摘要：針對高分辨率遙感圖像中，特征點數(shù)目大且易存在誤匹配點的問題，提出結(jié)合Harris和改進K-means的遙感圖像配準(zhǔn)算法。首先，利用Harris提取特征點;然后，使用改進K-means算法進行區(qū)域劃分，進行特征點匹配;最后，區(qū)域間利用RANSAC方法剔除錯誤匹配點，得到精確匹配點對。該算法減少了特征點數(shù)目，提高配準(zhǔn)精確度。實驗結(jié)果表明了算法的有效性。

關(guān)鍵詞：Harris;圖像配準(zhǔn);K-means算法;隨機抽樣一致（RANSAC）

中圖分類號：TP751? ? ?文獻標(biāo)識碼：A? ? 文章編號：1007-9416（2020）10-0000-00

現(xiàn)今，隨著社會需求不斷增加，人們已經(jīng)不再滿足從單一圖像中獲取信息，多幅圖像的疊加融合將能呈現(xiàn)更加全面、豐富的信息[1]。尤其是城鎮(zhèn)分析、農(nóng)林業(yè)監(jiān)測、防災(zāi)賑災(zāi)等領(lǐng)域中，遙感影像的融合已成為數(shù)據(jù)分析不可或缺的一步，遙感圖像配準(zhǔn)技術(shù)也應(yīng)運而生。針對同一場景，衛(wèi)星通過不同類型的傳感器，或在不同時間段內(nèi)，對其從不同角度進行拍攝，形成遙感影像[2]。遙感圖像配準(zhǔn)的一般處理步驟是，首先找到圖像發(fā)生幾何畸變的原因，然后對兩幅或多幅不同類型的遙感圖像進行空間幾何變換，而后進行匹配或疊加。

基于灰度和基于特征的配準(zhǔn)方法是遙感圖像配準(zhǔn)的基本方法[3]?；趫D像灰度的方法，實現(xiàn)簡單，但運算量大，適合單一或灰度信息相似圖像，對細節(jié)信息豐富的高分辨率遙感圖像來說，易受噪聲影響，處理效果不佳，效率低 [4]。而另一類只用到圖像中的某些代表性點，稱為特征點。Harris檢測算法[5]、SUSAN算子[6]、SIFT方法[7]和SURF算法[8]等都是較為常見的點特征提取算子。Harris算子提取遙感圖像中與周圍像素有明顯差異的特征點，特征點數(shù)量比SIFT少。何夢夢等人提出將Haar小波變換用于特征點提取的算法，降低了數(shù)據(jù)量，提高了不同類型圖像的配準(zhǔn)精度[9]。王威等人針對高分遙感數(shù)據(jù)中植被提取和配準(zhǔn)的預(yù)處理問題，提出了改進Harris方法，提高配準(zhǔn)效率[10]。葛毓歡添加全局約束用于配準(zhǔn)，提高了配準(zhǔn)效率[11]。楊艷麗等人提出，將Harris用于多尺度空間，提升遙感圖像配準(zhǔn)準(zhǔn)確性[12]。

遙感圖像的數(shù)據(jù)量不斷增加，如何減少特征點數(shù)目和誤配率成為本文所研究問題。本文利用Harris方法減少特征點數(shù)目，使用改進K-means方法進行匹配空間約束，減少誤配率。下文將分幾步進行介紹：（1）本文算法所使用術(shù)語介紹;（2）改進算法實施步驟;（3）實驗結(jié)果對比分析;（4）結(jié)論及展望。

1 相關(guān)術(shù)語

1.1 Harris角點檢測原理

Harris算法指的是提取遙感圖像中與周圍像素有明顯差異的特征點，這些點可能是交叉點，也可能是灰度快速變化的點等。因此，角點檢測提取的是關(guān)鍵信息點，數(shù)據(jù)量相對SIFT算法會降低很多，且特征點之間的相似度也會大大降低，有利于后續(xù)配準(zhǔn)工作的進行[13]。

