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。     

基于特征的自动图像配准算法

提出了一种基于特征的自动图像配准算法，它利用角点检测和相关运算在给定源图像和目标图像上自动寻找侯选匹配点，利用松驰过程确定对应特征点。算法在大多数情况下能自动完成。从实验结果看，该算法获得了理想的拼合效果。     

无人机多光谱成像仪图像的校正及配准算法研究

利用光校参数和软件配准法对无人机多光谱成像仪图像进行校正和彩色合成.多光谱成像仪由3个光电头部组成,它们分别对同一地物的R、G、B谱段成像.基于无人机多光谱成像仪中各光谱段成像光电头部存在的性能差异,需要进行图像配准,才能保证图像合成的效果.具体分析与讨论光校参数法与软件配准法的特点,采用这两种方法进行图像配准,并在此基础上提出采用二者相结合的手段研究进一步的算法,以期达到更好的配准效果.     

基于区域互信息的特征级多光谱图像配准

提出了一种基于点特征的多光谱图像配准方法.利用SUSAN算法提取角点特征,采用域互信息(RMI)作为相似性测度获取初始匹配特征点集;在精匹配阶段,首先计算初始匹配征点对的匹配强度和明确度,进行松弛迭代,得到匹配强度和明确度都较大的一一对应关系的特征点对,然后利用马氏距离的仿射不变性筛选出正确的点对,将不正确的点对从初始匹配特征点集中删除,重新进行松弛迭代,重复上面的步骤,直到筛选不出新的正确点对为止;获取了足够多的同名控制点后,用最小二乘法估计初始仿射变换参数并迭代修正.实验结果表明,算法可以达到亚像素级的配准精度.     

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。     

一种基于对称性边缘的多光谱图像配准方法

多光谱成像技术是遥感领域的一项重要技术。多光谱图像配准技术可以提高遥感图像的应用效率和能力。基于边缘结构在多光谱图像中较为稳定这一特性,提出了一种基于对称性边缘的多光谱图像配准方法,该方法主要包含“图像比例调整”、“对称性边缘提取”和“互信息配准”等三个步骤。基于天宫二号宽波段成像仪的遥感数据设计了一种多子图配准方案,验证了所提方法在可见光、短波红外和长波红外三个谱段之间图像配准的有效性。设置对比实验,将所提配准方法与其他多光谱图像配准方法进行比较,结果表明该方法在天宫二号宽波段遥感图像的配准中具有较高的精度。     

基于多传感器配准的高光谱图像拼接研究

拼接技术对改善高光谱图像质量具有重要意义,为改善高光谱图像拼接效果,设计了基于多传感器配准的高光谱图像拼接技术。首先对国内外高光谱图像拼接研究的现状进行分析,找到各种高光谱图像拼接技术的缺陷,然后采用多个传感器对高光谱图像进行采集,并根据高光谱图像之间的关键特征点进行配准,从而实现高光谱图像拼接,最后采用多幅高光谱图像进行了拼接仿真实验。结果表明,所提方法大幅度降低了高光谱图像拼接误差,获得了高精度的高光谱图像拼接结果,同时减少了高光谱图像拼接时间,加快了高光谱图像拼接速度,获得比较其它技术更优的高光谱图像拼接结果。     

基于图像畸变校正的高光谱偏振图像配准方法

定焦分孔径同时式高光谱偏振成像系统可同时获取多个偏振方向高光谱图像,是一种实时机载设计高光谱偏振成像系统.然而,这种设计各路成像单元存在固定偏差,且获取的图像易存在虚焦和扭曲现象,致使解析目标信息前需对图像进行配准.为了提高不同偏振方向高光谱图像间的配准精度,结合高光谱偏振图像配准算法暂无参考,非刚性图像配准算法适应范围小、效率低的现状,本文提出了基于图像畸变校正的高光谱偏振图像配准方法.首先,分析成像系统成像特点,建立成像模型;其次,消除虚焦模糊现象影响,获取该系统成像模型的畸变系数;最后,根据畸变系数对高光谱图像进行畸变校正,利用SIFT算法实现配准.以灰度差平方和(SSD)为相似度测度,对图像配准精度进行评价,实验结果表明,本文方法配准精度优于基于Demons算法、基于三次B样条FFD算法和基于SIFT算法,是一种有效的、快速的非刚性图像配准方法,既为非刚性图像配准方法提供新参考,也为定焦分孔径同时式高光谱偏振成像系统航拍图像信息解析奠定基础.     

无人机载多光谱成像仪图像配准的一种方法

无人机载小型多光谱成像仪是一种小型化的多镜头多光谱成像仪.采用重心法对平行光管出射光在该成像仪各通道所成像点作亚像元定位,得到精度高、分布均匀的大量控制点对,有效的实现了多光谱图像的配准处理.     

基于MATLAB图像配准方法的相关研究

图像配准是图像融合等其他图像处理应用的前提,是目前图像处理中的热点。在信息高度化的今天,该技术已经渗透到各个方面,被广泛地应用在遥感图像、医学图像、三维重构等诸多领域中,在图像分析和处理中占有举足轻重的作用。本文主要介绍了利用MATLAB提供的图像处理工具箱（IPT）,来方便快捷地完成图像之间的配准。文中首先对图像配准及基于点特征的图像配准的概念作了比较详细的介绍,然后对两幅图像在MATLAB平台进行了配准操作,最后对图像处理的结果进行了相关的分析,阐述了该方法的可取之处和有待改进之处。     

基于改进蚁群算法和互信息的多光谱图像的配准

基于互信息的配准算法有精度高,自动化程度高,不需要对图像进行预处理等优点,已经被大量应用于多光谱图像配准中.但是在计算互信息时,出现了很多局部极值,这就为目标函数的寻优过程带来了很大的困难.提出了一种基于蚁群算法的配准参数寻优方法,改进蚂蚁在每层节点间的转移准则以及全局信息素的更新策略.实验证明,此方法不需要人工干预,对参数的初始值没有依赖性,配准成功率高.     

