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。     

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。     

点、线相似不变性的城区航空影像与机载激光雷达点云自动配准

提出一种基于点、线相似不变性的城区航空影像与机载LiDAR点云自动配准算法。首先通过SIFT算子提取点特征并进行粗配准,同时分别基于影像和LiDAR点云提取直线特征;然后利用局部区域点特征与线特征的相似不变性,通过匹配点对搜索匹配直线对;最后采用基于扩展共线方程的2D-3D严密配准模型实现航空影像与LiDAR点云的精配准。本方法的特点是:采取了由粗到精的配准策略,通过点、线相似不变性,将基于强度的配准算法和基于线特征的配准算法有机结合,在较高的自动化程度下实现了影像与点云的精确配准。试验证明,与基于点云强度影像的自动配准算法相比,本文的算法在城市地区能够取得较好的配准结果。     

几何约束和改进SIFT的SAR影像和光学影像自动配准方法

提出一种基于几何约束和改进SIFT的SAR影像和光学影像自动配准方法。首先根据影像间的几何关系进行影像粗纠正,消除影像间旋转和分辨率差异;然后基于主方向改进的SIFT特征提取方法提取SIFT特征并利用其结构性信息引入结构相似性指数(SSIM)作为相似性测度获得初始匹配,经过视差空间和角度特征空间聚类优化得到稳定同名匹配;最后由随机抽样一致性算法(RANSAC)根据透视变换模型精化匹配结果获取变换模型参数。整个配准过程自动完成。本方法适用于差异较大的SAR影像与光学影像之间配准。     

光学遥感影像与GIS数据一体化的水体分割、配准与提取方法

利用遥感影像进行自动化水体提取是一项富有挑战的任务。提出了一种GIS数据辅助下的可见光遥感影像水体自动提取方法,其核心是将影像分割、配准和变化检测集成为一体化处理流程检测水体。利用水体在遥感影像上的显著特性,首先提出了基于多尺度视觉注意模型的疑似水体区域检测;然后对影像显著区域进行水平集分割处理,通过迭代的分割和配准一体化处理不断优化直至获得最优的分割和配准结果,其中改进的形状曲线相似度特征用于约束分割结果与GIS水体对象的匹配;最后,利用基于缓冲区的变化检测方法获取变化和未变化的水体对象,同时利用已知水体辐射特征与GIS地物的空间位置关系剔除非水体对象。采用3组不同分辨率的遥感影像和不同尺度的GIS数据进行实验,结果显示了本文方法在水体自动提取和变化检测中的有效性。     

沿海矿山生态环境修复中遥感影像自动配准方法的应用

本文从遥感影像解译角度出发，浅析遥感影像解译在沿海矿山生态修复调查中的作用，概略梳理沿海矿山生态修复遥感解译的基本方法，针对基于光学遥感图像配准技术存在的问题，提出了一种利用对象区域形状特征的配准方法。本文采用分割方法提取基准图像和待配准图像中具有结构性的小区域，按照小区域的属性与几何形状特征进行匹配，利用空间关系做控制约束，查询正确的同名小区域对，提取小区域的中心点作为匹配控制点对，解算仿射变换模型参数，有效解决影像间的自动配准问题。采用该方法对实际光学影像进行试验，取得了良好的试验结果与实用价值，为沿海矿山生态修复调查工作中确定矿山空间位置与设计方案提供了保障。     

喀斯特地貌SAR影像多级配准方法

文章针对现有SAR影像配准方法对喀斯特地貌低相干区域配准的局限性,在阴影区域提取的基础上提出一种SAR影像多级配准方法。通过对喀斯特地貌阴影区域的分析,逐级提取阴影区域质点和位于山峰位置的高相干点作为特征点。在进行像元级和亚像元级的配准时分别采用几何特征参数和相干系数作为自动配准的测度。实验验证了喀斯特地貌SAR影像采用此方法进行配准的可行性,配准精度有所提高。     

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。     

城区机载LiDAR数据与航空影像的自动配准

为解决机载LiDAR数据与航空影像集成应用中二者的配准问题,提出了一种机载LiDAR数据与航空影像配准的方法。首先,直接在LiDAR点云中提取建筑物3维轮廓线,通过将轮廓线规则化得到由两条相互垂直的直线段组成的建筑物角特征,并在航空影像上提取直线特征;然后,根据影像初始外方位元素将建筑物角特征投影到航空影像上,并采用一定的相似性测度在影像上寻找同名的影像角特征;最后,将角特征的角点当作控制点,利用传统的摄影测量光束法区域网平差解求影像新的外方位元素。解算过程中采用循环迭代策略。本方法的主要特点是,直接从LiDAR点云中提取线特征,避免了常规方法从距离图(或强度图)中提取线特征所产生的内插误差。通过与现有基于点云强度图的配准方法的对比实验表明,在低精度初始外方位元素的辅助下,本文方法能够达到较高的配准精度。     

地形图要素辅助下的影像面状地物提取

针对遥感影像与地形图变化检测中影像面状地物的提取问题,该文提出了一种地形图要素辅助下的影像面状地物提取方法。该方法首先利用配准后落在影像面状地物内的地形图面状要素中心进行区域生长,然后以人工选取的各类地物的初始样本和上述区域生长出影像上的各类地物作为训练样区进行监督分类,最终实现影像面状地物提取。实验结果表明,该方法能够有效地提取影像面状地物,并且自动化程度较高。     

点云拼接中标志自动匹配方法

基于人工标志的公共点法是中远程地面三维激光扫描仪常用的点云拼接方法。目前,该方法还是手动或半自动,人工交互较多。本文对公共点自动拼接中的标志匹配进行了研究,提出一种基于欧式变换不变量的匹配方法。该方法不需借助编码等其他辅助手段,匹配效率高,非常适合扫描标志的匹配。     

