多源遥感影像高精度自动配准方法研究

针对遥感影像本身存在纹理差异,特征点提取不均匀的自动配准问题,提出了一种新的多源遥感影像高精度自动配准方法。首先,对Harris算子进行了改进,使其提取特征点覆盖范围更广;然后,对影像进行分块处理,对每块用文章改进的Harris算子进行特征点提取,并采用分块迭代剔除策略,保证了特征点在整幅影像中的均匀分布和非冗余分布;其次提出了金字塔-双向-最小二乘多匹配算法进行影像匹配,完成了最终同名点选取;最后利用小三角形面元TIN对影像进行了精确纠正。实验结果表明本文方法获取同名点均匀合理,能够更好地实现多源遥感影像的高精度配准,具有一定实际意义。     

基于不变特征的CCD影像与红外影像的自动配准

根据环境星可见光影像和红外影像的成像特点,针对大幅影像配准时计算量大、配准点分布严重不均匀以及错配率高等问题,提出了一种基于尺度不变特征变换(SIFT)的改进配准算法.首先,通过对影像进行分块提取SIFT特征关键点,实现了影像特征点的均匀化,同时加快了特征点的提取速度;然后,局部自适应地对特征点进行几何约束,从局部选取...     

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。     

影像配准中遥感影像库的应用

在目标变化检测和识别过程中,影像的高精度配准是极为重要的环节,它直接决定了变化检测和识别的成败,然而配准过程中参考影像的获取和配准控制点的提取一直是工程实践中的难点;以遥感影像库为配准参考影像,提取配准控制点,对系统内部处理的遥感影像进行精确配准,很好地解决了不同分辨率参考影像的获取和有效控制点的提取,并使待配准影像和影像库数据获得一致的地理坐标系统,能取得较好的效果。     

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。     

一种基于改进SURF的遥感图像自动配准方法

现有的遥感图像自动匹配方法存在匹配准确度低、计算量大、配准效率低的问题,在经典SURF算法基础上,提出一种改进的SURF算法,首先提取遥感图像放射不变闭合区域,然后利用SURF算法提取该区域内的特征点,建立特征点筛选机制剔除信息含量低且分布不均匀的特征点,最后结合最小二乘法完成图像自动配准。研究结果表明,该配准方法在提高配准精度的同时,减少了运算时间,提高了算法的整体性能。     

基于特征的无人机航测影像非刚性配准方法

无人机航测影像配准是实景三维建模的关键步骤,其在变化检测、图像拼接融合及目标识别方面具有重要的作用。基于此,对已有的航测影像配准方法进行优化,将薄板样条配准模型运用到航测影像配准中,得出一种基于特征的非刚性配准方法。首先利用Canny算法对待配准航测影像进行边缘检测;然后在此基础上采用SURF算法完成特征点提取,基于距离测度完成特征匹配;其次,使用RANSAC算法由局部到整体剔除错误的匹配点对;最后基于精确地匹配点对,利用薄板样条函数构建配准模型,实现航测影像整体和局部上的精准变换。实验结果表明,文章改进的方法在进行无人机航测影像配准时能取得更好的配准精度。     

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.     

基于改进Harris-SURF算子的遥感图像配准算法

针传统SURF算法在遥感图像配准中存在精度和准确率不高的问题,提出基于改进的Harris-SURF图像配准方法。利用高斯二阶导数与原始图像进行卷积,提取具有尺度不变的特征值点,对Harris算法不具备尺度不变性进行改进,利用仿射变化提高配准的精度。最后,利用RANSAC算法剔除配准错误点,完成配准。     

遥感影像配准方法的研究和应用

图像配准是图像处理的基本任务之一,用于将不同时间、不同传感器、不同视角及不同拍摄条件下获取的两幅或多幅图像进行（主要是几何意义上的）匹配。它是一个把两幅图像对齐到同一个坐标系下以分析其间细微变换的处理过程。实现图像配准主要有空间域方法和频率域方法两类。针对对序列遥感影像的处理,实现了这两类方法中各具代表性的算法,并在这个过程中根据实际情况做出剔除外点的提纯决策和特定倍数的区域傅里叶变换,然后进行比较。实验表明,频率域方法能取得更精确的配准结果。最后,结合实验结果对空间域算法进行了分析,得出了结论。     

