是基于SURF的图像配准与拼接技术。
SURF（Speeded-Up Robust Features）是一种高效的图像特征提取算法，它可以在保证特征点数量和质量的同时，提高提取速度。
利用SURF算法提取的特征点几乎不受图像缩放、旋转、平移等变换的影响，具有较好的鲁棒性和准确性。
基于SURF算法的图像配准与拼接技术，可以较好地解决图像缩放、旋转、平移等问题，为数字图像处理提供了更好的技术保障。
在基于SURF的图像配准与拼接技术中，首先需要选取参考图像和待配准图像。
然后，利用SURF算法对两幅图像提取特征点，并进行特征点匹配。
通过对特征点的匹配，可以找到两幅图像之间的几何变换关系。
接下来，可以利用图像配准技术对待配准图像进行校正对准，从而使其与参考图像达到一致。
最后，可以利用图像拼接技术将校正后的待配准图像与参考图像进行拼接，得到最终的拼接结果。
其中，特征点匹配是图像配准与拼接的关键步骤之一。
SURF算法的特征点匹配策略使用的是一种特殊的描述子匹配算法——KD树。
KD树是一种数据结构，在高维空间中构建KD树，可以实现高效的最近邻搜索。
通过KD树可以快速地找到两幅图像中距离最近的特征点，并将其匹配起来。
通过特征点的匹配，可以计算出两幅图像之间的变换关系，并对待配准图像进行校正对准。
除了特征点匹配外，还有一些其他的关键步骤也需要注意。
例如，在图像配准中，需要对待配准图像进行坐标转换，从而使得其与参考图像的坐标系一致。
在图像拼接中，需要实现拼接过程中的图像去重、光照一致性等问题。
基于SURF的图像配准改进算法潘建平;郝建明;赵继萍【期刊名称】《国土资源遥感》【年(卷),期】2017(29)1【摘要】针对传统的加速鲁棒性特征(speeded-up robust features,SURF)算法在图像配准中的应用现状,结合图像分块策略和相对距离理论,提出一种基于SURF 的图像配准改进算法.通过图像分块策略改善提取特征点分布的均匀性;在SURF算法初匹配基础上,引用相对距离理论剔除异常匹配点,从而提高特征点匹配的精度和可靠性.选取覆盖重庆市沙坪坝实验区的QuickBird卫星数据,以特征点正确匹配率和均方根误差RMSE为量化指标,对所提出的SURF改进算法的图像配准效果进行验证.实验结果表明,改进后的SURF算法的特征点正确匹配率达到88％以上,高于传统SURF算法的76％.通过相对距离剔除误匹配点后,最终配准结果的RMSE达到2.69个像元,符合图像配准的基本需求(RMSE在2个像元左右),具有一定的应用推广价值.%In view of the study status of traditional speeded-up robust features (SURF) algorithm,an improved image registration algorithm based on SURF was proposed in combination with the image blocking strategies and the relative distance theory.The proposed algorithm can improve image uniformity of the feature distribution by image blocking strategy and increase the matching accuracy of the feature point through relative distance theory.With the quantitative indicators of correct feature point matching rate and RMSE,the authors selected the QuickBird satellite data of Shapingba District in Chongqing as the test area to verify the imageregistration results by using the improved algorithm based on SURF.The results show that the correct feature point matching rate of improved SURF algorithm reached 88％,higher than that of the traditional SURF algorithm (the rate is 76％).Excluding the mismatching points by relative distance,the RMSE of the final registration results reached 2.69 pixels.It meets the basic need of high-precision image registration (the RMSE is 2 pixels around),achieves the automation of remote sensing image registration and thus has some promotional value.【总页数】6页(P110-115)【作者】潘建平;郝建明;赵继萍【作者单位】重庆交通大学土木建筑学院,重庆400074;国家测绘局重庆测绘院,重庆400074;重庆交通大学土木建筑学院,重庆400074;国家测绘地理信息局第三地理信息制图院,成都610100;重庆交通大学土木建筑学院,重庆400074【正文语种】中文【中图分类】TP751.1【相关文献】1.基于改进Harris-SURF算子的遥感图像配准算法 [J], 李天佐;刘丽萍;孙学宏;余增增2.基于改进SURF算法的移动目标实时图像配准方法研究 [J], 巨刚;袁亮;刘小月;岳昊恩3.基于改进SURF的快速图像配准算法 [J], 胡旻涛;彭勇;徐赟4.基于改进的SURF图像配准算法研究 [J], 金斌英5.基于SURF的图像配准改进算法 [J], 袁丽英; 刘佳; 王飞越因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
