一种适用于SAR和光学影像的高效海冰运动提取方法及系统

一种适用于sar和光学影像的高效海冰运动提取方法及系统
技术领域
1.本发明属于冰冻圈海冰遥感领域，特别涉及一种适用于sar和光学影像的高效海冰运动提取方法及系统。


背景技术：

2.海冰运动是海冰在大气、洋流、地转偏向力等多种因素作用下的结果。海冰和气候之间存在很强的耦合，对海冰运动进行研究，有助于理解和预测未来极区甚至全球的气候变化。海冰运动是北冰洋海冰面积变化的重要动力机制，对北冰洋海冰的物质平衡起着重要作用；海冰运动也是海洋中潜热和淡水的主要输运方式，影响海洋盐度和局部热交换。掌握海冰的运动状态，可以有效地阻止海冰对航行船舶和石油钻井平台的危害。生态环境方面，海冰运动造成的污染物扩散已经成为不可忽视的问题。
3.卫星遥感影像是获得海冰运动的重要数据源，从遥感影像中提取海冰运动的方法，可以分为三类，分别是：(1)差分方法；(2)模板匹配；(3)特征追踪。第一种类型的方法以光流法为代表，能够获得稠密的海冰运动场，但是该方法受制于光流法的缺点，不适合对有较大位移的海冰运动进行提取。第二种方法采用度量影像块的相似性进行海冰运动矢量提取，此类方法中有最大互相关法(mcc)、相位相关法(pc)，其中mcc在高分辨率和低分辨率海冰运动提取中使用最为广泛。模板匹配方法实现简单、鲁棒性好，但是此种方法不能检测海冰的旋转运动，并且存在计算效率低的问题。第三种方法通过特征提取和匹配进行海冰运动提取，该方法能够有效检测海冰的旋转运动，并且对海冰的形变具有较好的鲁棒性，但是获得的海冰运动矢量分布稀疏且不均匀，对海冰运动数据的进一步使用造成影响。
4.另外，一些结合特征追踪和模板匹配海冰运动提取方法优点的混合方法被提出来，但是混合方法仅是在利用单一数据源的基础上提出的，普适性差；混合方法在特征点匹配阶段采用效率低下的暴力匹配方法，随着特征点数量的增加，暴力匹配方法的效率呈现指数下降的趋势。


技术实现要素：

5.为了解决目前海冰运动提取方法普适性差以及特征点匹配效率低的问题，本发明提供一种适用于sar和光学影像的高效海冰运动提取方案。
6.为了实现上述目的，本发明提出的技术方案为一种适用于sar和光学影像的高效海冰运动提取方法，包括如下步骤：
7.步骤1，影像预处理，包括将sar影像的后向散射系数通过线性拉伸，转换为灰度影像，对光学影像各通道像素值进行加权平均获得单通道灰度影像；
8.步骤2，读入两幅预处理之后的影像，两幅影像具有重叠区域，且获取时间小于预设的时间段，利用改进orb算法分别对两幅影像进行特征点提取，实现方式为，构建影像金字塔，确定每层影像需要提取的特征点数量，对每层影像进行规则格网划分，对每层影像每个格网内的影像块采用加速分段检测特征点提取方式进行特征点提取，再采用四叉树非极
大抑制方法均匀选取每层影像指定数量的特征点；
9.步骤3，采用基于地理网格的匹配方法，对两幅影像的特征点进行匹配；所述基于地理网格的匹配方法，实现方式为按照地理网格对影像上的特征点进行分组，计算每个特征点所在网格的行列号，将行列号相同的特征点分为一组；按照海冰的最大漂移速度计算匹配半径，对两幅影像特征点进行匹配；
10.步骤4，根据匹配点对的位置以及两幅影像的时间差，计算初始海冰运动矢量；
11.步骤5，根据初始海冰运动矢量，按照指定空间分辨率规则地内插海冰运动矢量；
12.步骤6，针对内插所得海冰运动矢量和真实的海冰运动矢量存在的偏差，按照最大互相关方法进行精化；
13.步骤7，采用局部一致性滤波对精化后的海冰运动矢量场进行滤波，剔除错误的海冰运动矢量，获得海冰运动提取结果。
14.而且，步骤2中采用改进orb算法进行特征点提取时，每层影像每个格网内的影像块采用加速分段检测特征点提取方法进行特征点提取，包括首先采用较大阈值对格网内影像块进行特征点提取，如果没有提取到特征点则采用较小的阈值重新提取特征点。
15.而且，步骤3中采用基于地理网格的特征点匹配方法中，按照海冰的最大漂移速度计算匹配半径实现如下，
[0016][0017]
其中，s
max
为海冰的最大漂移速度，d
t
