Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2018. Т. 15. № 1. С. 18-28
Совмещение изображений с российских спутников «Ресурс-П»
А.И. Алексанин
1 , С.М. Краснопеев
2 , М.А. Морозов
1 , Е.В. Фомин
1 1 Институт автоматики и процессов управления ДВО РАН, Владивосток, Россия
2 Тихоокеанский институт географии ДВО РАН, Владивосток, Россия
Одобрена к печати: 21.12.2017
DOI: 10.21046/2070-7401-2018-15-1-18-28
Рассматривается задача совмещения изображений высокого пространственного разрешения (0,7 м) с пиксельной точностью. Для совмещения изображений используется алгоритм SURF, предназначенный для поиска идентичных объектов на последовательности изображений по автоматически выделяемым реперным точкам. Реперная точка характеризуется положением, которое оценивается детектором углов Харриса и дескриптором, рассчитываемым в окрестности заданного размера. Совмещение осуществляется в результате построения аффинного преобразования первого изображения во второе. Апробация проводилась на тестовых изображениях, использующихся обычно для верификации методов совмещения изображений, и на спутниковых изображениях природных объектов (лес, поле), меняющихся со временем. Оценено влияние на точность совмещения изображений изменчивости дескрипторов реперных точек со временем, обусловленной сменой сезонов года. Показана неоднозначность построения такого отображения. Продемонстрированы зависимости числа строящихся пар реперных точек от заданной точности построения аффинного преобразования. Оценены размеры фрагментов совмещаемых изображений, при которых аффинное преобразование ещё можно применять для совмещения с пиксельной точностью. Предложен алгоритм совмещения полных изображений с пиксельной точностью. Рассмотрены вопросы стыковки фрагментов изображений. Показана возможность выявления областей, для которых применяемый при совмещении рельеф местности некорректен.
Ключевые слова: «Ресурс-П», Геотон-Л1, SURF, реперные точки, геометрическая коррекция, совмещение изображений
Полный текстСписок литературы:
- Кузнецов А. Е., Пошехонов В. И., Рыжиков А. С. Технология автоматического контроля точности геопривязки спутниковых изображений по опорным снимкам от КА «Landsat-8» // Цифровая обработка сигналов. 2015. № 3. С. 37−42.
- Морозов М. А., Фомин Е. В. Геометрическая коррекция изображений с российских спутников Канопус-В и Ресурс-П // 13-я Всероссийская открытая конференция «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса»: сб. тез. конф. М.: ИКИ РАН, 2015. C. 49.
- Шовенгердт Р. А. Дистанционное зондирование: Модели и методы обработки изображений. М.: Техносфера, 2013. 592 с.
- Bay H., Ess A., Tuytelaars T., Gool L. V. SURF: Speeded up robust features // Computer Vision and Image Understanding. 2008. V. 110. No. 3. P. 346−359.
- Chen Q., Wang Sh., Wang B., Sun M. Automatic registration method for fusion of ZY-1-02C satellite images // Remote Sensing. 2014. V. 6. P. 157−179.
- Dave C. P., Joshi R., Strivastava S. S. A survey on geometric correction of satellite imagery// Intern. J. Computer Applications. 2015. V. 116. No. 12. P. 24−27.
- Harris C., Stephens M. A Combined corner and edge detector // Proc. 4th Alvey Vision Conf. 1988. P. 147–151.
- Kim A.-L., Song J.-H., Kang S.-L., Lee W.-K. Matching and geometric correction of multi-resolution satellite SAR images using SURF technique // Korean J. Remote Sensing. 2014. V. 30. No. 4. P. 431−444.
- Lowe D. G. Distinctive image features from scale-invariant keypoints // Intern. J. Computer Vision. 2004. V. 60. No. 2. P. 91−110.
- Schwind P., Suri S., Reinartz P., Seibert A. Applicability of the SIFT operator to geometric SAR image registration // Intern. J. Remote Sensing. 2010. V. 31. Iss. 8. P. 1959−1980.
- Tountin T. Review article: geometric processing of remote sensing images: models, algorithms and methods // Intern. J. Remote Sensing. 2004. V. 25. Iss. 10. P. 1893−1924.