Harris是通過滑動窗口來尋找角點。其運算公式如下：

Harris中使用高斯函數(shù)作為窗口，進行檢測，即;則表示的是該位置處窗口滑動前的像素值大小;為該位置處窗口滑動后的像素值大小。

1.2 改進K-means算法原理

K-means算法是一種經(jīng)典的用來進行分類的方法。其基本思路為將樣本數(shù)據(jù)分為K組，每組為一個區(qū)域，區(qū)域內(nèi)的點盡可能接近，而區(qū)域間的點的距離盡可能地大。K個隨機點作為中心點進行聚類，劃分區(qū)域，每個區(qū)域重新求得新質(zhì)心，依次循環(huán)進行，直至質(zhì)心不再變化[14]。

上述求解過程中，開始中心點的選取較為隨機，影響后期的聚類區(qū)域形成。因此，粒子群算法加入聚類中尋找最優(yōu)初始聚類中心點。

PSO算法是利用全局最優(yōu)信息、個人最優(yōu)信息和個人經(jīng)驗信息，加權(quán)求得，重復(fù)迭代，直至找到最優(yōu)解[15]。

PSO公式如下：

改進K-means算法的流程如下：

（1）初始化K值，劃分為K組，對每組初始位置和速度進行初始化操作;

（2）對i組區(qū)域，計算每個特征點的適應(yīng)值、個體最優(yōu)信息和全局最優(yōu)信息，不斷比較更新;

（3）求i區(qū)域中每個特征點的最優(yōu)速度和下一步最佳位置，從（3）重新迭代，直至到達目的地，得到K個初始聚類中心;

（4）進行K-means聚類，得出區(qū)域劃分。

2 高分辨率遙感圖像配準(zhǔn)改進算法

2.1 算法思路

遙感圖像配準(zhǔn)時，一般使用RANSAC算法對匹配點篩選，但會出現(xiàn)一定的錯誤匹配點對，且迭代次數(shù)多，工作量大[4]。因此，本文對匹配點添加一定的區(qū)域進行約束，使得對應(yīng)區(qū)域的點進行進行匹配，并剔除誤配點。

算法設(shè)計流程如下：

（1）對于基準(zhǔn)遙感圖像S和待配準(zhǔn)遙感圖像R，使用Harris算法提取關(guān)鍵特征點，計算特征點提取數(shù)目。由于高分辨率遙感圖像數(shù)據(jù)量龐大，使用SIFT算法提取的特征點數(shù)量巨大，耗費時間大，且存在很多相似特征點，造成資源浪費。因此，使用Harris解決這一問題。

（2）將基準(zhǔn)圖像定義為S，待配準(zhǔn)圖像定義為R。S和R中使用改進K-means算法分別劃分為K1片區(qū)域和K2片區(qū)域，不同區(qū)域標(biāo)記顏色不同。對應(yīng)區(qū)域內(nèi)求取匹配點對。PSO與K-means相結(jié)合，使得遙感圖像中特征點的聚類精度更高。

（3）剔除誤匹配點對。改進K-means算法用于進行區(qū)域約束。如此，可限定在一定區(qū)域中使用RANSAC方法進行篩選，減少工作量和誤配率。

算法流程圖如圖1所示。

2.2 算法評價標(biāo)準(zhǔn)

本文使用CMR和RMSE進行正確率和精準(zhǔn)度評價。

評判標(biāo)準(zhǔn)為：CMR的值代表著正確匹配點率的高低，值越大正確匹配率越高。而RMSE計算的是S和R之間的標(biāo)準(zhǔn)誤差。因此，RMSE的值代表著配準(zhǔn)精度的高低，值越小精度越大。