为两影像之间的时间间隔，gsd为地理网格分辨率，ceil为向上取整函数。
[0018]
而且，步骤7中采用局部一致性滤波方法对海冰运动矢量场进行滤波；局部一致性滤波考虑了运动矢量和周围运动矢量之间的差异性，对差异性大小进行判断，剔除差异性较大的运动矢量；通过对光学影像提取的海冰运动场进行滤波测试，局部一致性滤波取得了较好的效果。
[0019]
本发明还提供一种适用于sar和光学影像的高效海冰运动提取系统，用于实现如上所述的一种适用于sar和光学影像的高效海冰运动提取方法。
[0020]
而且，包括以下模块，
[0021]
第一模块，用于影像预处理，包括将sar影像的后向散射系数通过线性拉伸，转换为灰度影像，对光学影像各通道像素值进行加权平均获得单通道灰度影像；
[0022]
第二模块，用于读入两幅预处理之后的影像，两幅影像具有重叠区域，且获取时间小于预设的时间段，利用改进orb算法分别对两幅影像进行特征点提取，实现方式为，构建影像金字塔，确定每层影像需要提取的特征点数量，对每层影像进行规则格网划分，对每层影像每个格网内的影像块采用加速分段检测特征点提取方式进行特征点提取，再采用四叉树非极大抑制方法均匀选取每层影像指定数量的特征点；
[0023]
第三模块，用于采用基于地理网格的匹配方法，对两幅影像的特征点进行匹配；所述基于地理网格的匹配方法，实现方式为按照地理网格对影像上的特征点进行分组，计算每个特征点所在网格的行列号，将行列号相同的特征点分为一组；按照海冰的最大漂移速度计算匹配半径，对两幅影像特征点进行匹配；
[0024]
第四模块，用于根据匹配点对的位置以及两幅影像的时间差，计算初始海冰运动
矢量；
[0025]
第五模块，用于根据初始海冰运动矢量，按照指定空间分辨率规则地内插海冰运动矢量；
[0026]
第六模块，用于针对内插所得海冰运动矢量和真实的海冰运动矢量存在的偏差，按照最大互相关方法进行精化；
[0027]
第七模块，用于采用局部一致性滤波对精化后的海冰运动矢量场进行滤波，剔除错误的海冰运动矢量，获得海冰运动提取结果。
[0028]
或者，包括处理器和存储器，存储器用于存储程序指令，处理器用于调用存储器中的存储指令执行如上所述的一种适用于sar和光学影像的高效海冰运动提取方法。
[0029]
或者，包括可读存储介质，所述可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序执行时，实现如上所述的一种适用于sar和光学影像的高效海冰运动提取方法。
[0030]
与现有技术相比，本发明具有以下优点：
[0031]
(1)本发明能够利用sar和光学影像进行海冰运动提取，对数据源类型具有普适性，为利用多源数据生产长时序的海冰运动产品提供可能。
[0032]
(2)本发明采用基于地理网格的匹配方法，提高了海冰运动提取的效率，为大规模、批量的海冰运动提取提供可能。
[0033]
本发明方案实施简单方便，实用性强，解决了相关技术存在的实用性低及实际应用不便的问题，能够提高用户体验，具有重要的市场价值。
附图说明
[0034]
图1为本发明实施例改进orb算法提取特征点流程图。
[0035]
图2为本发明实施例基于地理网格的匹配方法示意图。
[0036]
图3为本发明实施例一种适用于sar和光学影像的高效海冰运动提取方法示意图。
具体实施方式
[0037]
以下结合附图和实施例具体说明本发明的技术方案。
[0038]
本发明公开了一种适用于sar和光学影像的高效海冰运动提取方案，克服了以往海冰运动提取方法仅能利用单一数据源的缺陷；充分利用了影像的地理位置信息，提升了海冰运动提取的效率。本发明方法的基本流程是，对sar(例如sentinel-1sar、envisat asar、alos palsar、alos-2palsar-2、gf-3sar)和光学影像(modis)进行预处理，获得灰度级为0-255的灰度影像；采用改进的orb算法对灰度影像进行特征点提取；采用基于地理网格的匹配方法对特征点进行匹配获得初始海冰运动矢量；利用初始海冰运动矢量按照指定空间分辨率内插海冰运动矢量；利用最大互相关对内插的海冰运动矢量进行精化；对精化后的海冰运动矢量场进行滤波，剔除错误的矢量。