基于工作流的遥感影像自动分块与配准方法

基于工作流技术提出了一种遥感影像与矢量地图的自动化分块与配准方法.首先扩展影像的元数据使之具有地理域信息,并根据目标影像的地理信息获取对应的矢量地图区块;然后基于数据内容的关注系数对影像和地图进行自动化分块,采用Harris算子进行特征提取后获得多组匹配点对;最后依据差值收敛准则对匹配点集进行筛选,并解算出全局变换函数,实现配准.以上过程的各关键节点由工作流管理模块进行统一调度,实现了矢量地图与影像的自动化配准流程.实验结果表明该方法可有效提高影像配准的自动化水平.     

一种新的SAR图像自动配准算法

由于图像间光谱特性的差异,对图像配准的精度产生严重的影响,因此该文提出了一种基于改进灰度熵的SAR图像自动配准算法。文中首先对SAR图像进行配准前的预处理,提取图像掩模,然后计算图像行和列的灰度熵,将其作为图像的特征信息完成图像间的配准,提出了配准优化算法的完整步骤,并利用多种方法对配准结果进行评价。实验证明该方法可以有效克服图像间亮度不均的影响,充分利用了像素的有用信息,具有很高的配准精度和配准效率,是一种正确可行的图像配准算法。     

基于特征点的图像配准技术探讨

图像配准是图像融合、运动目标检测中的关键技术之一.近年来国内外出现了各种新颖的配准算法,但均有各自的应用局限,只能适用于特定的场合.该文章从图像配准的一般原理出发,对目前主流的配准方法进行综合的分析和讨论,归纳其优缺点及其应用场合,并展望了图像配准算法的未来发展趋势,对相关领域的研究具有一定的指导意义.     

基于特征的遥感图像自动配准算法

面向光学图像的多时相、多光谱、多传感器图像的自动配准,本文描述一个基于特征的高精度图像配准算法.它以点映射配准技术为基础,处理具有全局仿射几何失真的图像配准问题.首先,通过边缘检测和相应的后处理提取封闭边界;其次,根据边界链码相关和区域不变矩匹配策略建立边界的对应,并对对应重心即匹配点对进行一致性检测获得基元控制点;最后,估计初始变换参数,并通过显著点片的相关匹配来增加控制点个数,迭代修正变换参数以提高配准精度.多种遥感图像数据的配准实验和对比试验证实了的自动算法具有较高的可靠性和配准精度.     

一种基于均匀设计的多光谱图像配准优化方法

均匀设计具有让实验点在高维空间内均匀分散的特点,而Powell算法具有很好的求解局部最优解的能力,将两种方法结合,通过选取合适的布点数,应用到基于互信息的多光谱图像配准过程中,可以实现多光谱图像的准确配准.实验结果表明,本方法不需要人工干预,配准成功率高,且具有较强的抗干扰能力.     

改进配准测度的SUFT红外图像快速配准算法

为方便电路板卡故障诊断,实现红外图像快速、有效配准,提出一种基于SUFT(Speeded-Up Robust Features)和相似四边形的红外图像快速配准算法。该算法首先对红外图像进行特征点检测,生成SUFT特征点描述子;然后采用欧氏距离进行相似性度量,提取粗匹配特征点对,再利用相似四边形进行精匹配,去除误配准点对;最后依据精匹配点对求解变换模型参数,实现红外图像的配准。实验表明,改进后的算法能有效剔除误匹配点对,提高配准精度,配准结果较理想,与同类算法相比耗时较短。因此该算法具有快速性、稳定性等优点,且配准精度较高,有很好的实用价值。     

一种基于彩色伪随机编码图像的配准方法

在基于彩色伪随机编码的三维重构测量中,由于相机视场有限,无法一次清晰地得到被测物体的表面编码投影图像,必须对所得图像进行配准拼接.一般的配准方法都是基于灰度图像.而伪随机编码投影图像具有特有的颜色特征,基于此种投影编码图片提出了一种新配准方法,对于此类图像能进行很好的配准.     

基于局部仿射配准的鲁棒非刚体配准算法

针对传统点集非刚体配准算法对复杂局部形变数据配准精度低,收敛速度慢等问题,该文提出一种基于局部仿射配准的鲁棒非刚体配准算法。该算法采用分层迭代的方式由粗到精地完成点集的非刚体配准。在每层迭代中,首先对子形状点集集合和子目标点集集合进行分块处理并更新分块后每一类子点集的形状控制点。然后利用控制点引导仿射迭代最近点(ICP)算法求解对应子点集间的局部仿射变换。接着利用上一步求解的局部仿射变换,更新子形状点集集合及其形状控制点集合。直到配准误差收敛时,循环结束并输出更新后的形状点集。实验结果表明,所提算法与传统点集非刚体算法相比具有更强的精确性和收敛性。     

基于广义特征点匹配的全自动图像配准

该文针对图像配准中用到的特征点提出了狭义特征点和广义特征点两个范畴。广义特征点是针对区域特征定义的, 可以有各种不同的定义方法。该文建议了一种广义特征点的定义和自动提取算法。该算法以多尺度小波变换来定位图像中的强棱边点,以局部区域的复杂性和非周期性约束最终检测广义特征点。该文采用两个步骤建立广义特征点之间的对应关系。正确匹配的特征点对作为控制点,以最小化控制点处的均方根误差方法求得用于配准图像的仿射变换参数。用一个迭代机制进一步修正控制点的位置,从而达到最佳的配准精度。多种实验结果展示了该文方法的配准效果。