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。     

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。     

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。     

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。     

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。     

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...     

基于小波的遥感图像全局配准算法研究及其并行实现

随着遥感技术的发展,遥感图像处理领域对自动图像配准技术的需求越来越迫切. 首先提出了点匹配和全局配准相结合的自动图像配准算法;从实现快速配准的途径出发，提 出了利用多分辨率小波缩小搜索空间及进行全局配准的自动算法;详细设计了逐级求精的搜 索策略,并比较总结了算法的特点;在此基础上,提出了两种可行的数据并行方案;最后在一 个小规模的机群系统上实现了上述串、并行算法,给出了客观的性能评价.实验结果表明文 中提出的算法达到了预期的目标,即针对多传感器、大数据量的遥感图像,在保证精度的前 提下,进行快速高效的自动配准.     

一种基于互信息和小波分解的图像配准算法

为了寻找快速、精确、鲁棒性强的自动配准算法,论文提出了基于互信息和小波分解图像配准方法。假设实时图像和模板图像之间的变换为仿射变换,采用金字塔小波分解和边缘特征提取获得特征点,利用分层特征点方法进行配准,以互信息最大作为度量准则,在每层上利用互信息的最大值来获取变换参数,然后得到全局变换参数。仿真结果表明此方法具有很好的抗干扰性、鲁棒性和精确性。     

结合SIFT和Delaunay三角网的遥感图像配准算法

针对高分辨率遥感图像中提取的特征点数目过大且易存在误匹配点的问题,提出了一种粗配准和精配准相结合的高分辨率遥感图像配准算法.首先对图像降采样处理后,提取大尺度空间下的SIFT特征点,求得仿射变换模型完成图像粗配准;然后对图像进行分块,利用SIFT方法对每幅子块图像提取特征点,并找到对应子块图像之间的匹配点对;之后利用特征点构建Delaunay三角网,计算每对子块图像之间的三角形相似度,构成相似矩阵,从中挑选相似度大的三角形对以构成精确匹配点对;最后利用得到的精确匹配点对实现最终的图像配准.该算法能够减少提取的特征点数且剔除更多的错误匹配点,从而进一步提高精确匹配点率.实验结果表明了算法的有效性.     

图像配准的复制动力学方法

为了实现高精度图像配准,把单个像素看做参与博弈的局中人,将图像配准视为图像中各个像素与其周边像素的演化博弈过程。为了寻求博弈的均衡点,根据配准问题的特点,对复制方程进行修改,提出基于修改后的复制方程的图像配准方法。新方法是完全基于问题域建立起来的,能实现对任意形变的高精度配准,并且配准精度与分辨率无关。针对刚性形变的遥感图像和非刚性形变的医学图像进行了两组实验,结果表明了新算法的有效性。