遥感图像的图像配准方法

图像配准技术是近年来发展迅速的图像处理技术之一,是图像拼接、信息融合不可缺少的步骤。本文对遥感图像的配准进行了总结和归纳,介绍了几种常见的图像配准方法,并根据高光谱图像和高空间分辨率图像的特点指出了适合不同类型遥感图像的配准方法。     

基于SURF的图像配准方法研究

图像配准在计算机视觉、医学诊断与治疗、图像拼接等领域有广泛的应用.基于特征的方法具有压缩信息量、执行速度快、精度高等优点,成为近年来研究的热点,SIFT是其中之一.但传统的SIFT方法数据量大、计算耗时长,提出了一种基于SURF的图像配准方法.首先用SURF方法提取特征点,其次用最近邻匹配法找出对应匹配点对,结合RANSAC和最小二乘法求出图像之间的映射关系,最后利用所求的变换参数插值得到配准后的图像.实验表明:该配准算法既满足参数估算准确的要求,又具有比SIFT计算量小、速度快的优点,有一定的理论和应用价值.     

高分辨率多光谱遥感图像的自动配准

当前高分辨率多光谱遥感图像自动配准的主要困难,在于图像特征提取的自动化程度不足,计算速度较慢。针对不同传感器和不同时空分辨率的高分辨率多光谱遥感图像,改进点特征的提取方法,获得较高精度和较快速度。首先构建三维高斯差分尺度空间,由低层获得粗匹配点,在空间上向高层索引特征点。然后,通过逐层搜索获得精匹配点。在各层中,通过特征点方向描述子的空间增强,提高特征点的质量和数量。最后,综合多光谱遥感图像的可见光和近红外等波段的同名点集,获得亚像素级的匹配点。试验了环境星、TM、GEOEYE、无人机遥感图像等高分辨率遥感图像,对改进算法结果进行了较全面的对比分析。     

一种基于粒子滤波的遥感图像配准算法

将基于粒子滤波的道路检测算法引入多源遥感图像的配准问题,并针对配准的应用环境改进了粒子权重的定义.在贝叶斯跟踪框架中,利用粒子滤波算法提取不同图像上的曲线作为配准特征,实现自动图像配准,实验结果表明该方法具有较好的准确性和鲁棒性.     

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SIFT算法的遥感图像配准研究

图像的自动配准是一项重要而又具有挑战性的工作,特别是对遥感图像而言.需要一种准确、鲁棒、快速的全自动配准方法.尺度不变特征变换(SIFT)算法及其改进算法在图像配准中得到了广泛地应用.然而,在遥感图像中,由于图像间的灰度映射存在显著的差异,可能很难找到足够多的正确匹配结果.采用So-bel算子进行二次梯度计算,提出了一...     

多特征匹配的高光谱图像配准方法

基于区域的配准方法从处于离散性图像坐标点中,检索配准特征点完成高光谱图像配准,而离散性图像坐标点导致图像特征点提取存在一定误差,导致配准后高光谱图像结构特征缺失。为此,提出多特征匹配的高光谱图像配准方法,首先使用基于Forstner算子的高光谱图像特征提取方法,提取两幅待配准高光谱图像中目标特征,然后基于提取的特征,采用基于多特征匹配的高光谱图像配准方法实现配准。经实验结果验证,该方法提取的高光谱图像特征完整度系数最大值为0.989 9,配准后的同类型、不同类型的多特征高光谱图像结构相似度指数始终大于0.980 0,且与同类配准方法相比,配准速度提高了6倍与8倍左右,应用性能较为显著。     

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.     

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。      

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。     

多波段遥感图像的快速分形编码

分形图像编码用动态迭代过程的参数来表示相应的静态图像数据,可以突破熵压缩编码的理论界限,因而得到广泛的关注.将分形图像编码应用于多波段遥感图像压缩中,根据多波段遥感图像的特点,对基于四叉树分割的快速分形编码方法进行改进,令各个波段图像共享同一四叉树分割方式,同时,利用多波段遥感图像的谱间相关性,缩小仿射变换的搜索匹配空间,以此来提高压缩比和编码速度,实验表明,本方法能显著提高基于四叉树分割的分形编码方法的性能,取得了令人满意的结果.     

