基于同名点追踪的空间相机成像拼接配准模型

分析了已有图像配准算法在遥感图像拼接配准方面面临的问题。根据空间相机TDICCD交错拼接的成像特点,提出了一种基于同名点轨迹追踪的成像拼接配准模型。通过建立辅助空间坐标系下的中心投影共线方程,将像点、摄像中心、景物点建立严谨的数学关系,可精确实现对同名像点在像面上的轨迹追踪。结合TDICCD在像面上的位置约束,计算图像上同名像对的纵向偏差像元数和横向偏差像元数。最后结合相机在轨所成条带图像和卫星辅助数据进行分析,选取多组像点进行配准,同名像对配准误差小于1 pixel,经验证模型算法可行。相比传统的遥感图像配准算法,该方法不需要已知图像内容,为一种严格的几何意义上的配准,具有很强的适应性和预测性,已应用在型号相机的地面复算,易移植应用于其他类型空间相机的图像配准与拼接。     

基于PCA与聚类匹配的光谱图像二次配准

针对光谱图像配准方法效果较差的问题,提出一种基于PCA算法和聚类算法相结合新的特征点匹配算法并将二次配准方法引入到配准过程中。该方法首先提取SURF特征点并描述特征点,接着利用本文提出的特征点匹配算法对特征点进行匹配以完成初次配准,最后以初次配准结果作为初始值,采用改进的Powell算法利用图像灰度信息进行精配准。实验结果表明,该方法配准精度高,同时可以有效地缩短了光谱图像配准的时间。     

基于高程和地物光谱约束的多光谱图像预处理算法

分视场滤光片型多光谱相机在利用拼接和配准生成多光谱图像时,受云、水等特殊地物的影响,利用现有方法生成的结果图像上容易出现条带噪声和错配现象。提出了一种三维信息约束下的尺度不变特征转换(SIFT)图像配准和地物光谱特性约束下的多光谱图像预处理算法,该算法利用三维信息约束的SIFT算子提高配准精度,同时在地物光谱特性约束下选取有效的辐射校正点提高图像拼接时各条带图像灰度的校正精度。实验结果表明,利用该方法对分视场多光谱相机数据进行预处理时,即使图像上存在云、水等特殊区域的地物,结果图像仍能保持高精度配准且无条带噪声。     

SAR 和光学图像精配准技术的研究

光学图像和SAR 图像的配准是实现多源图像融合和复合分析的基础,该文介绍了一种光学图像和SAR图像精配准的方法。首先采用人工的方式选择3～4 个同名控制点,在此基础上实现图像的粗略配准,保证SAR与光学图像尺度和旋转的归一化;然后在粗配准的光学图像上提取特征点,并分别采用不同的梯度算子提取SAR和光学图像的梯度强度,基于梯度强度进行归一化互相关,从而得到不同图像上的同名特征点;最后根据提取的同名特征点构建不规则三角网,并对每个三角网构成的小面元进行图像的精确配准,最终实现SAR 和光学图像的精配准。通过采用星载图像的精配准处理和检验,证明了该方法的可行性,能获得较好的配准效果。      

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。      

集成成像同名像点自筛选技术

从集成成像三维获取技术出发,利用光线追迹的方 法,理论分析了元素图像阵列中同名像点之间的关联性,得到了同名像点之间的等差关系, 并利用此关系式对光学获取的元素图像阵列提取的同名像点的结果进行筛选,去除误差大的 配准结果,从 而提升同名像点的配准精度。光学实验结果显示,对于同一物体进行三维获取,经本文的集 成成像 同名像点自筛选技术得到的结果是500mm,相对误差为0.4% ;而传统技术重构得到的结果为502mm,相对 误差为0.8%。我们所提的这种方法有效提升了再现精度,提升幅度为 50%,为集成成像三维形貌获取技术实现高精度获取提供了有效的技 术支持。     

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。     

基于区域特征与灰度交叉相关的序列图像拼接

针对具有平移、旋转、缩放变换的序列图像连续拼接,提出一种将基于区域特征的配准算法和基于灰度交叉相关的配准算法相结合的拼接算法。该算法用迭代阈值分割算法提取区域．利用区域特征进行配准,建立初始的同名区域对;然后以同名区域对的质心点作为特征点,基于图像的灰度信息,选择交叉相关准则作为度量;最后得到图像间的精确变换关系,实现序列图像的拼接。实验结果表明,算法配准率高,鲁棒性强。     

图像平滑在地面激光点云与影像融合中的应用

针对地面激光点云与影像数据的融合,提出一种利用激光点云反射强度值将点云三维数据化为二维图像信息,根据图像的情况从多种图像平滑的方法中利用图像客观质量评价选择出一种最优的图像平滑的方法将激光反射强度图像进行去噪,最后利用激光反射强度图像与影像的匹配得到同名点,从而实现激光点云数据与影像数据的配准达到数据的融合。     

