Delaunay三角网优化下的小面元遥感影像配准算法

针对遥感影像配准中控制点分布不均匀而影响配准精度的问题,论文提出三角网优化模型下的小面元遥感影像配准算法。首先利用RFM模型与DSM数据对其进行正射纠正;其次采用SIFT算子匹配特征点,通过RANSAC算法对其优化;同时设置影像边缘格网点,综合利用仿射变换、核线约束和灰度相似性约束匹配边缘格网点;构建初始Delaunay三角网,通过三角单元面积与角度双重约束优化三角网;最终通过扫描线填充算法实现小面元影像配准。多组实验结果表明该算法在遥感影像配准中的适用性和有效性,影像配准精度可达到亚像素级,使得存在地形起伏的遥感影像配准问题得到了有效解决。      

两阶段平移、旋转图像高精度配准算法

图像配准在图像处理中是十分重要的,通常是许多现代图像处理和计算机视觉任务一个关键的预处理步骤,许多算法和技术已经被提出用来解决配准问题.本文提出一种稳健的两阶段层次配准算法,在频域组合相位相关和谱对消技术对平移和旋转图像获得亚像素精度的配准.算法第一阶段首先利用一维FFT技术实现图像的旋转以确定旋转角度,并利用这个旋转角度将两幅图像之间的运动简化为平移运动,然后利用相位相关法确定整数像素平移参数.算法第二阶段运用谱对消技术确定亚像素平移参数.提出的算法甚至在图像因为下采样而包含混淆误差情况下仍然能够获得亚像素精度配准.     

快速亚像素图像配准算法研究

亚像素图像配准是图像配准技术中的研究热点。常用的亚像素配准算法是相位相关法与拟合方法的结合。针对该方法中存在的时间和精度不能同时达到最优的问题,提出了基于角度-平移信号频率估计的亚像素配准算法,利用相位相关中的交叉功率谱的角度信息构建出了角度-平移一维信号,运用DFT相位差分法准确估计出一维信号的频率,进而计算出图像间的亚像素平移量。通过在Matlab下仿真实验,验证了本文算法在时间和精度上均优于拟合法。     

多光谱遥感卫星图像的精确配准方法研究

针对一组多光谱遥感图像中,各谱段图像之间配准不一致的问题,本文提出了一种基于特征点的快速自动配准方法。在图像信息熵的基础上,利用环形移动窗口,自动快速寻找感兴趣区域, 并利用尺度不变特征转换（SIFT）算法提取特征。为提高精度,文中对特征初匹配方法作了改进,并用余弦定理和空间距离约束条件剔除误匹配点,之后提取最稳定的特征点对计算变换参数,完成配准。最后根据配准前后图像的互信息和特征点的均方根误差（RMSE）来衡量配准的程度。通过对大量中巴地球资源卫星拍摄的多光谱图像进行实验,该方法能达到亚像素级配准精度,并能快速对各谱段图像进行配准。      

基于SURF和矩阵乘法的超大规模遥感图像亚像素配准算法研究

图像配准是一项基本而又非常关键的图像预处理技术。在很多应用领域,要求配准精度达到亚像素级。现有的相位相关法具有精度高、计算简单等特点,但是随着图像规模的增大,计算付出的时间代价是巨大的。本文提出基于SURF和矩阵乘法相位相关法的超大规模遥感图像亚像素配准算法,采用化整为零的方法,首先把整幅图像划分成不同区域,其次使用改进的Canny算法进行边缘分割,去除无用信息,再次使用SURF算法提取特征,最后在关键点周围使用矩阵乘法相位相关估计图像亚像素偏移量。实验表明本文提出的算法不仅提高了算法运行速度,同时也解决了图像尺寸太大导致一般计算机无法处理的问题。并且由于矩阵乘法相位相关的良好抗噪声特性,因此即使存在噪声,算法仍然可以获得较高的亚像素偏移量估计精度。     

基于相位相关和模板匹配的亚像素图像配准参数估计

针对图像配准中的亚像素参数估计问题,提出了一种相位相关和模板匹配相结合的方法。该方法先采用相位相关法进行粗配准,找到整像素平移;然后运用模板(窗口)匹配和基于最小二乘的曲面拟合法实现亚像素图像配准参数估计。通过实验表明该方法可以充分利用FFT的高效运算,达到亚像素精度。     

长波红外双线列探测器推扫图像配准技术研究

宽波段成像仪上搭载了一个双通道长波红外相机,采用推扫方式成像。分析了相机获取的2个通道遥感图像存在的3种失配变换类型,结合SIFT特征算子,给出了一组配准参数,配准精度达到亚像素级,满足了利用双通道遥感数据和分裂窗算法反演地温的需求。     

遥感影像的半自动配准

图像的半自动配准是当前比较先进的图像配准技术。该方法基于初步定位基础,利用模板相关的匹配方法,根据遥感图像之间灰度分布的相关性,选取数量丰富的配准控制点,利用相关系数准则进行图像间的相似性度量,可达到较高的配准精度。实验结果表明,该匹配方法用于遥感图像的配准能够有效提高图像处理的速度以及校正图像的定位精度。     

基于特征的遥感图像自动配准算法

面向光学图像的多时相、多光谱、多传感器图像的自动配准,本文描述一个基于特征的高精度图像配准算法.它以点映射配准技术为基础,处理具有全局仿射几何失真的图像配准问题.首先,通过边缘检测和相应的后处理提取封闭边界;其次,根据边界链码相关和区域不变矩匹配策略建立边界的对应,并对对应重心即匹配点对进行一致性检测获得基元控制点;最后,估计初始变换参数,并通过显著点片的相关匹配来增加控制点个数,迭代修正变换参数以提高配准精度.多种遥感图像数据的配准实验和对比试验证实了的自动算法具有较高的可靠性和配准精度.     