基于直线特征匹配的序列图像自动配准

提出了一种运用相应直线段特征作为控制基础的序列图像自动配准方法。根据相应直线段"共线"原理建立了图像配准模型,该模型的优点是不必精确定位相应直线段的端点,突破了相应特征必须严格"同名"的限制。同时,根据图像配准对控制直线段的要求,分别设计了序列图像中直线段特征的自动提取和自动匹配算法,从而实现了概略对准条件下的序列图像的全自动配准。     

基于二维图像特征的点云配准方法

为了提高低覆盖率点云的配准精度和收敛速度,提出了一种基于二维图像特征的点云配准方法。首先采用基于区域层次的点云配准算法实现粗配准;然后将三维点云转换成二维图像,再采用SURF算法提取二维图像的特征,并求解其匹配像素点对;最后根据二维匹配点获取相应的三维点云相关点,并计算刚体变换,由此实现点云的快速精确配准。试验结果表明,与迭代最近点（ICP）算法相比,该点云配准方法的配准精度和耗时分别提高了约20%和60%,是一种快速、高精度的点云配准算法。     

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。     

特征级高分辨率遥感图像快速自动配准

随着遥感图像分辨率的日益提高,遥感图像的尺寸和数据量也不断地增大,同时随着遥感应用的发展,对图像配准的性能也提出越来越高的要求,基于此,提出一种特征级高分辨率遥感图像快速自动配准方法。首先,对图像进行Haar小波变换,基于小波变换后的近似图像进行配准以提高配准速度;其次,根据不同的遥感图像来源使用不同的特征提取方法(光学图像使用Canny边缘提取算子,SAR图像使用Ratio Of Averages算子),并将线特征转化为点特征;然后,依据特征点间最小角与次小角的角度之比小于某一阈值来确定初始匹配点对;最后,利用改进的随机抽样一致性算法滤除错误匹配点对,并结合分块思想均匀选取匹配点对计算仿射变换参数,进一步提高配准精度。为了验证本文方法的有效性,选择高分辨率World View-2图像、Pleiades图像和Terra SAR图像进行了实验,并与典型的SIFT算法、SURF算法进行比较分析,采用匹配率、匹配效率、均方根误差和时间消耗4个定量评价指标来客观评价算法的配准性能。实验结果表明,本文方法具有较好的有效性,且在不同的情况下具有较高的配准精度。本文提出的特征级高分辨率遥感图像快速自动配准方法,多组高分辨率遥感图像数据的配准实验结果表明该方法能快速实现并具有较高的配准精度和较好的鲁棒性。     

基于几何特征约束的建筑物点云配准算法

针对人工建筑物表面存在的几何特征关系提出了基于几何特征约束的建筑物点云配准算法,根据点云数据中平面与平面重合关系,推导点在平面上和平面法线平行的2种线性不等约束条件。在6独立参数模型中增加几何特征约束的不等约束条件组成了附有约束条件的配准模型。通过对建筑物3维激光扫描点云数据的采集和处理,详细分析了几何特征约束配准算法的处理结果。试验结果分析表明几何特征约束条件可以合理地改善3维空间转换参数解算结果,提出的配准模型较适合于人工建筑物点云数据的配准。     

国产卫星影像配准技术研究

我国西部高海拔山区的地形地貌使得在卫星影像上确定同名特征点比较困难,为了解决国产卫星影像存在的谱段偏差,本文选择了基于SIFT算法、基于区域灰度和人工配准3种方法,对ZY1-02C、ZY-3和GF-1等国产卫星影像展开了配准试验研究,应用目视法和中误差法进行了精度评价,并对结果进行了对比分析。试验结果表明：人工法虽能获得较高的配准精度,但效率很差;基于区域灰度法受影像亮度差异影响很大,同名点提取少,精度最差;基于SIFT算法自动化程度最高,可以提取大量特征点,并能筛选提出误匹配点,配准精度较高。     

矢量数据变化对象的快速定位与最优组合匹配方法

要素变化信息对地物生命周期的记录、时空数据库的构建、GIS数据库的更新有重要意义.针对大数据量的变化信息发现,本文采用基于格网划分的方法,通过对空间特征与属性特征汇总信息的对比,只对发生变化的格网进行检测,缩小了检测范围与空间查询区域.为解决要素变化前后的匹配问题,提出一种最优组合匹配法,通过对组合对象空间特征及语义特征的综合比较,从候选要素中选取最佳匹配对象.试验证明,该方法能够高效准确地实现大数据量的矢量数据变化信息的探测,并能很好地解决非一对一的要素匹配问题.     

大比例尺DLG数据生产中若干问题的探讨

大比例尺DLG数据是数字城市地理信息平台中最重要的基础地理信息数据,对于加快城市信息化进程具有重要的保障作用。制定合理的DLG数据生产工艺流程,精确配准影像,快速构建居民地及植被要素面,二次开发辅助程序,对提高数据质量,缩短项目生产周期具有重要意义,文章就以上问题,进行了详细的探讨与实践。     

基于三维激光扫描的石佛院造像数字化测绘

详细探讨了多测量手段集成的吴山石佛院造像数字化测绘项目的具体作业流程和关键技术,建立了石佛院精细、准确的数字化档案。针对石佛院造像表面特征复杂、数据海量、跨度大、测站多等特点,提出基于闭合导线整体平差分配模型的三维激光扫描数据配准方法,通过序列拼接、坐标转换、整体匹配和数据统一化来实现大场景、多视点和三维点云的全局配准。