遥感图像配准方法研究——综述

图像配准技术是近年来发展迅速的图像处理技术之一,是图像融合、图像镶嵌、超分辨率图像处理等领域所不可缺少的关键步骤.对遥感图像自动配准领域出现的最新技术进行了总结,并将图像配准方法分为三类:基于区域灰度的配准方法、基于图像特征的配准方法和基于对图像的理解和解释的配准方法.从原理和配准性能上对各类方法进行了分析,并指出了它们各自的优势和存在的问题.     

一种基于对称性边缘的多光谱图像配准方法

多光谱成像技术是遥感领域的一项重要技术。多光谱图像配准技术可以提高遥感图像的应用效率和能力。基于边缘结构在多光谱图像中较为稳定这一特性,提出了一种基于对称性边缘的多光谱图像配准方法,该方法主要包含“图像比例调整”、“对称性边缘提取”和“互信息配准”等三个步骤。基于天宫二号宽波段成像仪的遥感数据设计了一种多子图配准方案,验证了所提方法在可见光、短波红外和长波红外三个谱段之间图像配准的有效性。设置对比实验,将所提配准方法与其他多光谱图像配准方法进行比较,结果表明该方法在天宫二号宽波段遥感图像的配准中具有较高的精度。     

红外与可见光图像配准技术研究综述

多模态图像配准能提供比单模态图像配准更加丰富和全面的信息,红外与可见光图像配准作为一种常见的多模态配准类型,在电力、遥感、军事以及人脸识别等领域具有重要的应用价值。首先介绍了红外与可见光图像配准的相关技术并阐述了配准中存在的难点与挑战,然后详细分析和总结了基于区域、基于特征和基于深度学习3种红外与可见光图像配准方法,并分别阐述了不同配准方法的优缺点,之后概述了红外与可见光图像配准技术的实际应用,最后对红外与可见光图像配准未来的发展趋势进行讨论。     

基于小波和改进型Hausdorff距离的遥感图像配准方法

近年来,不断发展的遥感技术使传统的遥感图像配准方法显得难以胜任.本文介绍了一种准确、高效的遥感图像配准方法.该方法运用图像信息分层技术、小波多尺度图像分解和Harris角点检测算子进行特征点提取,构建一个特征点金字塔,利用改进型Hausdorff距离作为配准的相似性测度,从而实现遥感图像的配准.     

异分辨率高光谱图像的空间配准

近年来,高光谱成像仪迅速发展,可应用于越来越多更复杂的应用场景。人们对遥感图像处理精度等方面提出了更高的要求。图像配准作为遥感图像处理的重要步骤,对遥感图像的后续处理至关重要。遥感图像的配准方式很多,目前比较成熟的配准方式大多集中在不同传感器、相同分辨率下的配准;对于不同传感器、不同分辨率的遥感图像配准成果很少,所以本文对此进行了研究。提出了基于边缘特征寻找同名点的遥感图像配准算法,得到了图像配准结果,并对其进行了验证。相对于现有的配准算法,本文算法使得不同传感器、不同分辨率的遥感图像的配准精度大大提高。     

基于迭代更新的SIFT遥感图像配准算法

由于多光谱遥感图像之间存在复杂辐射差异，造成全色图像与其他波段图像通过尺度不变特征变换(Scale-Invariant Feature Transform, SIFT)算法进行图像配准时无法保证配准精度。针对这一问题，提出一种基于迭代更新策略的SIFT算法。该算法通过SIFT算法获取同名点，迭代更新求解单应性矩阵，获得基准图像与待配准图像之间的最优单应性矩阵实现图像配准。为验证所提方法的有效性和鲁棒性，在网通一号和高分二号遥感影像上进行了图像配准实验，实验结果表明，所提方法不仅可实现高精度的图像配准，还可以有效提升SIFT算法应对遥感图像辐射差异的鲁棒性。     

