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。     

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。     

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。     

遥感多图象的自动配准方法

自动配准是处理遥感多图象数据的重要技术。为了克服现有算法在实际应用中的不足，提出了一种新的实用配准方法。这种方法简单有效，提出的控制点数据足够且分布均匀，并通过引入量小二乘匹配使配准达到子象素精度。     

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。     

基于多进制小波的多源遥感影像融合

首先介绍了遥感影像融合的一般理论和方法，然后在讨论多进制小波理论和影像特征的基础上，提出了一种基于特征的多进制小波变换的影像融合算法，该算法根据待融合影像分辨率之比来确定采用几进制小波，将待融合的高分辨率影像进行多进制小波变换，然后把高分辨影像经小波变换后获得的低频成分和低分辨率影像依据一定的关系进行相互转换，以形成新的高分辨影像的低频成分，经过多进制小波逆变换获得到融合后的影像，最大限度地利用了待融合影像的信息，防止了影像信息的丢失，通过对具体影像的清晰度和空间分辨率，融合后的影像最大限度地保留了待融合影像的光谱信息，同时提高了待融合影像的清晰度和空间分辨率，给出了SPOT全色影像与SPOT多光谱影像，SPOT全色影像与TM影像的融合结果，并与其他方法进行了比较，从而证明了本方法的优越性和自适应能力。     

一种遥感影像的自动配准方法

图像配准技术是图像融合、图像镶嵌以及影像三维重建的基础．提出了一种基于SUSAN(Smallest Univalue Segment Assimilating Nucleus)算子的图像配准方法．利用SUSAN算子提取两幅图像的角点，通过粗匹配和细匹配两个步骤得到匹配角点对．根据这些角点对对图像配准．试验表明该方法能有效的实现影像自动配准．     

基于VoxelMorph的可见光和红外遥感影像配准

由于可见光和红外的成像机理、成像波段不同,获取的遥感影像之间存在复杂的非线性辐射畸变,传统的配准方法难以实现两者的高精度配准。本文提出一种基于VoxelMorph的可见光和红外遥感影像配准方法,利用卷积神经网络对可见光和红外异源图像进行分步的精细化形变场计算,从而实现快速高精度配准。将可见光图像作为参考图像,利用U-Net网络计算待配准红外图像和参考（可见光）图像的形变场,实现全局对齐的仿射变换,然后通过空间转换网络进一步实现更高自由度变形。采用WHU-OPT-SAR数据集的实验结果表明,与基于尺度不变特征变换（SIFT）算法的传统配准方法相比,本文提出的基于VoxelMorph配准方法可以获得更好的配准效果,验证了基于VoxelMorph的配准方法在多源遥感影像领域的有效性。     

基于互信息和随机优化的超光谱遥感图像配准

精确的谱间配准是从超光谱遥感图像中获取光谱信息的基本前提之一。而谱间配准的主要困难在于宽的成像光谱范围使波长间隔远的图像缺乏相似性, 超光谱图像本身海量的数据也限制了配准算法的复杂性。提出了一种结合互信息和随机优化技术的多分辨率配准方法。该方法采用互信息作为相似性测度, 能很好的适应超光谱图像光谱特征的变化; 二阶同步试探随机逼近(2SPSA )算法的应用, 解决了互信息的多变量优化问题; 通过一种具有平移和旋转不变性的小波分解实现算法的多分辨率形式, 能明显加快算法的收敛速度并保证搜索结果的全局最优性。实验结果表明该算法适用于配准波长范围很宽的超光谱图像, 并能达到子像素的配准精度。     

一种遥感图像的配准方法

综合利用、处理多源遥感图像数据理论与方法的需求越来越多,其中配准是使用遥感图像中重要的预处理步骤.SIFT算法首先在尺度空间进行特征检测,并确定特征点的位置和特征点所处的尺度,然后使用特征点邻域梯度的主方向作为该特征点的方向特征.然后使用RANSAC算法剔除误匹配点,使用最小二乘法拟合图像的变换函数.试验证明了SIFT...     

基于SURF特征提取的遥感图像自动配准

基于SURF（Speeded UpRobust Features）特征点提取是目前比较流行的图像配准方法．本文在SURF基础上,提出一种基于分块策略的改进方法：首先采用分水岭分割法确定图像的分块数量,然后对图像进行分块,每个子块提取一定数量的特征点,以便实现特征点的均匀提取;再通过稀疏特征树法找出匹配的特征点对;最后用RANSAC算法剔除错误匹配特征点对,同时计算参考图像与待配准图像的变换关系．实验表明,该方法能够高效、快速地解决遥感图像的自动配准问题．     

基于影像区域特征人工目标变化检测方法

提出了一种基于图像区域特征的人工目标变化检测方法,在研究解决区域特征变化准则函数构造、特征量标准化处理、多特征联合变化判定规则确定等问题的基础上,能够抑制单纯由像素灰度差异引起的伪变化,而且对不同尺寸的区域变化有较好的适应性。     

基于相位一致特征的CBERS-02B遥感图像自动配准

以CBERS-02B卫星HR高分辨率和CCD多光谱遥感图像数据为基础,针对基于特征的自动配准方法中的特征检测与特征匹配两个关键步骤,通过引入性能优良的相位一致特征检测方法和特征相似与空间关系相结合的特征匹配策略,实现了一种基于相位一致特征的遥感图像高精度自动配准方法。实验结果表明,该方法对遥感图像亮度和对比度具有不变性,能稳定可靠提取HR高分辨率和CCD多光谱遥感图像显著的点特征,精确匹配相位一致特征点,实现了CBERS-02B卫星不同谱段,不同传感器和不同时相遥感图像间高精度自动配准,所进行实验的自动配准精度均到达了优于0.3 像元的系统配准精度。因此,该自动配准方法适合应用于有高配准精度要求的遥感图像间自动配准。     

构件式遥感图像处理系统原型研究

构件软件技术是实现大规模软件集成的关键技术。文章提出并介绍了构件式遥感图象处理系统的基本原理,给出了系统的基本框架,并着重阐述了构件式处理软件开发环境中用户界面、对象的控制和调度、元件库管理以及处理算法构造等的实现技术,指出了系统在开放性、透明性、可重用性、构造性及实用性方面具有明显的优越性。     

基于BBF优化算法的无人机遥感图像配准研究

针对无人机遥感图像中的亮度、尺度、图像重叠等问题,利用BBF优化算法设计无人机遥感图像配准方法。根据无人机遥感成像原理,获取无人机遥感图像作为配准对象,通过图像融合、校正等步骤,完成初始遥感图像的预处理。提取无人机遥感图像的SIFT 特征点和轮廓特征,利用BBF优化算法搜索当前图像与参考图像之间的特征匹配对,完成图像的特征匹配。最终通过粗匹配、精匹配和消除错误匹配点三个步骤,得出无人机遥感图像的配准结果。通过效果测试实验得出结论:与传统配准方法相比,优化设计方法的特征匹配点准确率提升5.15%,漏配率降低了3.75%。     

使用仿射不变特征的遥感图像自动配准

提出一种仿射不变特征的构造方法对航空图像序列进行全自动配准。仿射不变特征基于图像尺度空间和二阶矩矩阵构建,配准使用金字塔方法和距离度量的加速算法进行,借助配准概率模型检验,保证配准可靠性。实验结果证明,使用仿射不变特征能在无定位信息的情况下有效完成航空图像序列的自动配准。