多源遥感影像多项式配准精度影响因素分析

影响遥感影像配准精度的因素众多,基于多项式配准模型在遥感影像配准中的应用,针对地形起伏、控制点分布、多项式配准模型次数、配准影像的多源异质性等影响多源遥感影像配准精度的因素,采用TM、SPOT和SAR等多源遥感影像进行了广泛的多项式配准实验分析,总结得出了上述各因素对多源遥感影像多项式配准精度的影响规律,为多源遥感影像的多项式配准实践提供一定的指导。     

一种利用点特征和互信息的多源遥感影像配准方法

针对多源遥感影像间几何形变和辐射差异所引起的配准困难问题,该文提出一种利用点特征和互信息的影像配准方法。该方法首先利用Harris算子,采用分块的提取策略,在参考影像上检测出大量、分布均匀的特征点,然后以互信息作为相似性,并采用双向匹配的策略在输入影像上进行同名点识别,同时进行粗差剔除,最后根据获取的同名点建立不规则三角网,对输入影像进行逐三角网纠正,最终实现影像的配准。通过选择两种不同类型的多源遥感影像进行试验,结果表明该方法具有较强的适应性并且配准精度较高。     

基于AROP程序包的类Landsat遥感影像配准与正射纠正试验和精度分析

遥感影像的精确配准和正射纠正是进行图像融合、变化检测、图像镶嵌、定量遥感建模、多时相和多传感器影像协同应用的基础和前提。以美国国家航空和航天管理局下设LEDAPS(Landsat Ecosystem Disturbance Adaptive Processing System)课题组开发的配准与正射纠正程序包AROP(Automated Registration and Orthorectification Package)为例,详细阐述了其配准的原理与程序设计流程,并对其配准的精度进行了分析和评价。试验表明:AROP程序包算法能够找出足够的控制点,且控制点分布较为均匀,配准误差小于0.5个像元。误差特征表现为:扫描误差明显大于航向误差,误差的结果与影像漂移、DEM、坡度存在一定的相关性,高程和坡度是影响配准精度的主要因素之一。该程序包目前能够用于对我国CBERS影像的正射校正以及波段不匹配处理,但是对HJ卫星CCD影像数据配准还有待于进一步研究。     

多源遥感影像自动配准技术的研究进展

综合利用多种不同遥感卫星获取的数据,可以较为全面地反映观测对象的几何和物理特性,有利于后续影像融合、影像分类等操作的进行,但是不同传感器设计各异,使多源影像自动配准难度重重。为此本文首先对自动配准的流程进行简要介绍,进而对国内外多源遥感影像的自动配准技术进行了分析和评述,最后总结了多源遥感影像自动配准技术面临的主要问题,并展望了其未来的发展方向。     

基于图像匹配的星载遥感影像自动几何精校正算法

提出了一种新的基于匹配技术的自动几何精校正算法,可以解决遥感影像人工几何纠正方法精度差、效率低等问题。该算法基于控制点图像片与待校正影像匹配实现控制点自动选取,然后进行异常匹配检测剔除匹配错误的控制点,保证控制点选择的精确性,并最后对遥感影像实施精校正。同时,根据以往研究成果,提出了一种更加快速、有效的多判据匹配算法。以遥感影像（光学/SAR）实例进行验证,结果证明了该方法的有效性和鲁棒性。     

基于IDL语言与控制点影像数据库的图像自动配准技术研究

遥感影像自动配准是遥感影像处理与摄影测量领域一个重要问题。采用数据分析和图像化交互语言(IDL语言)与控制点影像数据库,利用相关系数方法实现控制点影像与原始影像的自动配准。验证表明,配准具有较高的精度和较强的实用性。     

基于SURF描述子的遥感影像配准

针对多源遥感影像的配准问题,提出一种基于SURF描述子的匹配算法,该算法具有稳健及高精度特性,采用SURF匹配算法得到同名点,利用一次多项式、Forstner算子和最小二乘原理由粗及精地剔除残差较大的同名点,利用提取的密集同名点构建三角网,对影像进行分块精确纠正。实验结果表明,该算法能够实现多源遥感影像的高精度配准。     

SAR影像配准中控制点粗差剔除方法研究

复数影像配准是雷达干涉测量中的关键步骤之一,而配准中选取的控制点往往存在粗差,影响配准精度。分析了SAR影像配准时控制点粗差产生的原因,提出了方差因子检验和Baarda数据探测法剔除控制点粗差的方法,建立了基于可靠控制点计算影像纠正的几何变换模型。利用ENVISAT卫星ASAR图像对所提方法进行了验证,结果表明,影像配准的精度达到了0.1像素,粗差剔除后SAR影像配准精度有明显提高。     

