多源遥感图像配准技术综述

从成像光谱特性、成像分辨率和成像模式等方面对可见光、红外、高光谱和合成孔径雷达传感器的成像特点进行分析,根据一致性特征描述方法对多源遥感图像配准算法进行分类,指出多源遥感图像具有成像特性变化大、相关度小、匹配特征的空间分布不均匀等特点,其配准技术的关键在于提取不变的图像特征以及得到有效的匹配特征。     

基于方向相位一致性的多源光学遥感图像匹配方法北大核心CSCD

针对多源遥感图像间往往具有较大的辐射差异和几何畸变等问题,提出了一种基于相位一致性模型和方向相位一致性特征的匹配方法。首先,利用相位一致性模型提取边缘图像进行分块相位相关,记录脉冲峰位置从而得到图像间的空间几何约束;然后,利用方向相位一致性描述模板区域特征,该特征具有良好的抗辐射畸变能力;最后,根据几何约束条件预测同名点位置,进行特征匹配。实验结果表明,该方法能够克服异源图像间较大的几何误差和非线性辐射差异,实现图像间的自动匹配。     

改进的SIFT特征点图像匹配方法研究

图像配准是遥感、计算机视觉、医学等许多领域中的一个基本问题,而图像特征点的提取和匹配是完成图像配准的基础。本文采用SIFT尺度不变特性变换算子进行图像匹配,通过改进该算法,提高算法的效率,通过仿真实验,证明改进的SIFT特征点匹配方法,可以提高特征点匹配的速率,降低匹配计算的耗时。     

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。     

基于残差密集网络的多源遥感图像自动配准

文章设计了基于残差密集网络的多源遥感图像自动配准方法。通过计算遥感图像的像素值,完成对遥感图像的采集与转换,利用残差密集网络采集遥感图像的局部特征,并结合遥感图像的全局特征,实现遥感图像的特征匹配,从而计算出遥感图像的阈值,实现多源遥感图像的自动配准。在仿真实验,与以往的多源遥感图像自动配准方法相比,基于残差密集网络的多源遥感图像自动配准方法图像配准的结构相似性为0.967,具有更高的配准精度。     

基于目标检测的多源遥感图像特征融合方法研究

提出了一种基于目标检测的多源遥感图像特征融合方法.首先,在单源图像上检测目标,利用图像的大地坐标信息,自动截取包含目标的同一地区的局部遥感图像,再分别提取多源遥感图像上目标的特征信息,根据其中冗余的特征信息对提取的目标区域进行关联,再由关联检验确保特征关联的正确性,最后对目标特征进行融合决策得到特征融合结果.实验结果表明,方法能有效地利用多源遥感图像的信息,提高所获取目标特征的准确度.     

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。     

一种基于SIFT特征的快速逐层遥感图像配准方法

当前SIFT特征分层配准方法中存在特征点匹配复杂度高以及不同时相地物变化导致特征点误匹配等问题,提出一种基于SIFT特征的“低分辨率配准\,高分辨率验证”快速逐层遥感图像配准方法。该方法针对同源同分辨率不同时相的遥感图像,通过在金字塔的低分辨率图层匹配特征点对并建立仿射变换模型,在金字塔的高分辨率图层评估并修正模型。实验表明：提出的方法在保证配准精度的前提下,有效提高了配准算法的效率。
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基于随机森林的多源遥感图像特征融合方法研究

为了提高多源遥感图像在低分辨率成像环境下的检测识别能力,提出基于随机森林的多源遥感图像特征融合方法.采用增强型D-ASPP结构滤波分析的方法,建立低分辨率多源遥感图像滤波成像分析模型和三维成像模型,通过提取多源遥感图像的多分辨边缘特征信息,建立低分辨率多源遥感图像的特征分割模型,利用空间维度匹配进行遥感图像的特征匹配,...     

一种新的基于多特征的图像自动配准技术

提出了一种新的基于多特征的图像自动配准技术。该方法使用不变矩对图像中的区域进行匹配,然后利用匹配区域的区域标记寻找大尺度上的特征点作为控制点进行初始配准,进而在此基础上指导改进链码的方法对开放边缘进行二次配准。最后根据所得到的控制点构成的超定方程组利用最小二乘拟合的方法得到配准参数。经过实验证明该算法能够达到亚像素级的配准精度,并且适用于不同传感器图像以及同传感器同波段或不同波段图像之间的精确配准。     

基于SIFT特征和广义紧互对原型对距离的遥感图像配准方法

主要讨论SIFT(Scale Invariant Feature Transform)及其在遥感图像配准中的应用。首先介绍了基于特征点的遥感图像配准的一般框架;针对基于特征点的遥感图像配准中的两个基本问题-鲁棒的特征点提取和特征点匹配,提出了基于SIFT特征点和广义紧互对原型对距离的遥感图像配准新方法,并通过“广义紧互对原型对”的概念,为不同的特征点匹配方法建立了联系。与已有的相关工作相比,该方法可以得到更多的匹配点对和正确的匹配点对。数值试验证明了该方法的有效性和鲁棒性。     