[0039]
如图3所示，本发明实施例提供的一种适用于sar和光学影像的高效海冰运动提取方法，具体包括以下步骤：
[0040]
1.影像预处理，将sar影像的后向散射系数通过线性拉伸，转换为灰度值在0-255的灰度影像；对光学影像各通道像素值进行加权平均获得灰度值在0-255的单通道灰度影像：实施例中根据式(1)将sar影像的后向散射系数σ0转换为0-255的灰度值i；根据式(2)将
光学影像的r、g、b值转换为单一灰度值i。
[0041][0042]
i＝0.3
·
r 0.59
·
g 0.11
·
b (2)
[0043]
其中，是sar影像后向散射系数的最大值，是sar影像后向散射系数的最小值。
[0044]
2.读入两幅预处理之后的影像，两幅影像要求具有一定的重叠区域，且获取时间小于预设的时间段，具体实施时可以预设具体的重叠比例，3天；采用改进orb算法分别对两幅影像进行特征点提取，提取的特征点集合分别标记为kp1、kp2：实施例中对预处理后的两幅具有重叠区域且获取时间间隔小于3天的影像，并针对本发明的海冰运动提取需求提出利用改进的orb算法进行特征点提取。相比原始orb算法，改进orb算法主要对特征点的筛选策略进行了改进，其流程如图1所示，详细过程为：按照指定的比例因子q，构建具有l层结构的影像金字塔；根据指定的特征点数量n，按照公式(3)计算第k层影像需要提取的特征点数量nk；对每层影像进行规则格网划分，格网的大小为30pixel
×
30pixel；对每层影像每个格网内的影像块采用加速分段检测特征点提取(ofast)算法进行特征点提取，即首先采用较大阈值(优选为15)对格网内影像块进行特征点提取，如果没有提取到特征点则采用较小的阈值(优选为5)重新提取特征点；采用四叉树非极大抑制方法均匀选取每层影像指定数量的特征点。改进orb算法采用双阈值，保证在影像的弱纹理区域也能提取到一定数量的特征点；之后采用四叉树非极大抑制方法，均匀选择出目标数量的特征点，保证特征点的数量不至于过多，同时保证特征点在影像上分布均匀。改进orb算法克服了orb算法提取的特征点过于集中在海岸线、冰脊、冰间水道的缺陷。四叉树非极大抑制方法具体实现为现有技术，本发明不予赘述。
[0045][0046]
3.采用基于地理网格的匹配方法，对提取的特征点进行匹配：本发明提出的基于地理网格的匹配方法如图2所示，详细过程为：按照地理网格ease grid 2.0对影像上的特征点进行分组，计算每个特征点所在网格的行列号，将行列号相同的特征点分为一组，记影像1(image1)上特征点分组的结果为[g
11
,g
12
,
…
,g
1n
]，影像2(image2)上特征点分组结果为[g
21
,g
22
,
…
,g
2m
]，其中n、m分别表示影像1上特征点分为n组，影像2上特征点分为m组；按照公式(4)计算匹配半径r，其中s
max
为海冰的最大漂移速度0.5m/s，d
t
为两影像之间的时间间隔，gsd为地理网格分辨率，ceil为向上取整函数；对影像1中第i组特征点g
1i
进行匹配，记g
1i
在ease grid 2.0中行、列索引分别为ri、ci，在影像2的分组结果中取出行索引在[r
i-r,ri r]范围、列索引在[c
i-r,ci r]范围内的特征点组，合并这些特征点组为g
2i
，将g
1i
与g
2i
中的特征点按照汉明距离进行匹配，获得匹配点组mi。基于地理网格的特征点匹配方法，利用了特征点的地理信息，降低了特征点匹配的搜索范围，相比于传统的暴力匹配方法，效率提升了8～10倍。
[0047]
[0048]
4.根据影像的地理信息，将匹配点对的像素坐标转换为地理坐标；根据匹配点对的地理坐标(p
x
,py)和(p
x
′
,p
′y)以及影像对时间差δt，按照公式(5)计算初始海冰运动矢量(v
x
,vy)。
[0049][0050]
5.利用特征追踪获得的初始海冰运动矢量，预估格网化分布的运动矢量，详细过程为：根据指定空间分辨率生成规则格网，规则格网点所在位置的海冰运动矢量通过线性插值的方法获取。
