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摘要：本发明公开了一种水下摆扫型高光谱相机的图像校正方法和系统，通过辅助定位装置和声呐获取水下摆扫型高光谱相机当前的地理位置、拍摄姿态角和目标距离值信息；利用水下摆扫型高光谱相机和宽视场RGB校正相机对目标区域进行图像采集；将相机当前的地理位置、拍摄姿态角信息输入到宽视场RGB校正相机中，生成目标区域的自校正RGB图像；对自校正RGB图像和待校正的原始高光谱图像进行特征匹配；通过有限元分析方法求解位移矩阵，并以此对待校正的原始高光谱图像进行校正。上述方法和系统能够改善水下摆扫型高光谱相机获取图像中的像元畸变问题，提高相机的成像质量，使最终获取的水下图像目标尺寸与实物相比不会产生明显失真。

主权项：1.一种水下摆扫型高光谱相机的图像校正方法，其特征在于，所述方法包括：步骤1、通过辅助定位装置和声呐获取水下摆扫型高光谱相机当前的地理位置、拍摄姿态角和目标距离值信息；步骤2、利用所述水下摆扫型高光谱相机和宽视场RGB校正相机对目标区域进行图像采集，得到待校正的原始高光谱图像和用于提供校正参考信息的宽视场RGB图像；步骤3、将步骤1获取的水下摆扫型高光谱相机当前的地理位置、拍摄姿态角信息输入到所述宽视场RGB校正相机中，生成目标区域的自校正RGB图像；步骤4、对自校正RGB图像和待校正的原始高光谱图像进行特征匹配；所述步骤4的过程具体为：通过所述水下摆扫型高光谱相机当前的拍摄姿态角信息和摆扫角度信息对待校正的原始高光谱图像进行初始几何校正，得到初始校正高光谱图像矩阵I；通过高斯差分DoG空间极值检测，分别计算自校正RGB图像的矩阵R和初始校正高光谱图像矩阵I的特征点集和对应的SIFT特征描述子；将矩阵R和I的特征点进行匹配，生成匹配的特征点对集合S，并根据匹配度由高到低对特征点对集合S中的元素进行排序；判断特征点对集合S中的元素数N，若N大于800，则对特征点对集合S进行截断，去除第801及之后的元素，仅保留前800个特征点对；若N小于或等于800，则保持特征点对集合S中的元素不变；步骤5、将步骤4匹配后的特征点进行网格划分，通过有限元分析方法求解位移矩阵，并以此对待校正的原始高光谱图像进行校正；所述步骤5的过程具体为：根据特征点对集合S中的元素，分别对自校正RGB图像的矩阵R和初始校正高光谱图像矩阵I进行三角网格划分；对于每一个网格，通过有限元分析方法，根据三角形单元节点求解单元刚度矩阵K及单元载荷矩阵F，分别表示为： 其中，D是弹性矩阵；B为单元应变矩阵；I为图像灰度值；N为型函数；E为弹性模量；Δ为网格面积；x和y为网格节点的坐标值；上标T代表矩阵转置，下标1、2、3分别对应三角形单元的三个节点；d代表微分；为梯度算子；对有限元方程Kμ＝F进行求解，得到每一个网格内所有像素点的位移矩阵μ；重复上述求解过程，得到所有网格内像素点的位移，再根据位移对初始校正高光谱图像矩阵I进行变换，得到校正后的高光谱图像。

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百度查询： 中国科学院空天信息创新研究院 一种水下摆扫型高光谱相机的图像校正方法和系统