基于SIFT点特征和Canny边缘特征匹配的多源遥感影像配准研究

针对多源遥感影像的配准,提出了一种结合SIFT点特征和Canny边缘特征匹配的配准算法。该算法首先采用SIF7算法提取点特征并进行影像粗配准,在获得初始仿射变换参数后,采用Canny算法提取边缘特征,并采用成本函数法进行边缘点匹配,经粗差滤除后得到有效的匹配特征点对,随之进行影像精配准。该算法结合了SIFT、算法和Canny算法的优点,解决了多源遥感影像因辐射差异和几何差异造成的难以正确配准的问题。实验结果表明,算法具有较强的鲁棒性,并取得了较好的配准精度。     

基于SIFT和NCC的多源遥感影像配准方法

针对多源遥感影像的配准,提出了一种结合SIFT算法和归一化互相关（NCC）匹配算法的配准方法。该方法采用SIFT算法提取特征点并进行匹配得到一定数量的特征点对后,利用SIFT特征点的尺度和方向信息对NCC进行改进,进一步从未能匹配的特征点中获取匹配点对,经粗差滤除后得到有效的匹配特征点对,随之进行影像配准。方法结合了SIFT算法和NCC算法的优点,解决了多源遥感影像因辐射差异和几何差异造成的难以正确配准的问题。实验结果表明,算法具有较强的鲁棒性,并取得了较好的配准精度。     

基于边缘特征的多源高分辨率影像配准

针对多源高分辨率影像之间较大的非线性辐射差异和局部几何变形造成较差配准精度的问题,提出一种基于边缘特征的多源高分辨率影像配准方法。该方法首先通过各向异性扩散滤波构造输入影像的非线性尺度空间,在此基础上计算每一尺度的扩展相位一致性最大矩以获取丰富的边缘特征,并利用基于分块策略的FAST检测器提取稳定的特征点;其次利用多尺度多方向LogGabor滤波生成主方向索引图（Main Orientated Index Map,MOIM）,并结合高斯加权构建一种稳健的特征描述子;最后采用巴氏距离和快速采样一致（Fast Sample Consensus,FSC）方法获取同名点。选择多组多源高分辨率影像进行实验,结果表明：该方法能够有效克服多源高分辨率影像间非线性辐射差异和局部几何变形,配准效果好于其他相关方法,并且平均配准精度优于1个像素。     

基于SIFT与互信息筛选优化的遥感影像配准

针对多源多尺度影像配准中存在误匹配率较高和配准精度较低的问题,提出了一种基于（Scale-Invariant Feature Transform SIFT）与互信息筛选优化的影像配准算法。首先,采用SIFT算法进行特征点提取,通过快速最近邻逼近搜索（Fast Approximate Nearest Neighbors Search Library,FLANN）算法完成待配准影像的粗匹配,其次,在初始匹配点周围建立4×4邻域,计算匹配点之间的互信息值,对互信息值较小的匹配点进行剔除,寻求筛选优化后的最优变换矩阵,最后输出与基准影像互信息值最大的配准后影像作为最佳配准结果。实验结果表明：该方法与SIFT算法相比可以有效地剔除误匹配点并提高了配准精度。该方法可以应用于多源多尺度遥感影像配准,能够有效地提高配准精度。     

遥感影像几何校正的GCP残差模拟分析

多源遥感数据分析应用前需要评价影像几何校正或配准的质量以确保满足应用的需求。传统的均方根误差（RMSE）位置精度评价方法固然简单,然而无法描述校正后控制点（GCP）残差的分布特性,因而具有一定局限性。采用交叉验证法并从GCP残差角度出发,分别引入了Morans I空间自相关系数和标准偏差椭圆用于评价GCP残差的随机性和方向性。模拟实验结果表明,Morans I和标准偏差椭圆可用于定量衡量GCP残差的空间随机性和分布方向性,从而更深入地分析几何校正的效果,指导选择恰当的校正模型,提高影像校正的精度。     

基于点特征的多源遥感影像高精度自动配准方法

提出了一种基于点特征的多源遥感影像高精度自动配准方法。该方法采用了由粗到精的配准策略。首先利用SIFT算子和一次多项式实现影像的粗配准,粗配准后的影像和参考影像将处于同一尺度（像素采样间隔）和参考坐标系下。其次在粗配准后的影像上提取分布均匀的特征点,根据前一步得到的影像间的坐标关系,在参考影像上确定一个较小的搜索范围,使用相关系数匹配出同名点,同时用Baarda数据探测法剔除粗差。最后根据同名点构建三角网对影像进行精配准。实验结果表明:该方法能够实现多源遥感影像的高精度配准。     