[0051]
6.采用最大互相关方法精化插值获得的规则格网点处的海冰运动矢量。最大互相关方法中相关系数ρ采用公式(6)进行计算。精化的过程即是在影像2的搜索区域中定位与影像1中模板相关系数最大的位置。
[0052][0053]
式中a
ij
表示影像1中匹配模板的第i行、第j列的像素值，b
ij
表示影像2中搜索区域子集的第i行、第j列的像素值，表示影像1中匹配模板像素值的平均值，表示影像2中搜索区域子集的像素值的平均值。
[0054]
7.采用局部一致性流场滤波方法，剔除海冰运动结果中的错误矢量，本发明提出的局部一致性流场滤波方法详细过程为：首先对投影坐标系下运动矢量的x方向分量进行局部一致性滤波，即计算海冰运动矢量x方向的速度大小与其周围相邻矢量x方向速度大小平均值之间的绝对差值，如果差值大于阈值，则剔除矢量；然后对投影坐标系下运动矢量的y方向分量进行局部一致性滤波，方法同x方向分量的局部一致性滤波；最后剔除周围矢量个数小于预设阈值(优选建议为4个)的海冰运动矢量。局部一致性滤波考虑了运动矢量和周围运动矢量之间的差异性，对差异性大小进行判断，剔除差异性较大的运动矢量。通过对光学影像提取的海冰运动场进行滤波测试，局部一致性滤波取得了较好的效果。
[0055]
具体实施时，本发明技术方案提出的方法可由本领域技术人员采用计算机软件技术实现自动运行流程，实现方法的系统装置例如存储本发明技术方案相应计算机程序的计算机可读存储介质以及包括运行相应计算机程序的计算机设备，也应当在本发明的保护范围内。
[0056]
在一些可能的实施例中，提供一种适用于sar和光学影像的高效海冰运动提取系统，包括以下模块，
[0057]
第一模块，用于影像预处理，包括将sar影像的后向散射系数通过线性拉伸，转换为灰度影像，对光学影像各通道像素值进行加权平均获得单通道灰度影像；
[0058]
第二模块，用于读入两幅预处理之后的影像，两幅影像具有重叠区域，且获取时间小于预设的时间段，利用改进orb算法分别对两幅影像进行特征点提取，实现方式为，构建影像金字塔，确定每层影像需要提取的特征点数量，对每层影像进行规则格网划分，对每层
影像每个格网内的影像块采用加速分段检测特征点提取方式进行特征点提取，再采用四叉树非极大抑制方法均匀选取每层影像指定数量的特征点；
[0059]
第三模块，用于采用基于地理网格的匹配方法，对两幅影像的特征点进行匹配；所述基于地理网格的匹配方法，实现方式为按照地理网格对影像上的特征点进行分组，计算每个特征点所在网格的行列号，将行列号相同的特征点分为一组；按照海冰的最大漂移速度计算匹配半径，对两幅影像特征点进行匹配；
[0060]
第四模块，用于根据匹配点对的位置以及两幅影像的时间差，计算初始海冰运动矢量；
[0061]
第五模块，用于根据初始海冰运动矢量，按照指定空间分辨率规则地内插海冰运动矢量；
[0062]
第六模块，用于针对内插所得海冰运动矢量和真实的海冰运动矢量存在的偏差，按照最大互相关方法进行精化；
[0063]
第七模块，用于采用局部一致性滤波对精化后的海冰运动矢量场进行滤波，剔除错误的海冰运动矢量，获得海冰运动提取结果。
[0064]
在一些可能的实施例中，提供一种适用于sar和光学影像的高效海冰运动提取系统，包括处理器和存储器，存储器用于存储程序指令，处理器用于调用存储器中的存储指令执行如上所述的一种适用于sar和光学影像的高效海冰运动提取方法。
[0065]
在一些可能的实施例中，提供一种适用于sar和光学影像的高效海冰运动提取系统，包括可读存储介质，所述可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序执行时，实现如上所述的一种适用于sar和光学影像的高效海冰运动提取方法。
[0066]
本文中所描述的具体实施例仅仅是对本发明精神作举例说明。本发明所属技术领域的技术人员可以对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，但并不会偏离本发明的精神或者超越所附权利要求书所定义的范围。