基于交叉累积剩余熵和NSCT的多模式遥感图像配准

图像配准是图像变化检测、融合、拼接等技术的 基础,在遥感图像处理领域具有广泛的应用 。利用非抽样Contourlet变换(NSCT)在图像分解上的灵活性,交叉累积剩余熵(CCRE)对遥感图像进行配准的有效性,提出一种基于CCRE和NSCT 的多模式遥感图像配准算法。首先对参考图像和待配准图像分别进行NSCT分解得到低频图像 ,然后采用CCRE作为相似性测度,利用牛顿法获得最优仿射变换模型的 参数对图像进行配准。实验 结果表明,本文方法能够较快的搜索到全局最优解,配准精度高,是一种有效的配准算法。     

MATLAB环境下的图像配准技术研究

图像配准技术常常用于医学图像对比分析,遥感数据分析以及目标定位、测量和分析等领域。阐述了图像配准的定义,采用人机交互的方法在待配准的图像间选择配准点,利用空间几何变换关系对输入图像进行几何变换,使用MATLAB软件提供的图像处理工具对图像进行配准。仿真实验表明,该方法简便,易于实现,能消除图像之间的位置差异,进行有效的配准。     

基于注意力和特征融合的光学遥感图像配准

针对部分基于深度学习的光学遥感图像配准模型配准精度较低、用时较长的问题，提出了一种结合了注意力块和残差网络的配准方法。首先使用随机颜色抖动增强数据，然后采用改进的双注意力块过滤图像中的无关信息和干扰信息，紧接着采用改进的残差网络提取过滤后图像的高、低维特征信息并进行融合。最后利用双向相关特征匹配得到两个匹配关系，并计算合成图像的匹配参数，再通过仿射变换完成图像配准。在四个数据集上的实验结果表明，平均配准精度提升了6.87%,而平均配准时间仅为1.23秒，提高了光学遥感图像配准的精度与效率。     

基于傅里叶变换的遥感图像配准

针对存在平移、旋转和尺度关系的多传感器、多谱段遥感图像配准问题,提出了一种基于边缘特征提取和伪对数极坐标傅里叶变换（EPLPFFT）的频域配准技术。采用边缘检测等图像预处理技术。提取了图像的大部分共有显著特征,有效消除了图像间的灰度差异;利用伪对数极坐标离散傅里叶变换（DFT）,改善了对数极坐标DFT的计算精度,从而可以通过对数极坐标频域配准技术配准经边缘提取后的特征图像。遥感图像的配准实验证实了这一方法的稳健性和配准精度。     

基于互信息和梯度的红外与可见光图像配准新方法

红外与可见光图像配准是常见的多传感器图像配准,在军事、遥感等领域有着广泛的应用。提出了一种基于互信息和图像梯度的红外与可见光图像的自动配准方法：首先,获得图像的梯度信息,然后根据定义的扩展结构获得边缘区域图像,选择最大归一化互信息作为相似性测度,使用Powell算法获得最佳配准参数。实验结果证明,本文方法较传统的基于互信息和梯度的配准方法,提高了配准的速度和精度,可以作为一种有效的粗配准的方法。     

基于多图像特征的遥感图像配准新方法

针对不同视角遥感图像配准中的非刚性几何畸变造成的配准误差,文章提出了一种基于尺度不变特征变换(SIFT)特征距离和几何结构描述符的精确方法,用于解决中等地形起伏和成像视点变化条件下遥感图像的配准问题。该方法采用尺度不变特征变换和部分强度不变特征描述符提取可靠的特征点集,利用变换过程中约束几何结构的多图像特征,提出一种新的算法来估计点集之间的精确对应关系。包括特征描述符提取、基于几何结构约束的改进SIFT特征点集配准和非刚性图像变换等步骤。对不同视点的无人机图像和卫星图像的实验结果表明,该方法相对于目前几种先进方法具有更佳的配准性能。     