基于河流特征的DEM与遥感影像配准

针对DEM数据地物特征不明显,控制点不易选取,从而造成与影像配准困难的情况,提出根据DEM生成河流信息,利用河流交叉点及河流拐点作为控制点,然后再与遥感影像进行配准的方法。该方法首先根据DEM确定河流流向,根据河流流向计算每个栅格的汇流累积量,而后根据汇流累积量提取河流信息,最后根据生成的河流信息提取关键特征点,从而实现DEM与遥感影像的配准。通过对北京密云地区ETM影像与DEM数据进行配准试验,证明了该方法的可行性。     

基于控制点配准算法的无人机遥感影像自动无缝拼接技术

传统无人机遥感影像自动无缝拼接技术无法精准匹配影像信息,导致无人机遥感影像拼接结果出现大量缝隙,拼接效果差。因此提出了基于控制点配准算法的无人机遥感影像自动无缝拼接技术。遵循无人机影像成像原理,获取无人机遥感影像,并将数据以图像格式文件形式存储。设置阈值,剔除最邻近域和次邻域比值大于阈值的控制点,对影像坐标平移和缩放数据标准化处理,彻底消除坐标变换对图像配准影响。构建相似变换矩阵,获取新的控制点集,使用直接线性变换算法预估变换矩阵,得到线性解。经过粗、细配准,确定不同图像重叠区域。搜索最佳拼接线,使用加权平均融合法消除拼接缝,由此设计拼接流程。由实验结果可知,该技术能够精准匹配影像信息,检测到影像最大分辨率为1000*800,具有良好拼接效果。     

全极化合成孔径雷达影像地形纠正及其在雪冰制图中的应用

针对合成孔径雷达（SAR）影像由于地形起伏引起的图像畸变问题,文章提出了基于相干矩阵的全极化SAR影像地形纠正算法,并运用于雪冰制图。该方法首先采用距离多普勒模型建立SAR成像几何模型;然后利用全极化Cloude特征分解方法对全极化SAR图像进行融合,将融合后的SAR图像与模拟图像进行配准提高SAR影像几何定位精度;最后利用投影面积归一化和极化方位角移动补偿技术对地形引起的辐射畸变进行纠正。采用中国长江源区南部唐古拉山中段冬克玛底冰川区域的C波段Radarsat-2全极化SAR数据进行验证,配准模拟SAR和原始SAR影像的控制点方位向和距离向的均方根误差（RMSE）分别为7.765和14.586个像素;经过地形纠正后的地物分类精度达80%以上。结果表明：（1）该方法能够有效消除SAR影像中几何和辐射畸变的影响;（2）地形纠正后的SAR数据在雪冰制图中具有可行性。     

基于自适应尺度的遥感影像渐进配准

图像配准是遥感图像处理中的基本问题.本文针对多源多时相遥感影像的特点,提出了一种基于自适应尺度的渐进配准方法,在从粗到细的迭代配准过程中,可以通过上一次配准结果的几何定位误差来确定本次匹配的尺度,并按该尺度提取特征角点和特征邻域进行匹配,与常规金字塔渐进配准方法相比,减少了匹配次数,提高了配准效率.另外,特征提取和匹配过程中提出一种基于Harris-Laplace算法和相位相关算法的遥感影像配准算法,利用Harris-Laplace角点代替原始图像,能够综合区域和特征的优点,对亚像元偏移、旋转、尺度变化具有不变性,同时对对比度和灰度的变化不敏感,具有很强的抗噪性.在特征检测和匹配的过程中采用限定搜索区域、抽稀角点等多种优化策略来提高算法的性能.实验证明,算法具有很好的精度,对几何攻击具有很好的鲁棒性,该算法已经应用于CBERS-02B星3级数据的批量自动化生产,具有很好的应用效果.     

ETM+全色波段影像的几何精校正

为确保遥感影像为森林资源调查和监测提供更好的服务,必须对影像进行图像预处理,而图像的几何校正是图像预处理中关键一步.传统的基于TM影像的几何精校正只是采用其地面分辨率为30m的波段的影像,由于分辨率不高,导致校正精度不高.介绍了一种使用ETM 影像的地面分辨率为15m的Pan波段校正,在后续处理中,用其它波段与校正后的Pan波段几何配准,从而达到几何精校正的效果.仿真试验表明,这种先校正分辨率高的影像,再配准分辨率低的影像的方法,在一定程度上提高了校正精度,降低了控制点选取的难度.     

控制点误差传播模型及其应用

为了获取遥感影像几何纠正误差空间分布情况,提出一种纠正控制点误差传播模型。该模型首先定义了控制点误差,然后按照控制点误差造成纠正模型参数估计的不确定,通过纠正模型传递至整个区域的建模思路构建了控制点误差传播模型。为将模型推广至更一般的情况,定义了表观控制点误差对误差传播模型进行修正。模拟试验表明,应用该模型可以分析纠正模型的适用性,以及纠正控制点数量、质量及空间分布对纠正精度的影响,为纠正控制点选择和优化提供了一种定量分析方法,对遥感产品应用和成果质量控制具有重要意义。