基于特征点的凝胶图像配准方法研究

本文针对几种凝胶图像配准算法进行了比较研究,在此基础上,对基于SURF(speeded up robust features快速鲁棒特征提取的配准算法)配准算法进行了改进,一方面,在提取特征点时对Hessian矩阵行列式进行加权,从而获得更多特征点;另一方面,在特征点匹配时应用欧式距离加权处理作为相似度量来计算两特征向量的距离,提高了算法的性能和配准速度。     

基于图像配准的高分辨率遥感图像道路追踪

本文从图像配准的角度,提出了一种新的半自动地从高分辨率遥感影像中提取道路的方法。此方法通过种子点自动获取道路影像模板,并采用扩展的Kalman滤波方法进行预测,在预测点附近选取目标窗口,通过最速梯度下降法在目标窗口内快速搜索与模板最相似的影像,如此往复,进而实现道路追踪。我们在多幅0.61m分辨率的QuickBird影像上进行了实验,结果表明:此方法能够快速、准确地提取道路,需要的人工干预少,具有一定的越障能力,有较好的鲁棒性。     

一种简易的激光雷达点云与光学影像自动配准方法

将激光雷达点云与光学影像进行配准融合,在数字城市建模、自动驾驶和导航避障等方面有重要的应用价值.当前多数自动配准方法需要专门设计特殊的场景结构,操作复杂.根据激光雷达对玻璃具有穿透的特性,提出利用透明的门窗等室内建筑物场景来实现对激光雷达点云与光学影像的自动配准.首先,将激光点云量化为图像,提取光学影像与量化图像的门窗...     

基于特征点的微波遥感图像自动配准算法

图像配准是图像处理工作（图像融合、图像镶嵌等）的核心技术。本文提出了一种有效的遥感图像自动配准算法,该算法采用改进的Harris 算子提取角点特征,利用待配准图像之间的灰度相关性进行粗匹配,然后运用虚拟三角形对全等的准则进行精匹配得到最终的匹配角点,最后通过这些角点求得刚体变换模型参数。实验结果表明：该算法是正确和有效的。     

基于SURF和互信息的图像配准方法研究

将SURF算法和互信息结合起来.首先利用SURF算法分别提取两幅图像的特征点,接着计算两幅图像特征点集间的互信息,最后通过改进的同步扰动随机逼近算法(SPSA)获得最佳配准参数,使互信息达到最大值,从而实现图像配准.实验表明该方法计算简单,配准速度快并且对光照和噪声具有较强的鲁棒性.     

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.     

基于改进SIFT算法的多源遥感影像配准研究

提出了一种新的基于SIFT(scale invari-ant features transform)算法的遥感图像配准算法.首先用Harris角点检测法代替了传统SIFT算法中的图像特征检测方法,再采用SIFT算法中的特征描述对图像特征进行描述,最后在参考图像上确定搜索范围,利用两幅图像之间的相关系数建立一对一的匹配关...     

基于特征点匹配的图像配准研究

立体显示技术中立体图像对虚拟场景的构建至关重要,现有的立体图像配准技术可能导致图像扭曲、变形。结合SURF算法和RANSAC算法,根据SURF算法对图像进行特征点检测;计算各特征点的Haar小波响应系数以确定特征点主方向和特征矢量;通过特征矢量的欧氏距离来判断特征点的匹配性,找出相邻最近的匹配点;最后利用一种改进的RANSAC算法剔除错误的匹配点。实验结果表明,基于SURF算法和改进的RANSAC算法的图像配准方法提高了特征点匹配度和精确度,能有效改善图像配准的变形问题。     

基于结构特征的机载LiDAR数据与航空影像自动配准

针对现有机载LiDAR数据与航空影像配准方法对匹配特征具有较强的依赖性,易受数据等影响的问题,提出了一种基于结构特征的自动配准方法。该方法首先提取LiDAR距离图像与对应影像的结构特征,利用初始姿态参数将LiDAR结构特征投影至影像坐标系下,根据结构特征的几何约束条件获取初始匹配点集,完成粗匹配;接着利用粗匹配结果计算直接变换模型（DLT）参数,并以此为初值引入双点几何约束,采用循环迭代的匹配策略,不断剔除错误匹配,获得一组新的匹配点集,完成精匹配;最后根据精匹配结果,采用基于单位四元数的空间后方交会方法解算航空影像的姿态参数,实现机载LiDAR数据与航空影像的自动配准。实验证明,该方法受噪声影响小,能实现机载LiDAR数据与航空影像的自动配准。