多源遥感影像学习型特征双向一致性配准EI北大核心CSCD

针对多源遥感影像之间非线性辐射和几何畸变的差异严重影响配准质量的问题，本文提出一种具有双向一致性变换适用于多源遥感影像的配准方法。首先，利用微调的ResNet101网络模型提取多源遥感影像学习型特征，在特征匹配阶段，为提高同名特征匹配的可靠性，设计了一种双向一致性特征匹配网络模型；然后，基于小型轻量级网络加权回归变换模型参数，实现多源遥感影像稳健可靠的配准。试验利用Google Earth影像、卫星影像、无人机影像、Google Earth-卫星-无人机混合影像4种不同数据源对本文方法进行测试，并与具有代表性的多种方法进行比较，结果表明本文方法在配准精度、效率、稳健性方面具有优势，基本实现了2像素以内的自动配准精度。     

利用方向相位特征进行多源遥感影像匹配

针对较大的非线性辐射特性差异导致不同谱段、不同载荷获取的多源遥感影像之间匹配难度较大的问题,提出一种利用方向相位特征进行多源遥感影像匹配的方法。该方法首先利用角点提取算子对参考影像均匀提取特征点,然后利用Log-Gabor滤波器在多个方向上计算影像的相位特征图像,在此基础上对特征点构建密集特征描述向量并采用滑动窗口的方式来确定匹配点对,最后利用一定阶数的泰勒级数将匹配结果精度拟合到子像素级。利用3组真实的异源遥感影像进行实验,结果表明,该方法在光学影像、红外影像、多光谱影像和合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)影像之间均能匹配到稳定可靠的同名点。     

利用PC-SIFT的多源光学卫星影像自动配准方法

针对多源光学卫星影像几何校正过程中同名点匹配率低、配准过程自动化差等问题,本文采用相位一致性代替原始尺度不变特征变换(scale invitation feature transform,SIFT)算法中的像素灰度值梯度对主方向和特征向量进行描述,提升特征描述的正确率;以频率域下相位分析结果为约束条件对匹配结果进行优化,抑制错误匹配同名点;同时,提出了一种基于随机采样一致性(RANSAC)的自适应选择策略,提高参数估计阶段的自动化水平;最后,实现多源光学卫星影像间的配准。多组数据实验结果表明了该方法在辐射非线性畸变多源光学卫星影像间配准中的有效性和适用性。     

一种利用相位信息的异源遥感影像配准方法

提出一种利用相位信息的异源遥感影像配准方法。首先对两幅影像进行相位一致性变换以消除影像间的灰度和对比度差异,并利用相位一致性最小矩在参考影像上提取特征点,然后以相关系数作为相似性测度,在输入影像上采用模板匹配策略获取同名点,最后采用投影变换实现影像配准。实验表明,该方法对于异源遥感影像具有较强的适应性,且配准精度较高。     

深度卷积特征表达的多模态遥感影像模板匹配方法

多模态遥感影像间（光学、红外、SAR等）存在显著的非线性辐射差异，传统方法难以有效地提取影像间的共有特征，匹配效果不佳。鉴于此，本文将深度学习方法引入影像匹配中，提出了一种基于Siamese网络提取多模态影像共有特征的匹配方法。首先通过去除Siamese网络中的池化层和抽取特征来优化该网络，保持特征信息的完整性和位置精度，使其可有效地提取多模态影像间的共有特征，然后采用模板匹配策略，实现多模态遥感影像高精度匹配。通过利用多组多模态遥感影像进行试验，结果表明，本文方法的匹配正确率和匹配精度都优于传统的模板匹配方法。     

多光谱遥感影像亮度空间相位一致性特征点检测

提出了一种基于亮度空间和相位一致性理论的多光谱遥感影像特征点检测算法。首先利用参数自适应的灰度变换函数建立影像亮度空间;然后结合相位一致性方法在影像亮度空间进行候选特征点检测,并将候选特征点映射到原始影像上进行非极大值抑制;最后在尺度空间计算特征点的特征尺度值。本文方法有效结合了亮度空间特征检测和相位一致性特征检测的优势,对多光谱遥感影像的辐射变化具有较强的稳健性。试验结果证明,与传统特征点检测算法相比,本文方法在特征重复率和重复特征数量方面都具有明显的优势。     

