基于MSER的SAR影像配准算法

研究了一种基于最大稳定极值区域（MSER）的SAR影像配准方法。该方法首先利用MSER算法提取影像上的特征区域,并对提取的特征区域进行椭圆拟合;然后对椭圆拟合后的特征区域分别进行归一化、SIFT描述子描述及匹配。选取实际的SAR影像进行配准试验,并将本文方法与SIFT算法得出的结果进行比较,结果表明：本文算法匹配精度可以达到像素级配准精度,即满足影像配准精度要求,匹配速度优于SIFT算法。     

基于边缘提取和改进型整体松弛匹配算法的InSAR复图像配准方法

配准精度是InSAR合成孔径雷达干涉成像技术中的重要指标。为获得高精确度的测量结果,提出一种包括概略配准、像素级初配准和亚像素级精配准三个环节的逐级提高精度的InSAR复图像配准方法。利用EnView软件提供的经度和纬度实现概略配准、采用基于多边形结构和边缘提取的像素级初匹配方法大大提高匹配速度。考虑以往的匹配算法都是基于能量图进行并且忽略了整体性,采用基于整体松弛匹配和相位最小二乘匹配相结合的亚像素级精匹配算法减少误匹配率,提高匹配精度。实验结果证明该方法具有良好的性能。     

顾及灰度和梯度信息的多模态影像配准算法

基于特征匹配的多模态影像配准方法无法达到像素级配准精度要求。本文研究了一种顾及灰度和梯度信息的多模态影像配准算法。基于马尔科夫随机场（MRF）的非参数化配准模型充分利用多模态影像的图像信息进行相似性测量,同时考虑了灰度及梯度统计信息,求解方法上对值空间进行离散化,提高收敛速度。通过3组多模态影像的配准试验,验证了该算法的可行性。试验表明：本文算法的配准效果优于基于人工刺点的多项式模型配准和只考虑灰度信息的多模态影像配准;与此同时,该算法对于较大形变的影像配准也具有一定的适用性。在空间精度方面,平均配准误差小于1个像素,最大配准误差小于2个像素。     

遥感影像亚像素快速配准方法

针对经典亚像素配准算法运算效率不高的情况,提出一种快速亚像素配准方法。在原有傅里叶变换相位相关方法与矩阵乘法离散傅里叶变换方法的基础上,利用有效子图代替原图进行图像亚像素配准。有效子图是通过二维小波分解高频分量的能量总和大小来选取,再对有效子图进行相位相关像素级定位与矩阵乘法傅里叶变换亚像素定位。改进方法不但继承矩阵乘法离散傅里叶变换亚像素高精度配准的优良性能,而且选用有效子图替代原图进行配准其速度可大大提高,对海量数据的遥感影像更显优势。经模拟试验与工程实例,综合分析该方法的配准精度与配准速度,证明改进方法较经典亚像素配准算法效率更高,更适合用于实际遥感影像的高精度配准。     

基于特征提取的光学影像和SAR影像自动配准

针对现有的配准方法用于多光谱影像与SAR遥感影像配准时，存在受SAR图像斑纹噪声影像大、手工选取配准控制点精度低、利用图像景物特征配准时获取区域和边沿困难等问题，以SPOT5影像与RADARSATSAR影像配准进行实验，提出了一种利用改进的SIFT在提取的特征图像上寻找匹配点进行粗配准，然后利用交叉累积剩余熵作为相似性测度结合原始影像信息寻找光学特征图像的角点在SAR影像上的匹配点并进行精配准的方法，配准精度达到了子像素级水平。实验结果表明该方法对多源遥感影像有很强的适应性，配准精度高。     

融合互补仿射不变特征的倾斜立体影像高精度自动配准方法

提出一种基于最大稳定极值区域(maximally stable extremal regions,MSER)与Harris&Hessian Affine的互补仿射不变特征高精度自动配准算法。算法分3个阶段:①融合MSER与Harris&Hessian Affine互补不变特征,采用最小生成树算法选取一定数量的最优互补特征集合,基于特征的仿射不变信息实现局部图像的仿射与方向归一化,特征匹配采用多层次自适应策略,首先基于SIFT描述符的欧氏距离比率测度获得初始匹配,继而估计影像间的基本矩阵与单应矩阵,然后在双重几何约束下利用归一化互相关(normalized cross correlation,NCC)测度进行扩展匹配,以增加特征匹配数量且最大限度地消除误匹配;②通过最小二乘匹配(least square matching,LSM)使匹配结果达到子像素精度,以提高配准精度,最小二乘匹配的迭代参数初值由同名仿射不变特征间的协方差矩阵与主梯度方位获得;③基于②的匹配结果和投影变换模型,完成影像的高精度配准。针对地面近景倾斜立体影像和无人机倾斜立体影像的试验结果证明了算法的有效性。     

