多源遥感影像配准技术分析

图像配准技术是近年来发展迅速的图像处理技术之一,是图像融合、目标提取与定位、变化监测、高分辨率影像重建等处理工作不可缺少的步骤.首先给出了多源遥感影像配准的概念和基本过程,然后着重从匹配基元、转换函数、相似性测度、匹配策略4个方面对国内外现有的影像配准技术和方法进行了分析和评述,最后指出了影像配准技术所面临的主要难题和发展方向.     

遥感影像的高精度自动配准

在影像数据融合,动态变化监测等遥感影像集成分析和应用中,将来自不同传感器,不同时相获取的影像高精度快速配准是其中的关键技术之一,本提出了一种不同传感器,不同空间分辨率影像配准的全自动方法,并实际用于ＳＰＯＴ和ＴＭ影像的配准,其精度,可靠性和效率等明显优于传统的人工方法。     

多源遥感影像配准中的SIFT特征匹配改进

针对尺度不变特征变换算法应用于多源遥感影像配准时面临的低效率和误匹配问题,从特征点提取和特征点匹配两个方面对其进行改进。在特征点提取阶段,通过控制特征点数量和分布情况获取均匀分布的特征点;在特征点匹配阶段,采用特征点仿射变换粗匹配、精匹配和误匹配点剔除策略,由粗到精地获取准确的同名点。对多源遥感影像进行配准实验,结果表明,此方法在匹配效率及匹配性能上均优于原始SIFT算法,且配准精度更高。     

遥感影像的高精度自动配准

在影像数据融合、动态变化监测等遥感影像集成分析和应用中,将来自不同传感器、不同时相获取的影像高精度快速配准是其中的关键技术之一。本文提出了一种不同传感器、不同空间分辨率影像配准的全自动方法,并实际用于SPOT(全色)和TM(多波段)影像的配准,其精度、可靠性和效率等均明显优于传统的人工方法。     

MATLAB环境下遥感影像配准与融合技术研究

对基于高通滤波的加权融合法和HIS融合变换法在MATLAB环境下进行了算法研究与实现,结果表明在较好地保留原图像光谱信息的同时大大提高了图像空间分辨率,且提高了工作进程和效率。     

多源遥感影像高精度自动配准的方法研究

提出并发展了一套对多源遥感影像(不同传感器、不同分辨率、不同时相的遥感影像)的高精度自动纠正与配准技术与方法。遥感影像首先通过一个多项式模型进行整体粗纠正,然后在待配准影像上提取均匀分布的特征点。以提取的特征点为引导,利用金字塔逐层模板匹配的方法获得配准用同名控制点,基此构建不规则三角网将影像分解为各三角形区域,在每个三角形范围内实现逐三角网的高精度影像纠正与配准。     

基于SIFT特征的遥感影像自动配准

遥感影像的自动配准是长期以来一直未能很好解决的一个重要问题。本文将视频图像匹配中获得巨大成功的SIFT（Scale Invariant Feature Transform）特征应用于遥感影像的自动配准问题中，并且针对遥感影像的成像特点，给出了一种具体的特征匹配方法。对航空和航天遥感影像在不同的变形、不同的光照变化和不同的分辨率下进行的大量实验表明，该方法具有稳定、可靠、快速等特点。     

高分辨率遥感影像波段配准误差试验分析

高分辨率遥感影像波段间配准误差是影响影像质量及其应用精度的重要因素之一。配准误差指标要求是影像传感器研发中 的一项重要参数。为准确分析配准误差对遥感应用的影响程度，在试验研究中利用多项式模型模拟各种配准误差的图像，并从几何 精校正、目视解译、非监督分类实验及数据融合等角度分析了不同波段配准误差情况下对遥感应用的影响，提出了遥感应用中对高 空间分辨率卫星影像的波段配准指标要求。     

基于SIFT特征的多源遥感影像自动配准

多源遥感影像之间的配准问题一直以来都未能得到很好的解决,本文将SIFT特征应用于多源遥感影像的配准中。文章首先简要介绍了SIFT（Scale Invariant Feature Transform）特征的生成;然后针对多源遥感影像的成像特点,介绍了一种具体的特征匹配方法。最后利用不同的影像数据进行试验,检验文中提出的方法。实验结果表明,SIFT特征向量具有旋转、缩放、平移不变性的特点。     