基于优化ORB算法的遥感图像精确配准技术

对于遥感图像精准配准技术的问题,提出基于优化ORB算法的遥感图像精准配准技术。首先,实现特征匹配,通过改进ORB算法将特征点进行提取,并且实现描述符的创建及匹配,得到初始控制点;然后,使用随机采样一致性方法和变换参数估计相结合,将可能错误的匹配进行剔除;最后,通过最小二乘法对变换参数进行估计,实现图像的几何纠正。对算法配准技术进行实验,实验结果表明此方法得到的配准精度较高,能够进一步提高配准效率。     

基于单应性矩阵的SAR图像配准技术研究

通过分析单应性矩阵的特点,提出利用单应性矩阵来表示待配准SAR图像与参考矢量图像之间的空间变换模型,并以地理信息系统矢量图为参考,针对某局部遥感图像,分析了SAR图像的配准过程及配准结果.配准结果表明文章提出的配准方法具有人机交互少、算法鲁棒、配准效果好的优点.     

最优控制点选取的遥感图像亚像素配准算法

分析了已有图像配准算法应用遥感图像配准方面的面临的问题,针对提高不同模态遥感图像配准精度问题,提出了一种人工辅助多模态图像配准算法。该算法首先由人工对待配准图像(测试图像)和参考图像输入控制点,利用高斯差分算子确定测试图像极值点;其次利用投影变换和最小线性平方差算法计算双边平均配准误差;最后,根据配准误差自动对控制点进行亚像素调整,取得亚像素级控制点匹配,实现遥感图像精确配准。实验结果表明,该算法具备更高的配准精度。      

红外与可见光图像配准方法分类及现状

红外与可见光图像配准作为一类重要的多传感器图像配准方法,在自动控制、机器人、遥感及军事应用等领域发挥着重要作用.介绍了红外与可见光图像配准问题的本质及难点,从原理上总结了大部分配准算法的基本步骤,并将现有的配准方法分为两类:基于区域的配准方法和基于特征的配准方法.从算法的可行性角度出发,分析了几种具有代表性的配准方法及其优缺点,最后对其未来的发展进行了展望.     

采用各向异性尺度空间的遥感图像配准

基于多特征点的遥感图像配准方法应用在油田遥感图像上时,很难为其找到足够多的正确对应关系且花费时间也较长.为此,提出了基于各向异性尺度空间的遥感图像配准方法.该算法首先使用自适应的侧窗滤波技术构建各向异性尺度空间,然后采用改进的邻域分块思想进行特征描述,最后使用增强的匹配点过滤增加特征点匹配的数量.实验结果表明,所提方法不仅保证了配准精度在90％以上,而且在速度上比原算法提高了10％以上.     

图像配准技术性能评估及实现概况

图像配准是解决图像融合、图像镶嵌和变化检测等问题的必要前提,其应用遍及军事、遥感、医学和计算机视觉等多个领域.首先概括了图像配准技术的研究内容,然后全面论述了配准技术的性能评估及其系统实现问题,最后指出了该领域存在的主要问题,并展望了进一步的发展方向.     

图像配准技术研究进展

图像配准是解决图像融合、图像镶嵌和变化检测等问题的必要前提,其应用遍及军事、遥感、医学和计算机视觉等多个领域.简要回顾了图像配准技术的发展史和研究现状,重点阐述了当前的技术热点和应用趋势,最后展望了进一步的研究方向.     

基于最大化对齐度的多模态图像自动配准

该文讨论图像配准的广义定义并提出一种新的图像配准准则对齐度。对齐度能够正确地反映两幅不同灰度属性的图像是否配准,并且将图像配准归结为对齐度的最大化。新准则可以用来配准多模态图像包括灰度属性差异很大的图像。该文应用多分辨率方法和Powell方向族搜索法来最大化对齐度。因此,用该方法可以自动地处理图像配准问题,不需要定义地标点或特征点。多模态医学图像和遥感图像的自动配准的例子说明了该文方法的有效性。