基于DFT模型的大场景InSAR图像配准

图像配准是实现干涉合成孔径雷达(InSAR)高精度相位提取及地形高程反演的关键,大场景图像的高效高精度配准成为近年高分宽幅InSAR成像应用研究的难点问题之一。由于大场景图像中不同区域偏移量及变化规律差异较大,传统最大相干系数配准方法需多分块及插值处理,面临计算量大且配准精度低等问题。针对此问题,本文提出一种基于DFT模型的大场景InSAR高效高精度图像配准算法。该方法利用最小均方差准则构建InSAR复图像配准的DFT模型,采用四叉树自适应分块及矩阵相乘DFT快速重采样配准方法,实现大场景InSAR图像各子块区域的高效高精度亚像素配准。仿真和实测数据验证本文算法的有效性,结果表明该算法不仅可实现大场景InSAR复图像亚像素级配准,还具有较高的运算效率,其运算效率相对于传统FFT配准方法通常可提升3倍以上。     

基于SURF的声纳图像配准与融合方法研究

针对侧扫声纳图像分辨率高测深精度低而多波束声纳图像分辨率低测深精度高的特点,提出了一种基于SUFR的声纳图像自动配准与融合方法。该算法检测同一区域内侧扫声纳图像和多波束图像的特征点,通过最近邻匹配获得匹配点后,计算图像间的变换矩阵,利用空间变换完成配准,采用加权融合法实现两者的融合。实验结果表明该算法具有很好的鲁棒性,配准精度达到像素级,可实现两者的高精度自动配准与融合,取得了理想的效果。     

附带星历参数的星载合成孔径雷达影像自动配准算法

Fourier-Mellin不变性对称相位匹配滤波器,即symmetric phase-only matched flitering of fourier-mellin invariant(SPOMF-FMI)能解决影像配准的平移、旋转和放缩几何变换问题;然而,该方法在实际应用中具有局限性,包括图像几何尺度和图像非线性几何畸变处理能力.为了克服上述缺陷,提出了一种附带星载参数的星载合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)影像自动配准算法.该方法采用由粗到精匹配策略,由距离-多普勒影像粗匹配和改进SPOMF-FMI影像精匹配组成.使用Radarsat-1和ENVISAT ASAR影像做实验,结果表明本方法在处理重复轨道或相同升、降轨星载SAR影像(即确保相似影像纹理测度)配准问题时,能达到子像素级的配准精度.     

数字近景摄影测量在工业检测中的应用

论述了利用数字相机与实时数字近景摄影测量技术相结合建立的工业零件检测系统的方法.该方法通过直接线性变换提供的概略初值,由理论严密的自检校光束法平差完成高精度的平差计算的数字近景摄影测量的处理的基本过程,并经后续处理,完成工业目标的自动检测.本系统利用目标点位的概略定位与最小二乘影像匹配相结合,达到目标点位的子像素级的精确配准和数字影像的自动量测技术.这种通过非接触方式建立的工业检测系统在精度、可靠性、灵活性、自动化程度、实时性等方面具有更大的优越性,能较好地满足高精度工业检测的要求.     

一种大角度亚像素的图像自动配准算法

提出一种基于ASIFT和Harris集成互补不变特征的大角度影像亚像素自动配准算法。算法由中间输入图像获取、像素级配准和亚像素级配准三个主要处理过程。在中间输入图像获取过程中,首先提取ASIFT特征控制点,利用提取的控制点估计图像间的投影变换模型,将输入图像中的重叠区域重采样为与参考图像尺度相同的中间输入图像;在像素级配准过程中,用NCC函数进行配准,用基于投影变换模型的全局一致粗差检测方法删除误配点对;在亚像素级配准过程中,先利用二元二次曲面拟合方法进行亚像素位移测量定位,再进行亚像素配准,错误匹配点对剔除,配准精度计算。实际的大角度图像试验结果表明了算法的有效性和实用性。     

基于相关匹配和最大谱图像配准相结合的InSAR复图像配准方法

InSAR复图像配准是合成孔径雷达干涉3维成像技术中的重要步骤之一。为了获得高精确度的测量结果，要求两幅复图像之间配准达到亚像素级配准精确度。提出了一种将相关匹配和最大谱图像配准相结合的配准新方法。在相关匹配进行粗配准的情况下，通过插值所选控制点的值，并采用最大谱图像配准方法以亚像素单元进行精配准，其配准精确度达到亚像素级。实验结果证实了所提出方法的有效性。     