3 配準(zhǔn)實驗結(jié)果及分析

3.1 實驗數(shù)據(jù)和實驗環(huán)境

本文的實驗數(shù)據(jù)為三組遙感圖像，第1組是博天一號拍攝的實時影像，拍攝時間為2016年，拍攝地點為某地的世紀(jì)大街。第2組是OVS-1A/B衛(wèi)星拍攝的全色圖像，拍攝時間為2017年，拍攝城市為美國達拉斯市區(qū)，圖像大小為33962644。第3組是lUtraCam-D衛(wèi)星拍攝的RGB圖像，拍攝時間為2005年，拍攝城市為伊朗首都德黑蘭，圖像的大小都12561278。實驗數(shù)據(jù)如圖2所示。

本文實驗所用環(huán)境為Windows10操作系統(tǒng)，計算機配置是Intel（R）Core（TM） i5-7200U 2.50GHz CPU，內(nèi)存8GB，使用軟件為Matlab2016a。

3.2 實驗結(jié)果及分析

3.2.1 實驗分析

從以下幾方面入手進行對比實驗。

（1）進行特征點提取的對比實驗。通過分析Harris與SIFT在特征點數(shù)目、相似度的情況，得出實驗結(jié)論。

（2）進行精確匹配點對獲取的對比實驗。使用第2組和第3組進行對比，分析本文方法和傳統(tǒng)RANSAC算法在提取效率和正確匹配率的情況，得出最佳匹配算法。

（3）SIFT和改進算法進行配準(zhǔn)精度對比實驗。

3.2.2 實驗對比結(jié)果

首先，針對第1組和2組的遙感數(shù)據(jù)，分析SIFT和Harris特征數(shù)目和分布情況，實驗結(jié)果如圖3所示。表1是特征點數(shù)目和運行時間。對比發(fā)現(xiàn)，Harris檢測的特征點數(shù)目較少，運行時間短，且冗余特征點減少。

其次，對第2組和第3組遙感圖像使用本文方法獲取正確匹配點對，將其與傳統(tǒng)RANSAC算法進行比較，以第3組為例，結(jié)果如圖4所示。表2是精確匹配點數(shù)對比。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，改進算法的正確匹配點率有所提升，誤匹配點數(shù)減少了，但總匹配點數(shù)有所下降。

最后，針對第2組圖像，比較兩種方法的配準(zhǔn)精確度和正確匹配率，如表3所示。本文算法的配準(zhǔn)精度略高且正確匹配點率高，且時間縮短，效率有所提升。配準(zhǔn)結(jié)果圖如圖5所示。

4 展望

本文提出Harris和改進K-means相結(jié)合的方法進行配準(zhǔn)。Harris提取特征點后，劃分區(qū)域求取匹配點對，而后剔除誤配點。其中，改進K-means方法用于區(qū)域劃分和約束。通過實驗比較發(fā)現(xiàn)，CMR和運行效率提高了。但是，存在參與匹配點數(shù)減少的情況，在特征點提取上存在誤差，漏掉了部分正確特征點，后續(xù)實驗中應(yīng)當(dāng)加以改進。

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收稿日期：2020-09-09

作者簡介：祁曦（1993—），女，山東德州人，碩士研究生，助教，研究方向：遙感圖像配準(zhǔn)。

Remote sensing Images Registration Algorithm Combining with Harris and Improved K-means

QI Xi

（College of Information Technology， Shanghai Jian Qiao University， Shanghai? 200062）

Abstract：Aiming at the problems such as false matching points and large volume remote sensing image registration， a remote sensing image registration algorithm based on Harris and improved K-means is proposed. Firstly， the feature points were extracted with Harris. Secondly， feature point is matching after the improved K-means algorithm used for region division. Finally， RANSAC method is used to eliminate the wrong matching points among regions， and the precise feature points are obtained. The proposed algorithm can reduce the number of feature points， and it can increase the registration accuracy. The experimental results indicate that the proposed method is effective.

Key words：Harris; image registration; K-means algorithm; Random sampling consensus （RANSAC）