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。     

基于分块KLT的多光谱遥感图像低复杂度有损压缩

多光谱图像的有效压缩已经成为遥感领域亟待解决的难题.针对星载多光谱成像仪获取的多光谱图像,提出了一种基于分块KLT(Karhunen-Loève transform, 卡胡南-洛维变换)的低复杂度有损压缩算法.该算法首先对每个波段分别进行空间二维小波变换,以去除多光谱图像的空间相关性;然后将每个波段分成互不重叠且大小相等的图像块,每次仅对相邻两个波段的对应图像块进行谱间KLT变换,以去除谱间相关性;最后对变换后的所有波段进行联合EBCOT(Embedded Block Coding with Optimized Truncation,最优截断的嵌入式块编码)压缩.实验结果表明,该算法的压缩性能优于基于整体KLT的多光谱图像压缩算法,并且具有较低的编码复杂度.     

基于改进SPIHT的多波段遥感图像无损编码

首先利用基于地物反射特性的方法去除谱间相关性,再对残差图像采用S+P变换去除空间相关性,然后,利用改进的分级树的集合划分(SPIHT)方法,实现遥感图像的高效无损编码,实验表明本方法能取得满意的结果,显示了本方法在多波段遥感图像压缩中的潜力.     

一种多波段红外图像联合配准和融合方法

多波段红外图像配准和融合是得到更高质量夜视图像的关键步骤。过去,这两种方法被定义为两个独立的图像处理过程。因此,在融合过程中忽略配准误差会严重影响最后的融合质量。为解决上述问题,该文提出一种新的迭代优化方法,该方法通过寻找最优配准参数来获得最佳的融合性能,采用基于人眼感兴趣区域的清晰度指标作为融合质量评价函数来完善配准过程,采用模拟退火法解决联合优化问题。实验结果表明,针对夜视领域的多波段红外图像,该方法在配准精度、融合质量以及稳定性上明显优于常用的配准和融合算法。     

Multispectral Remote Sensing of Saline Seeps

An aircraft experiment was conducted in early summer of 1981 to determine the feasibility of optical and microwave remote sensing techniques for the detection of fully developed and incipient saline seeps in South Dakota and Montana. The NASA C-130 earth resources aircraft was used to acquire L-band and C-band scatterometer data (backscattering coefficient profiles), radiometer data (brightness temperature profiles), and color-infrared photography; additional passive microwave data and thermal images were acquired by the L- band radiometer on the Beechcraft D-18 aircraft operated by South Dakota State University. Intensive soil moisture and salinity data were collected on a uniform 20-m grid spacing and at several depths for the 600 × 600 m South Dakota site. The two Montana sites were over-flown with flight lines several kilometers in length, and ground truth information was obtained by identifying known geological and geohydrological units with varying soil salinities on a regional basis. The C-130 radiometers (both L- and C-bands) were effective in detecting wet soil areas including fully developed seeps; however, incipient seeps were not accurately detected by the radiometers. The D-18 L-band radiometer data did not appear to be sensitive to soil wetness. The C-130 scatterometer data profiles, although showing some sensitivity to soil moisture, were greatly influenced by surface roughness and appear to be ineffective in accurately delineating either fully developed or incipient seeps. Thermal-IR scanner data acquired by the D-18 aircraft did not appear to provide a reliable means for identifying potential seeps.     

基于图像配准的无人机目标精确定位算法

为了满足\     

红外多光谱遥感数据的校准

主要介绍了一种对由特定红外图谱一体化系统采集的光谱数据进行校准与分析的方法。在实验部分,首先对得到的设定已知特定温度的黑体红外光谱数据进行归类和整理,然后在最大保留特征信号的条件下利用不同的滤波算法与滤波窗宽尽量消除信号噪声,并采用偏最小二乘算法对所得信号进行校准,使之与理论值相符。最后利用校准结果构建数学模型,并考虑主成分个数这一概念,检验模型准确度。通过数据分析可知,由这个特定红外图谱一体化系统采集的光谱数据经偏最小二乘算法校正后与理论值相近,此时能够拟合出校正数列与波数之间的函数关系,且受温度影响较小。