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龙图腾网获悉北京邮电大学;中国电波传播研究所(中国电子科技集团公司第二十二研究所)申请的专利一种基于改进的PIIFD特征描述的多源遥感图像配准方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN117115214B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310875072.X，技术领域涉及：G06T7/33；该发明授权一种基于改进的PIIFD特征描述的多源遥感图像配准方法是由李宁;李雨轩;焦继超;徐威;逄敏;董建业;李嘉俊设计研发完成，并于2023-07-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进的PIIFD特征描述的多源遥感图像配准方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于改进的PIIFD特征描述的多源遥感图像配准方法，属于视觉图像处理领域；具体为：首先，分别提取待配准的多源遥感图像和参考图像各自的特征点；对每个特征点通过改进的PIIFD描述符进行特征描述，得到各特征点对应的特征描述符向量；然后，采用BBF方法，利用特征描述符向量进行双向初始匹配，并利用特征主方向和RANSAC法对错误的匹配进行剔除，得到精匹配点对；根据变换方式的不同选择对应数量的精匹配点对进行变换矩阵的计算，并用最小二乘法优化变换矩阵的参数；最后，将优化了参数的变换矩阵与待配准图像进行相乘，得到最终配准结果。本发明解决了多尺度图像难以配准的问题，在匹配数量以及配准精度上都具有一定优势，实用性较强。

本发明授权一种基于改进的PIIFD特征描述的多源遥感图像配准方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进的PIIFD特征描述的多源遥感图像配准方法，其特征在于，具体步骤如下： 步骤一、对待配准的多源遥感图像和参考图像，选取KAZE方法分别提取两张图像各自的特征点； 步骤二、对每个特征点通过改进的PIIFD描述符进行特征描述，得到各特征点对应的特征描述符向量； 具体过程为： 首先，针对特征点，计算其尺度因子，如下式： ， 为常量；为调节尺度范围的变量；S为子层总数，和分别为Octave尺度空间组数和sublevel子层数； 然后，通过尺度因子与标准定量k相乘，得到改进的自适应多尺度PIIFD描述符检测邻域大小为； 最后，在大小为的检测邻域内，计算改进的PIIFD描述符提取描述子； 具体为：从的正方形邻域中，提取16个小正方形组成的区域，每个小正方形的区域为，对应一个方向直方图； 通过计算相反方向的和，将16个平均覆盖0~2π，方向分别为0°,22.5°,...,337.5°的方向直方图转换为8个平均覆盖0~π，方向分别为0°,22.5°,...,157.5°的退化方向直方图，接着利用退化方向直方图以及其180°旋转矩阵的行向量构建的线性描述符，将其归一化得到特征点对应的长度为128的描述符向量； 步骤三、采用BBF方法，利用特征描述符向量进行双向初始匹配，并利用特征主方向进行误匹配剔除，再采用RANSAC法对错误的匹配进行剔除，得到精匹配点对； 具体为： 步骤301、针对待配准图像当前特征点a，依次计算该特征点a和参考图像中的所有特征点之间的欧式距离，选择满足条件的最近特征点，与特征点a进行匹配，加入初始匹配结果中； 满足的条件如下： 参考图像中最近的特征点和次近的特征点满足如下公式： ， 其中为所述特征点a与最近特征点的欧式距离，为所述特征点a与次近特征点的欧式距离，为预设阀值； 步骤302、对初始匹配结果进行统计，利用特征主方向进行旋转误差的排除； 具体为： 随机选择初始匹配对应的两组特征点，其主方向分别为和，为匹配对数量，为两组匹配特征点的主方向角度，所以特征主方向角度差值为： ， 将图像扭至同一方向后，剔除不满足的匹配对，剩下相匹配的匹配对，即为排除了旋转误差后的匹配结果； 步骤303、用RANSAC对错误匹配进行剔除； 具体是：针对当前次迭代，从排除了旋转误差后的匹配对中随机抽取4个不共线的匹配点对作为样本数据计算出变换矩阵H，记为矩阵模型M； 然后，依次计算每个匹配对与矩阵模型M的代价函数误差，若误差小于设定的阈值，将当前匹配对加入内点集I； 迭代次数自增1，再次随机抽取4个不共线的匹配点对作为样本，计算矩阵模型M1，同理，计算每个匹配点对与矩阵模型M1的代价函数误差，将误差小于设定阈值的匹配对点加入内点集I1中； 直至达到设定的迭代次数，选择匹配点对数量最多的内点集作为精匹配点对； 步骤四、从精匹配点对中，根据变换方式的不同选择对应数量的精匹配点对进行变换矩阵的计算，并用最小二乘法优化变换矩阵的参数； 步骤五、将优化了参数的变换矩阵与待配准图像进行相乘，得到最终配准结果。

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