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。     

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。     

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。     

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。     

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。     

基于Zernike矩的多时相遥感影像匹配方法研究

针对参与变化检测影像的特点,归纳多时相影像匹配方法应满足的条件,提出了一种基于Zernike矩的匹配策略。在进行多时相影像匹配时,该方法对灰度的线性变化不敏感,而且可以匹配存在较大旋转角度的影像。试验表明,该匹配策略具有较高的匹配正确率。     

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FAST和SURF的遥感图像自动配准方法

提出了基于加速分割检测特征(features from accelerated segment test,FAST)和加速鲁棒性特征(speeded - up robust features,SURF)的遥感图像自动配准方法.首先对参考图像与待配准图像进行HSI变换和高斯金字塔建立;然后检测并提取FAST角点,计算各角点的SURF描述子,用K-D树匹配搜索策略得到2幅图像的匹配点对;再使用最小二乘迭代法剔除错误匹配点并拟合几何变换系数;最后执行几何变换,得到配准后的图像.将该方法分别与基于SURF自动配准方法和ENVI软件中自动获取配准点的方法进行对比实验,结果表明,利用该方法能够获得更多的匹配点对,具有更高的几何配准精度,但在尺度不变性方面略逊于SURF算法.     

基于压缩感知的遥感影像弹性配准方法

针对遥感影像由于载荷类型、观测角度、地形起伏等内外部因素造成的影像局部几何畸变,而基于全局配准方法制约着影像配准精度的提高,基于像元的弹性配准方法可大幅提升遥感影像的配准精度,但是存在运算效率这一瓶颈等问题,该文利用像元弹性配准参数的稀疏性,提出一种基于压缩感知的弹性配准方法。通过对遥感影像像元梯度幅值响应较强的点进行随机抽样,形成观测样本点集,采用弹性配准局部参数解算模型求解样本点平移参数;通过压缩感知稀疏重构算法重构影像各像元平移参数。实验表明,在配准精度差异较小和一定的参数设置条件下,该方法可显著提高弹性配准运算速度。     

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。     

基于AdaBoost算法的城镇建设用地遥感动态提取研究

利用2007年的上海地区CBERS影像,使用AdaBoost组合分类器,将基于影像地物光谱信息、纹理结构信息和基于决策树分类器的提取方法组合,以提高分类精度。实验结果显示,AdaBoost算法在提高城镇建设用地的分类精度上显著有效。     

一种改进的航空遥感影像阴影自动检测方法

针对航空遥感影像阴影检测中与阴影具有相似特性的绿地、亮度较暗的非阴影区域和亮度较高的阴影区域容易出现错检、漏检的问题,结合HSV变换和区域生长原理,提出了一种改进的阴影检测方法。首先在HSV色彩空间通过图像增强构建了一种新的阴影指数,并引入了双阈值法,剔除了植被和亮度较暗的非阴影区域的影响;接着通过区域生长得到了包含较亮阴影的完整阴影区域。经过对比试验表明,该方法能够有效地提取较亮阴影,对绿地和较暗的非阴影区具有较好的区分能力,可以有效提高检测精度。     

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。     

一种高分辨率遥感影像建筑物自动检测方法

高分辨率遥感影像具有丰富的空间信息、地物几何结构和纹理信息,有助于对地物目标进行认知和解译.而建筑物目标在人类活动区域内占据重要地位,对高分辨率遥感影像中的建筑物进行自动检测具有重大意义.提出了一种基于全卷积神经网络的建筑物自动检测方法,并制作了建筑物样本数据集,利用基于区域的全卷积神经网络和特征检测网络进行建筑物检测...     

多时相遥感影像辐射归一化方法综述

多时相遥感影像的辐射归一化是进行变化检测或拼接不可缺少的步骤.本文从绝对辐射归一化和相对辐射归一化两个方面对现有的多时相遥感影像辐射归一化方法进行了总结.对各种辐射归一化方法进行了剖析,并指出了这些方法的优缺点和适应性.最后对多时相遥感影像辐射归一化方法未来的发展进行了展望.     

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。     

基于遥感卫星影像的积雪范围自动化提取

积雪是地球表面重要的覆盖物,也是全球大气与地表相互作用的重要影响因素.本文以资源三号和高景一号卫星遥感影像为主要数据源,将天山中段地区作为主要研究区,分别采用差值指数阈值法和影像亮度分割法,获取遥感影像积雪范围.对比分析可知,利用影像亮度分割法获取积雪范围的结果更准确.利用遥感手段识别积雪范围,对开展智能化地物识别具有...     

面向变化检测的遥感影像弹性配准方法

对于遥感载荷技术指标差异、观测角度、时相、地形起伏等内外部因素造成的几何畸变,采用全局配准方法制约着影像配准和变化检测精度的提高。提出一种基于加速抗差特征（speed up robust feature,SURF）算法的全局匹配和像元局部配准模型相结合的弹性配准方法,以不同时相遥感影像的差值特征影像各像元正态分布密度函数构建像元局部参数解算权重,缓减不同时相影像中辐射亮度差异较大的像元对局部配准模型参数解算的影响,采用城市典型区域遥感影像进行实验,结果表明该方法影像配准精度（包括地形起伏区域）优于1个像元,弹性配准算法的适用性和运算速度有一定的提高。     

An Improved Hierarchical Segmentation Method for Remote Sensing Images

This paper presents an inversed quad tree merging method for hierarchical high-resolution remote sensing image segmentation, in which bottom-up approaches of region based merge techniques are chained. The image segmentation process is mainly composed of three sections: grouping pixels to form image object/region primitives in imagery using inversed quad tree, initializing neighbor list and region feature variables and then hierarchical clustering neighboring regions. This segmentation algorithm has been tested on the QuickBird images and been evaluated and it exhibits good efficiency over initialization of neighbor list for quad tree node/region primitives. This paper also provides a brief proof of the good efficiency of a sorted merge list which can be viewed as an alternative for dither matrix to randomly distribute region merging pairs which is adopted in e-Cognition.