基于核回归正则项的图像超分辨率重建

讨论了图像成像的基本模型,并提出了一种基于调整核回归函数作为正则项的序列图像重建算法。该算法是对已经提出的核回归算法的改进,减少其在超分辨率图像重建时的运算量。而且在图像配准过程中针对图像间只存在平移和旋转变换,采用了基于矩形像素值的亚像素配准方法,以提高配准的速度和精度。利用此算法对序列图像进行重建仿真,并通过结论得出其在噪声严重的情况下具有更好的边缘保留特性。     

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.     

基于SIFT和Affinity Propagation的遥感图像配准算法

随着传感器和光学影像测量等各种技术的快速发展,航空遥感技术已经在电力巡检、森林防火、地理测绘等领域中发挥着越来越重要的作用,而图像配准作为遥感图像的预处理步骤为图像融合等后续处理提供了参考和依据,目前已经成为遥感图像处理领域的研究热点。文中提出了一种基于尺度不变特征变换（Scale-invariant Feature Transform,SIFT）和仿射传播聚类（Affinity Propagation,AP）的图像配准算法。该算法与原有算法相比优势在于无需预先设定参数,并且实验仿真表明该算法能有效地对多源图像进行高精度的配准,与随机抽样一致算法（Random Sample Consensus,RANSAC）相比提高了正确匹配点的数目。     

An Automatic Image Registration for Applications in Remote Sensing

This paper deals with a major problem encountered in the area of remote sensing consisting of the registration of multitemporal and/or multisensor images. In general, such images have different gray-level characteristics, and simple techniques such as those based on correlation cannot be applied directly. In this work, a new automatic satellite image registration approach is proposed. This technique exploits the invariant relations between regions of a reference and a sensed image, respectively. It involves an edge-based selection of the most distinctive control points (CPs) in the reference image. The search for the corresponding CPs in the sensed image is based on local similarity detection by means of template matching according to a combined invariants-based similarity measure. The final warping of the images according to the selected CPs is performed by using the thin-plate spline interpolation. The procedure is fully automatic and computationally efficient. The proposed algorithm for this technique has been successfully applied to register multitemporal SPOT and synthetic aperture radar images from urban and agricultural areas. The experimental results demonstrate the robustness, efficiency and accuracy of the algorithm.     

A Sub-pixel Disparity Refinement Algorithm Based on Lagrange Interp olation

A sub-pixel disparity refinement algorithm based on Lagrange interpolation is proposed to calculate the sub-pixel disparity and the elevation of the target con-struction on the remote sensing image. The accurate in-teger matching feature points are obtained by improved affine scale invariant feature transform. A series of inter-polation samples can be estimated through the three times magnification results of each feature matching point and its close neighbor pixels. The final sub-pixel deviation can be calculated by the interpolation samples. Experiment re-sults show that a more accurate elevation information can be obtained on the remote sensing image with corrective epipolar line, and an accurate sub-pixel disparity result can be estimated without the epipolar line constraint as well.     

影像配准中遥感影像库的应用

在目标变化检测和识别过程中,影像的高精度配准是极为重要的环节,它直接决定了变化检测和识别的成败,然而配准过程中参考影像的获取和配准控制点的提取一直是工程实践中的难点;以遥感影像库为配准参考影像,提取配准控制点,对系统内部处理的遥感影像进行精确配准,很好地解决了不同分辨率参考影像的获取和有效控制点的提取,并使待配准影像和影像库数据获得一致的地理坐标系统,能取得较好的效果。     

多源遥感影像高精度自动配准方法研究

针对遥感影像本身存在纹理差异,特征点提取不均匀的自动配准问题,提出了一种新的多源遥感影像高精度自动配准方法。首先,对Harris算子进行了改进,使其提取特征点覆盖范围更广;然后,对影像进行分块处理,对每块用文章改进的Harris算子进行特征点提取,并采用分块迭代剔除策略,保证了特征点在整幅影像中的均匀分布和非冗余分布;其次提出了金字塔-双向-最小二乘多匹配算法进行影像匹配,完成了最终同名点选取;最后利用小三角形面元TIN对影像进行了精确纠正。实验结果表明本文方法获取同名点均匀合理,能够更好地实现多源遥感影像的高精度配准,具有一定实际意义。     

一种快速的亚像素图像配准算法

图像超分辨率重建是在现有红外探测器基础上提升空间分辨率的一种有效方法。超分辨率图像重建是利用一组相互之间存在亚像素位移的低分辨率图像构造出一幅高分辨率的图像,快速、高精度估计图像间的位移是其关键技术之一。提出了一种用于超分辨率重建的亚像素配准算法,算法由特征检测、像素级配准和亚像素级配准三个处理过程组成。在特征检测过程,首先采用梯度算子对图像进行边缘检测,然后对边缘点进行角点预检测,排除非角点像素点,之后再进行Harris角点检测,大大减少了计算量;在像素级配准过程,用NCC算法进行像素级配准,用统计方法去除误匹配点对;在亚像素级配准过程,先对像素级匹配点的邻域进行插值放大,再进行亚像素匹配,误匹配点剔除,相对偏移量计算。对提出的算法进行了仿真实验,结果显示本算法的速度较类似算法速度有较大的提高。