多时域LANDSAT MSS影像的自动配准

本文介绍了一种实现数字影像自动配准的快速方法，它通过首先对结构影像进行快速二值相关，找到配准点的概略点位，然后用计算相关系数的方法在影像上找到精确的配准点坐标，达到配准点定位的快速、不损失精度的目的，进而实现影像的配准。另外，文章还提出了一些保证系统可靠性的措施。     

基于光流的ADS40影像亚像素配准算法

本文详细介绍了ADS40三线阵传感器成像的原理和方法,提出了新的光流配准算法,该算法将Normal-izedCross-Correlation配准算法引入到Lucas-Kanade光流配准算法中,大大的减少了误配率,能够有效地消除ADS40Level1级别的影像之间由于地形起伏所引起的变形。实验结果表明,与Lucas-Kanade光流配准算法相比,本文算法的PSNR得到了提高,其超分辨率重建效果也说明本文配准算法可以达到超分辨率重建的亚像素的精度要求,减少了误配率,可以应用于航空遥感影像的高精度匹配。     

一种改进的星载干涉SAR复图像最大频谱配准算法

最大频谱法常用于星载干涉SAR复图像配准,但该方法计算量较大且易受噪声影响。本文提出一种改进的最大频谱配准算法。该方法利用chirp-z变换替换补零FFT变换,以相对较少的运算量达到较高的频谱峰值计算精度;通过设定合理的判决门限,判定控制点偏移量估计结果的可靠性,以便对位于不同区域的控制点自适应选取子图像截取窗口的长度,达到控制运算量的目的。利用该算法分别对来自ASAR和ERS-1/2的两对复图像进行验证,实验结果表明该算法可以有效实现配准,且比同条件下利用常规最大频谱算法得到的结果更加可靠。     

基于粗DEM的立体SAR像对配准

影像配准是雷达立体摄影测量技术获取数字高程模型的一个关键步骤,也是一大难点。为了能够自动而又稳健地获取高精度的立体SAR像对配准结果,文中设计一种基于粗DEM、距离多普勒SAR构像模型和基于区域逐级窗口的立体SAR像对配准方法。该方法采用距离多普勒SAR成像模型和粗DEM获取像素级的粗略配准结果。在此基础上,采用基于区域的逐级窗口配准方法获取高精度的配准结果。文中最后利用立体SAR像对进行实验研究。实验结果表明,设计的立体像对配准方法可行,其配准精度可以达到子像素级,距离向为0.3像素左右,方位向为0.1像素左右,完全能够满足雷达立体测图的要求,而且该方法还具有很好的稳健性。     

一种基于角点特征的遥感影像自动配准方法

本文通过对Harris算子进行改进,自适应地提取角点特征,然后基于角点特征进行由粗到精的匹配,完成影像的配准;并利用MODIS影像、TM影像和HJ-1卫星影像3种不同分辨率的遥感影像进行配准实验,结果表明该自动配准方法能够达到亚像素级的配准精度,是一种高精度的影像配准方法。     

光学卫星影像配准同名点快速提取方法

针对多源高分辨率遥感图像控制点提取时存在错误匹配点多、分布不均匀、大幅面图像特征提取效率低等问题,该文基于传统的尺度不变特征变换(SIFT)算法提出了一种改进的高分辨率遥感图像配准同名点快速提取方法.该方法首先将待配准图像按网格分块为子图像,并基于地理信息约束得到各子图像对应参考子图像;然后将Shi_Tomasi角点和SIFT描述子结合,在每一对子图像上进行特征点的提取与特征匹配;再利用随机采样一致性(RANSAC)算法和最小二乘迭代法剔除错误匹配点,并基于贪心算法剔除冗余的控制点,最终得到分布均匀的配准同名点.利用平原和山区两组典型多源遥感图像进行了实验,并利用提取的同名点进行图像配准,结果表明,跟传统SIFT方法、采用分区策略的SIFT方法相比,该文算法在同名点数量、匹配点对分布的均匀程度、匹配速度以及配准精度上都有较大的提高,能满足大幅面图像配准的需求.     

控制点影像库在遥感影像几何纠正中的应用

影像几何纠正是遥感图像处理的重要技术。为了克服现有方法在实际应用中的不足,提出利用控制点影像库进行影像自动匹配,然后进行几何变化的方式。这种方法简单有效,快速稳定,匹配得到的同名点数量足够且分布均匀,并通过引入最小二乘匹配使配准达到子像素精度,提高几何纠正的速度与可靠性。     

多传感器影像配准中基于虚拟匹配窗口的SIFT算法

提出了一种基于虚拟匹配窗口的SIFT算法,通过构建虚拟匹配窗口,增大SIFT特征点之间的尺度相似性,提高了匹配的几率;并通过与最小二乘法和双线性内插法的结合完成自动配准。文中选取角度和尺度偏差较大的SPOT-5(P)与TM影像进行实验,结果表明,配准精度小于一个像素。