一阶高斯方向可调滤波器引导的多源卫星遥感影像配准方法

针对多源遥感影像间由于存在显著的非线性辐射差异,导致影像配准困难的问题,提出了一种由一阶高斯方向可调滤波器引导的多源影像配准方法。首先,基于影像自带的几何参考信息,计算出参考影像与待配准影像在像方空间的重叠区域,以参考影像面为基准对重叠区域进行均匀分块,通过有理函数模型和数字高程模型计算对应的待配准影像块,建立仿射变换模型对待配准影像块进行几何校正,实现局部影像间的粗配准;然后,在特征检测方面,构造了分块均匀检查策略改进的抗聚簇加速分割测试特征,获取大量分布均匀的特征点,对于特征描述,构造了一组多尺度、多方向的一阶高斯方向可调滤波器对影像卷积,通过对卷积结果进行池化以实现特征降维,得到多源一致的特征描述;最后,基于最近邻原则进行特征匹配,通过剔除误匹配得到高精度同名点对,进一步基于有理函数模型进行平差计算,校准待配准影像的有理多项式系数并对影像进行几何纠正,实现影像间的精配准。基于多组星载多源遥感影像的实验结果表明,所提方法在多时相光学数据、光学-红外数据上的配准精度优于1像素,在光学-合成孔径雷达数据上的配准精度优于1.5像素;计算效率方面,相比于现有同类方法提高1倍以上。     

基于多源遥感影像融合的影像匹配技术

多源遥感影像数据配准,常用的方法是多项式纠正法。此方法简单,但不能有效实现图像之间的相互配准。本文介绍了一种基于影像匹配的图像对图像局部纠正技术,包括影像直方图匹配、特征点提取、影像匹配处理技术,以及图像对图像局部纠正等技术,用于多源数据的配准。实验证明这种流程适合不同时相、不同传感器遥感数据(TM数据、SPOT数据与航空影像数据)的精确配准,配准误差可达到子像元级别。     

均匀分布与结构描述ASIFT相结合的SAR与可见光图像配准算法

针对SAR与可见光图像配准中存在的非线性灰度差异与斑点噪声,同时考虑不同的成像视角问题,提出了基于均匀分布与结构描述ASIFT的SAR与可见光图像配准算法。该算法首先采用引导滤波建立引导尺度空间以达到噪声抑制与边缘保持,在特征点提取阶段,由于非线性灰度差异引入相位一致性强度信息,并与尺度空间网格划分相结合,指导筛选图像中均匀特征点的获取;然后在特征描述阶段,引入扩展相位一致性方法计算SAR与可见光图像的一致性梯度幅值和方向,提高了主方向和描述符的准确性;最后利用Optimal-RANSAC进行特征描述符匹配实现有效配准。通过对4组实测图像进行试验及结果分析,证明该算法相比SAR-SIFT与传统ASIFT算法具有更准确的配准精度。     

SAR影像与光学影像的高斯伽玛型边缘强度特征匹配法

提出了一种基于影像边缘强度图描述的SAR影像与光学影像匹配方法。首先对影像进行粗纠正,消除影像之间的尺度和旋转变化;其次,改进相位一致性特征检测方法,提取对影像相干斑噪声稳健的特征点;然后基于高斯伽玛型双边窗口比值算子计算影像边缘强度图,在此基础上构造不变特征描述符;最后联合几何约束条件,实现SAR影像与光学影像匹配。试验结果证明,与现有方法相比,本文方法能够大幅提高SAR影像与光学影像匹配结果中的正确匹配特征数量以及影像配准精度。     

