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禄丰年 《测绘科学技术学报》2007,24(4):251-254
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. 相似文献
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遥感影像的高精度自动配准 总被引:27,自引:2,他引:27
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。 相似文献
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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。 相似文献
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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。 相似文献
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遥感影像配准误差传递模型及模拟分析 总被引:3,自引:0,他引:3
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。 相似文献
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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。 相似文献
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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。 相似文献
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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。 相似文献
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利用规则进行高分辨率遥感影像地物提取 总被引:1,自引:0,他引:1
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%。 相似文献