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摘要：本发明属于影像配准技术领域，具体公开了一种基于稀疏区域提取策略的遥感影像配准方法，包括以下步骤：利用SIFT算法对遥感影像进行特征点提取和特征点匹配，得到第一匹配点；通过稀疏区域提取策略对所述第一匹配点分布稀疏的区域进行提取，获得稀疏区域；利用深度学习算法在两幅影像的所述稀疏区域中进行特征点提取和特征点匹配，得到第二匹配点；对所述第一匹配点和所述第二匹配点取并集得到第三匹配点；利用两幅影像的所述第三匹配点，完成影像配准。本发明利用稀疏区域提取策略进行稀疏区域的勾画，基于地物信息和稀疏信息丰富稀疏区域的特征维度，提高稀疏区域的提取准确性。

主权项：1.一种基于稀疏区域提取策略的遥感影像配准方法，其特征在于，包括以下步骤：S1获取两幅遥感影像，将其中一幅遥感影像作为参考影像，将另一幅遥感影像作为待配准影像；S2利用SIFT算法对所述参考影像和所述待配准影像进行特征点提取，并通过特征匹配算法进行特征点匹配，得到第一匹配点；S3通过稀疏区域提取策略对所述待配准影像和参考影像的第一匹配点分布稀疏的区域进行提取，获得稀疏区域；S4利用深度学习算法在两幅影像的所述稀疏区域中进行特征点提取，并通过特征匹配算法进行特征点匹配，得到第二匹配点；S5对所述第一匹配点和所述第二匹配点取并集得到第三匹配点；S6利用两幅影像的所述第三匹配点，通过配准转换得到配准变换参数；S7根据配准变换参数对所述待配准影像进行几何变换，并进行重采样，使得所述待配准影像向所述参考影像对齐，完成影像配准；所述稀疏区域提取策略包括优化提取策略，具体包括：按照预设矩形块尺寸对所述参考影像和所述待配准影像进行网格划分，得到矩形块，并基于矩形块中的第一匹配点的数量对矩形块进行筛选，得到稀疏矩形块；通过n个特征描述符分别对稀疏矩形块进行特征描述，得到n个特征描述向量，n≥2；基于特征描述符对稀疏矩形块进行多维聚类，得到稀疏矩形块的簇；基于连通域算法将相邻的相同类型的稀疏矩形块进行连通，得到稀疏区域；进一步，所述基于特征描述符对稀疏矩形块进行多维聚类，得到稀疏矩形块的簇，包括：获取待配准影像的地物类型，作为目标地物类型；对于1种目标地物类型，任意选取1个包含该目标地物类型的稀疏矩形块作为聚类中心；对聚类中心和聚类中心以外的稀疏矩形块进行多维特征相似度量： 其中，gx,y表示稀疏矩形块x与聚类中心y的多维特征相似度，xk表示稀疏矩形块x的第k个特征描述向量，yk表示聚类中心y的第k个特征描述向量，n为稀疏矩形块的特征描述向量的总数量；基于多维特征相似度量结果对稀疏矩形块进行初始聚类，得到稀疏矩形块的初始簇；基于孤立森林对稀疏矩形块的初始簇进行优化，得到稀疏矩形块的簇。

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百度查询： 北京数慧时空信息技术有限公司 基于稀疏区域提取策略的遥感影像配准方法