(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202210403670.2 (22)申请日 2022.04.18 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 114742707 A (43)申请公布日 2022.07.12 (73)专利权人 中科星睿 科技 （北京） 有限公司 地址 100094 北京市海淀区高梁桥 斜街42 号626室 (72)发明人 区东　何云　 (74)专利代理 机构 北京唯智勤实知识产权代理 事务所(普通 合伙) 11557 专利代理师 孙姣 (51)Int.Cl. G06T 3/40(2006.01) G06T 5/00(2006.01) G06T 1/00(2006.01) G06V 10/46(2022.01) G06V 10/74(2022.01) G06V 10/762(2022.01)G06V 10/82(2022.01) G06K 9/62(2022.01) G06N 3/04(2006.01) (56)对比文件 WO 2013146 566 A1,2013.10.0 3 CN 113793266 A,2021.12.14 CN 114036971 A,202 2.02.11 CN 109087245 A,2018.12.25 CN 112750075 A,2021.0 5.04 CN 108416732 A,2018.08.17 JP 2016005263 A,2016.01.12 US 20120 50525 A1,2012.0 3.01 US 201618 8992 A1,2016.0 6.30 Sun G , Weng Y , Shi C . .Large parallax image matching based o n Graph Matching. 《Journal of Physics: Co nference Series》 .2021, (续) 审查员 黄剑飞 (54)发明名称 多源遥感图像拼接方法、 装置、 电子设备和 可读介质 (57)摘要 本公开的实施例公开了多源遥感图像拼接 方法、 装置、 电子设备和可读介质。 该方法的一具 体实施方式包括： 对遥感图像序列中的遥感图像 进行图像矫正， 以生成矫正后遥感图像； 对矫正 后遥感图像序列中的每张矫正后遥感图像进行 特征点采集， 以生成特征点信息组； 根据特征点 信息组序列， 对矫正后遥感图像序列中的矫正后 遥感图像进行图像匹配， 以生 成图像匹配信息集 合； 根据图像匹配信息集合和矫正后遥感图像序 列中的矫正后遥感图像的图像采集时间， 生成目 标关系图； 根据目标关系图， 对矫正后遥感图像 序列中的矫正后遥感图像进行图像拼接， 以生成 候选遥感图像； 对候选遥感图像进行水印添加，以生成目标遥感图像。 该实施方式提高了图像拼 接的成功率。 [转续页] 权利要求书3页 说明书11页 附图6页 CN 114742707 B 2022.09.27 CN 114742707 B (56)对比文件 李欢欢等.基于Harris与SIFT算法的自动图 像拼接. 《计算机 工程与科 学》 .2012,第34卷(第 11期),104-108. 韩文超等.基于POS系统的无 人机遥感图像 融合方法的研究与实现. 《遥感信息》 .2013,第28 卷(第03期),80-84、 90.秦绪佳等.基 于最佳缝合线的序列遥感图像 拼接融合方法. 《计算机科 学》 .2015,第42卷(第 10期),306-310. 么鸿原等.遥感图像拼接中改进的图像预处 理算法研究. 《计算机与数字 工程》 .2020,第3 64 卷(第02期),428-432.2/2 页 2[接上页] CN 114742707 B1.一种多源遥感图像拼接方法， 包括： 对遥感图像序列中的遥感图像进行图像矫正， 以生成矫正后遥感图像， 得到矫正后遥 感图像序列， 其中， 所述遥感 图像序列中的遥感图像是 由多个遥感图像采集设备采集得到 的； 对所述矫正后遥感图像序列中的每张矫正后遥感图像进行特征点采集， 以生成特征点 信息组， 得到特 征点信息组序列； 根据所述特征点信 息组序列， 对所述矫正后遥感图像序列中的矫正后遥感图像进行图 像匹配， 以生成图像匹配信息集 合； 根据所述图像匹配信息集合和所述矫正后遥感图像序列中的矫正后遥感图像的图像 采集时间， 生成目标关系图， 其中， 所述目标关系图为有向图； 根据所述目标关系图， 对所述矫正后遥感图像序列中的矫正后遥感图像进行图像拼 接， 以生成候选 遥感图像； 对所述候选遥感图像进行 水印添加， 以生成目标遥感图像。 2.根据权利要求1所述的方法， 其中， 所述方法还 包括： 对所述目标遥感图像进行对象检测， 以生成候选对象信 息， 得到候选对象信息集合， 其 中， 所述候选对象信息集 合中的候选对象信息包括： 对象类别和对象置信度； 从所述候选对象信 息集合中筛选出包括的对象类别与目标类别一致、 且包括的对象置 信度大于目标置信度的候选对象信息， 作为目标对象信息， 得到目标对象信息集 合； 对于所述目标对象信息集 合中的每 个目标对象信息， 执 行以下处 理步骤： 确定所述目标对象信 息对应的目标对象在所述目标遥感图像中的区域， 以生成区域信 息； 对所述区域信息对应的区域进行 阴影识别， 以生成阴影区域信息； 根据所述 区域信息和阴影区域信 息， 生成所述目标对象信 息对应的目标对象的尺寸位 置信息； 在所述目标遥感图像上 标注得到的多个尺寸 位置信息 。 3.根据权利要求2所述的方法， 其中， 所述对所述矫正后遥感图像序列中的每张矫正后 遥感图像进行 特征点采集， 以生成特 征点信息组， 包括： 对所述矫正后遥感图像进行图像预处 理， 以生成预处 理后的遥感图像； 将所述预处理后的遥感图像输入预先训练 的特征点识别模型， 以生成所述矫正后遥感 图像对应的特 征点信息组。 4.根据权利要求3所述的方法， 其中， 所述根据所述特征点信息组序列， 对所述矫正后 遥感图像序列中的矫 正后遥感图像进行图像匹配， 以生成图像匹配信息集 合， 包括： 根据所述特征点信 息组序列中的每个特征点信 息组包括的各个特征点信 息， 构建多个 连通区域， 得到连通区域组序列； 将所述连通区域组序列 作为初始连通区域组序列， 执 行以下图像匹配步骤： 从连通区域组序列中选取一个连通 区域组， 以生成目标连通区域组和候选连通 区域组 序列， 其中， 候选连通区域组序列是去除目标 连通区域组的连通区域组序列； 确定目标连通区域组中的每个目标连通区域和候选连通区域组序列中的每个候选连 通区域的区域相似度；权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 114742707 B 3