多源遥感图像区域提取分析研究

多源遥感图像区域提取分析主要依赖于图像区域的特征，本文提出了两种多源遥感图像区域分析的方法：基于形状轮廓的多源遥感图像区域分析和基于纹理的多源遥感图像区域分析，并对两种方法的分析结果进行了比较。     

一种新的基于多特征的图像自动配准技术*

提出了一种新的基于多特征的图像自动配准技术。该方法使用不变矩对图像中的区域进行匹配,然后利用匹配区域的区域标记寻找大尺度上的特征点作为控制点进行初始配准,进而在此基础上指导改进链码的方法对开放边缘进行二次配准。最后根据所得到的控制点构成的超定方程组利用最小二乘拟合的方法得到配准参数。经过实验证明该算法能够达到亚像素级的配准精度,并且适用于不同传感器图像以及同传感器同波段或不同波段图像之间的精确配准。     

基于SIFT特征的遥感图像配准方法研究与实现

讨论了基于SIFT特征的遥感图像配准方法,重点介绍了基于特征点提取的算法描述以及针对基于特征点的遥感图像配准算法流程,并通过实验进行了验证。     

残差块改进暹罗网络的遥感图像配准

针对传统遥感图像配准方法在近红外(NearInfrared,NIR)和可见光(RGB)图像配准上存在识别力不足,准确度低的问题,提出新算法,利用深度神经网络,学习用于NIR和RGB图像块匹配的描述符,并在此基础上构建出一种NIR和RGB遥感图像配准策略.为了更好地学习NIR和RGB图像特征,使用残差块改进密集连接暹罗网...     

基于视觉特征的多传感器图像配准

多传感器图像配准在空间图像处理中有非常重要的应用价值,但同时也面临着多源空间数据各异性困难。考虑到图像配准过程中的多分辨率视觉特征,采用基于小波的多分辨率图像分解来指导从粗到细的配准过程,利用扩展的轮廓跟踪算法提取满足视觉特征的轮廓,在轮廓链码曲率函数的基础上实现基于傅里叶变换的多分辨率形状特征匹配。与已有的基于特征的图像配准算法进行实验比较,实验结果表明该方法对于从多传感器得到的异质图像具有良好的配准效果。     

一种可靠的多光谱CCD遥感图像配准方法

多源遥感图像数据的融合和后继应用必须先实现严格的配准。针对CBERS-02B遥感卫星多光谱CCD相机的成像尺寸大、像质差异性小及不同波段图像间的误差范围较固定等特点,提出一种基于小窗口多次匹配的图像配准方法。即在整幅大图像上均匀获取多个小窗口图像与基准图像进行灰度NCC匹配,将多个匹配结果通过剔除误匹配点后求平均的方法来获得具有子像素级精度的配准结果,从而保证配准的可靠性和精度。将该方法用于对多光谱CCD图像的配准实验中,结果表明本文提出的配准方法具有可行性和实用性。     

基于SIFT特征跟踪匹配的视频拼接方法

针对不同摄像头的监控视频序列,提出了一种基于视频帧SIFT（Scale Invariant Feature Transform,即尺度不变特征变换）特征跟踪的拼接方法。通过SIFT算法提取帧图像的特征,并在跟踪的估计区域搜索匹配特征,从而确定待整合帧之间的变换参数。实验结果表明,该方法较好实现视频快速拼接,且对重叠区域小、形变大、有运动物体遮挡的视频具有较强的鲁棒性。     

基于改进CNN-RANSAC的水下图像特征配准方法

水对光的吸收和散射效应降低了水下图像的质量,水下图像的可视范围受到限制,复杂水下场景下的鲁棒性和精确性问题使得特征提取与匹配成为一项具有挑战性的任务。为了更好地配准水下图像,提出了一种改进CNN-RANSAC的水下图像特征配准方法,首先通过基于深度卷积神经网络的水下图像增强方法对水下图像进行增强预处理,通过水下图像分类数据集迁移学习训练VGGNet-16网络框架,利用修改后的网络框架进行特征提取,生成鲁棒的多尺度特征描述符与特征点,经过特征粗匹配与动态内点选择,使用改进的RANSAC方法剔除误匹配点。在大量水下图像数据集上进行了充分的特征提取和特征匹配实验,与基于SIFT和SURF的配准方法相比,该方法能够检测到更多的特征点,实现了匹配正确率的大幅度提高。     

基于SIFT特征遥感影像自动配准与拼接

将SIFT特征用于遥感及航拍影像的配准和拼接,并针对RANSAC算法在SIFT特征匹配中效率低、同时还需要估计内点噪声均方差作为误差数据的门限等不足,采用一种基于投影的M估计算法,利用最优化准则和输入数据的内在联系绕开鲁棒估计对噪声均方差的依赖性。实验结果表明,对航空和航天遥感影像SIFT特征在一定程度的视点变化、光照变化、分辨率不同等情形下,该方法具有稳定、快速、可靠等特点。M估计则有效地解决了对于不同输入数据的门限选择,真正实现了无人工干预的自动配准。