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。     

基于区域互信息的特征级多光谱图像配准

提出了一种基于点特征的多光谱图像配准方法.利用SUSAN算法提取角点特征,采用域互信息(RMI)作为相似性测度获取初始匹配特征点集;在精匹配阶段,首先计算初始匹配征点对的匹配强度和明确度,进行松弛迭代,得到匹配强度和明确度都较大的一一对应关系的特征点对,然后利用马氏距离的仿射不变性筛选出正确的点对,将不正确的点对从初始匹配特征点集中删除,重新进行松弛迭代,重复上面的步骤,直到筛选不出新的正确点对为止;获取了足够多的同名控制点后,用最小二乘法估计初始仿射变换参数并迭代修正.实验结果表明,算法可以达到亚像素级的配准精度.     

采用区域互信息的多光谱与全色图像融合算法

为了提高多光谱与全色图像融合算法质量,提出了一种采用区域互信息的多光谱与全色图像融合算法。首先将多光谱图像变换至HSV彩色空间,并采用分水岭与区域合并的方法对V分量进行区域分割,得到区域分割映射,欧氏光谱距离作为区域合并的测度。然后采用非下采样Contourlet变换（Nonsubsample Contourlet Transform,NSCT）对多光谱图像V分量和全色图像进行多分辨率分解,将区域分割结果映射至全色图像,通过计算对应区域间的互信息对多分辨率分解系数进行融合,获得融合图像的分解系数,最后通过NSCT反变换实现融合图像重构。图像融合算法对比实验表明,文中融合算法在充分保留了多光谱图像光谱信息的同时,尽可能多地注入了全色图像的细节信息,有效提高了多光谱图像的边缘特征。     

综合有向纹理特征及其在多光谱图像融合中的应用

纹理特征是多光谱图像中除光谱特征以外的一类重要的图像特征。该文通过对有向纹理特征的分析提出了综合有向纹理特征的概念,建立了求解综合有向纹理特征的方法,并在此基础之上提出了基于图像冗余小波域的综合有向纹理特征重要中心系数算法。该算法将多光谱图像的光谱信息与形态信息进行了有机的结合,在保持源图像光谱特征的同时也考虑到了纹理特征对于融合效果的影响。对模拟及真实多光谱图像融合实验结果的主观视觉评价、客观定量分析说明该算法与现有的同类多光谱图像融合算法相比,能够更有效地融合源图像信息、更好地保持源图像纹理特征。     

基于改进蚁群算法和互信息的多光谱图像的配准

基于互信息的配准算法有精度高,自动化程度高,不需要对图像进行预处理等优点,已经被大量应用于多光谱图像配准中.但是在计算互信息时,出现了很多局部极值,这就为目标函数的寻优过程带来了很大的困难.提出了一种基于蚁群算法的配准参数寻优方法,改进蚂蚁在每层节点间的转移准则以及全局信息素的更新策略.实验证明,此方法不需要人工干预,对参数的初始值没有依赖性,配准成功率高.     

基于SLER检测的红外与可见光图像自动配准

针对可见光图像和红外图像配准问题,提出了一种新的自动配准方法.该算法通过同级极值区域检测子在灰度梯度图像上提取仿射协变区域.然后利用超图匹配算法确定匹配点对实现图像配准.该方法尤其适合于红外图像的质量或者边缘比对应的可见图像质量或边缘差情况下的异模配准.对一些具有挑战性的图像对进行试验,实验结果表明我们提出的方法比其他方法获得了更好的性能.     

基于特征点的红外与可见光图像配准研究

提出了一种基于特征点的红外和可见光图像配准方法。首先根据边缘图像的结构分别提取红外图像特征点和可见光图像特征点,其次根据结合了形状结构和灰度、梯度角信息的配准准则寻找两幅图像的对应特征点,最后利用三对特征点根据刚体变换得到图像的缩放倍率、旋转角度和平移坐标,从而实现两幅图像的配准,并通过实验给予了证明。     

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.     

结合NARF特征的改进型3D-NDT多视点云配准

提出了一种精确有效的多视图配准算法。首先,使用NARF算法对每幅点云进行关键点检测,并以NARF关键点为原点建立局部坐标系,估算FPFH描述符;其后使用基于RANSAC的对应估计和对应关系去除算法剔除错误对应关系,确定三维特征匹配点对,并求解出变换矩阵,完成初始配准。然后,使用3D-NDT算法体素化点云,并使用概率分布函数对点云精细配准。最后,使用逐步匹配法对一系列点云进行配准,使其全部配准到统一坐标系中。实验结果证明,该算法能精确的对由KinectV2.0获取的同一场景不同角度的多幅点云图像进行配准,且其配准精度较高。      

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。