基于二维希尔伯特变换的相位一致模型图像特征检测方法

相位一致方法是从频域中的相位信息理论中延伸出的一种图像特征检测方法。其原理是指图像特征如跃级边缘、线形、屋脊形和马赫带等,总发生在相位的最大叠合处。该原理通过构造局部能量模型,并经标准化后,度量其图像各个位置的相位一致值。本文在前人的基础上对该模型进行了改进,提出了以二维的希尔伯特变换代替一维希尔伯特变换,从而在全方向上考虑各点的相位一致。由于Morrone提出相位一致模型实现过程是逐点分别计算图像的相位一致值,运行速度慢。改进算法后,相位一致模型的分子部分,即局部能量,是利用去DC（Direct Current,直流）分量算子和二维希尔伯特变换算子以卷积的形式求取,从而简化算法实现过程。同时为了抑制噪音的影响,本文在相位一致模型中的分母部分中引入了图像DC分量。最后以自然图像和遥感图像为实验对象进行图像特征检测,结果表明该改进方法可以有效地提取图像特征。     

基于空间约束和结构特征的光学与SAR影像配准

针对光学和合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)影像间的几何形变和辐射差异造成的配准困难问题,提出一种基于空间几何约束和结构特征的光学影像与SAR影像自动配准方法.首先,利用分块的Harris算子在输入影像上提取分布均匀的特征点,根据有理函数模型对输入影像进行局部几何纠正,实现输入影像...     

利用视觉词袋模型和颜色直方图进行遥感影像检索

基于内容的遥感影像检索已经成为遥感领域的研究热点,因此,本文提出了一种综合视觉词袋模型和颜色直方图的遥感影像检索方法,利用尺度不变特征算子提取影像的局部不变特征,通过视觉词袋模型组合局部特征,生成每幅影像的金字塔直方图,接着结合每幅影像的颜色直方图生成更有区分性的特征向量,利用新的特征向量集训练支持向量机分类器,通过分类器输出与查询属于一类的影像,完成遥感影像检索。试验结果表明,本文方法不仅提高了影像检索的查准率和查全率,并且验证了该方法能有效克服影像光照、噪声、方向等变化,鲁棒性较好。     

从卫星遥感全色图像中自动提取城市目标

提出了一种从卫星遥感全色图像中自动提取城市目标的方法。在总结城市目标的卫星遥感全色图像特性的基础上 ,设计了一种层次提取的方法。首先在低分辨率图像中提取城市目标的候选区域 ;接着在候选区域内利用城市目标一些更复杂的特性在高分辨率图像中证实城市目标。为了获得城市目标的边界 ,提出了一种基于边缘点密度的算法 ,并将算法应用去提取SPOT图像中的城市目标 ,取得了较好的试验结果     

基于相位一致的高分辨率遥感图像分割方法

基于分水岭变换的图像分割性能在很大程度上依赖于用来计算待分割图像梯度的算法。根据频域相位信息对图像特征的表征能力,引入相位一致的思想计算图像特征,应用Log Gabor小波提取高分辨率遥感图像的多尺度梯度。接着在对相位一致梯度进行分水岭分割时发现,在抑制分水岭算法的过度分割方面,经典的基于前景标记和背景标记的方法并不适合于遥感图像的分割,给出一种基于前景标记和梯度重建的分水岭算法。对IKONOS Pan图像上的农田、厂房和居民楼等地物进行特征提取和图像分割实验,结果表明相位一致方法优于空域特征检测算子,根据相位一致特征得到较好的分水岭分割结果。     

SFM的倾斜航空影像空中三角测量

针对传统空中三角(简称空三)测量方法处理倾斜航空影像的不足,提出了一种基于SFM算法的倾斜航空影像空三测量方法。首先利用垂直影像空三结果获取初始区域网模型,垂直影像空三解算可通过常规的空三算法或现有的软件获取。然后采用SFM算法,在初始区域网模型的基础上,递增式地恢复倾斜影像的外方位元素,最后将垂直影像和倾斜影像联合进行绝对定向、区域网光束法平差。选用玉树数据进行空三试验,结果表明:本文提出的SFM方法能够精确解算出倾斜航空影像的外方位元素,且空三结果优于现有倾斜影像空三软件Pix4Dmapper,可以作为一种倾斜航空影像定向方法。