遥感影像配准误差传递模型及模拟分析

在遥感影像配准过程中,通常假设控制点是“完美的”。然而,在实际情况中,由于控制点本身不可避免的带有一定的误差导致这种假设在一定情况下并不成立,并且将会影响遥感影像几何校正的精度。普通最小二乘方法OLS(O rd inary Least Square)是遥感影像配准常用的校正估计模型,令人遗憾的是,在控制点存在误差的情况下,它的估计是有偏的,并且不能够正确传递和估计校正影像的误差大小。引入一致校正最小二乘方法CALS(ConsistentAd justed Least Squares),在此基础上提出的一个改进的方法,称之为松弛一致校正最小二乘方法RCALS(Relaxed ConsistentAd justed Least Squares)。这类回归模型具有改正控制点(解释变量)中的误差和跟踪回归模型中的误差传递的能力。为了验证CALS和RCALS模型的有效性,本文利用模拟影像进行分析。这里着重分析OLS,CALS和RCALS模型在几何校正过程中的比较。结果表明,RCALS和CALS的结果优于OLS估计结果。     

多源遥感影像融合

遥感影像融合能富集同一地区不同数据源的信息大跨度波谱特性影像数据的融合,提供了有关各单个传感器的互补信息,使分类更精确;大跨度空间分辨力影 融合,有利于改善２多光谱影像的度,增强特征提取和目视判读能力,能有效地用于变化监测。     

机载LiDAR数据和航空影像基于角特征的配准

机载激光雷达(Light Detection And Ranging,LiDAR)系统近年来逐渐成为一种新兴的测量手段,是一种可以直接提供大量地面离散点的高精度三维信息的主动式遥感技术,具有依赖控制测量条件少、受天气影响小、自动化水平高等优点。然而LiDAR获取的数据主要是离散激光点云,具有高精度的空间结构信息而缺少纹理和光谱信息。将LiDAR数据和遥感影像数据进行融合将是当今测绘科学研究的方向之一。融合影像数据和点云数据的关键步骤就是将两者进行高精度的配准。     

基于ENVI的高分辨率遥感图像应用试验研究

介绍了高分辨率遥感图像用于城市土地利用信息提取的主要过程,应用ENVI软件作为试验研究平台对试验区进行了遥感图像分类处理。试验表明,遥感技术是进行城市土地利用信息提取的有效手段之一,针对遥感图像中出现的水体和建筑混杂的现象,提出了应用监督分类与矢量操作相结合的处理方法,可得到较好的分类结果。     

一种带几何约束的大幅面遥感影像自动快速配准方法

针对大幅面遥感影像的配准需求,提出了一种带有几何约束的大幅面遥感影像快速自动配准方法。该方法首先结合遥感影像空间地理信息构建影像粗配准模型;然后在粗配准模型的约束下,通过对大幅面遥感影像进行规则格网划分,结合改进的SIFT算法和并行策略实现影像精配准。实验结果表明,本文方法能提高影像的配准效率,且配准精度较高,适用于大幅面遥感影像之间的配准。     

多源影像融合在目标识别与提取中的应用

讨论了多源影像融合技术在改善目标识别与提取效果中的一些应用，给出了部分试验结果，说明了多源数据融台技术是未来目标自动识别系统的重要组成部份。     

利用规则进行高分辨率遥感影像地物提取

针对高分辨率遥感影像中地物的复杂性和多变性带来的地物提取难点,提出了一种基于多层次规则的面向对象的典型地物提取方法。改进了基于区域增长的影像分割方法,利用小区域内的全局最优策略进行初始增长,避开了种子点的选择。利用影像分割得到的影像对象作为地物提取的基元,针对影像上典型地物选择提取特征,利用多层次的提取规则进行地物提取,总的提取精度达到87.1%。     

基于知识的遥感图像地物提取方法研究

通过对图像知识库、图像数据库、纹理分析和形状分析等技术的研究,提出了一种基于知识的遥感图像地物提取的方法。该方法提取图像的纹理特征和形状特征,根据知识库中的先验知识进行推理,实现了遥感图像地物的判别和提取。