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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。 相似文献
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图像配准是众多具体应用的共性核心技术,如图像融合、变化检测等。其在遥感、军事、医学、计算机视觉等众多领域都有广泛的应用。本文具体分析了几种遥感中的配准方法,对图像配准在遥感领域中的技术现状进行了归纳总结,讨论了图像配准在遥感领域中的发展趋势。 相似文献
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基于改进ORB算法的遥感图像自动配准方法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对遥感图像自动配准的问题,提出了一种基于改进定向二进制简单描述符(oriented brief,ORB)算法的遥感图像自动配准方法.该方法主要由3个步骤组成:首先是特征匹配,利用改进的ORB算法提取特征点,并建立描述符进行匹配,获取初始控制点;然后采用随机采样一致性方法,结合变换参数估计,剔除可能的错误匹配;最后利用最小二乘法估计的变换参数,对图像进行几何纠正.分别利用2组卫星光学遥感图像和1组SAR图像进行基于改进ORB算法的自动配准方法试验,并与基于尺度不变特征变换(scale-invariant feature tramsform,SIFT)算法和加速鲁棒性特征(speeded up robust features,SURF)算法的自动配准方法进行了比较.试验结果表明,该方法能获得与SIFT算法和SURF算法相当或者更高的配准精度,并在配准效率上有较大提高. 相似文献
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郭军 《测绘与空间地理信息》2013,(3):56-58,64
针对侧扫声纳图像分辨率高测深精度低而多波束声纳图像分辨率低测深精度高的特点,提出了一种基于SUFR的声纳图像自动配准与融合方法。该算法检测同一区域内侧扫声纳图像和多波束图像的特征点,通过最近邻匹配获得匹配点后,计算图像间的变换矩阵,利用空间变换完成配准,采用加权融合法实现两者的融合。实验结果表明该算法具有很好的鲁棒性,配准精度达到像素级,可实现两者的高精度自动配准与融合,取得了理想的效果。 相似文献
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遥感图像配准是遥感图像拼接、信息融合的基础,是对遥感图像定量应用和研究的关键环节.MATLAB的图像处理工具箱IPT(Image Processing Toolbox)提供有基于点特征进行图像配准的函数,利用这些函数可以方便快捷地完成图像之间的配准.论文首先对图像配准及基于点特征的遥感图像配准作了详细的介绍,然后对IPT中配准函数的语法格式作了详尽的分析,并对两幅遥感图像进行了配准操作,最后对该方法进行了结论性分析,阐明该方法的应用价值与可改进之处. 相似文献
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为解决多光谱遥感图像间非线性灰度差异造成的配准困难问题,提出了一种基于局部自相似的自动配准方法。该方法首先引入局部自相似(local self-similarity, LSS)特征,并在对数极坐标系下建立反映图像内在几何布局和形状属性的特征描述子。之后结合LSS和归一化相关系数构建一种形状相似性测度,并通过模板匹配的策略实现图像的配准。试验结果表明,该方法能够较好地抵抗图像间的非线性灰度差异,并获得了可靠的配准精度,而且相比于传统方法,在顾及计算效率的同时获得了更高的匹配正确率。 相似文献
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一种基于角点特征的遥感影像自动配准方法 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献
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从构造特征描述子入手,结合Haar-like特征提出了一种新的SURF特征描述符,并将其应用到遥感影像匹配中,新的描述符增加了对边和对角特征的描述。SURF匹配算法利用了积分图技术,匹配速度快,但是其特征的区分能力相对较弱。实验结果证明,此描述符的区分力优于原SURF描述子。 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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为利用已有标注的影像数据集实现对未标注遥感影像的语义分割,提出一种对抗域适应的方法.首先在生成对抗网络的基础上,利用基于香农熵的不确定图,进行域间的对抗学习,实现已标注的影像(源域)与未标注的影像(目标域)之间的迁移学习;其次为进一步提升模型的无监督学习能力,使用基于伪标签提纯的自学习策略.为验证所提方法的有效性,使用... 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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基于直线特征匹配的序列图像自动配准 总被引:2,自引:0,他引:2
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。 相似文献
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遥感影像模糊聚类方法可以在无需样本分布信息的情况下获取比硬聚类方法更高的分类精度,但其仍依赖先验知识来确定影像地物的类别数。本文提出了一种基于自适应差分进化的遥感影像自动模糊聚类方法,该方法利用差分进化搜索速度快、计算简单、稳定性高的优点,以Xie-Beni指数为优化的适应度函数,在无需先验类别信息的情况下自动判定图像的类别数,并结合局部搜索算子对遥感影像进行最优化聚类。通过模拟影像以及两幅真实遥感图像的分类实验表明,本文方法不仅可以正确地自动获取地物类别数,而且能够获得比K均值、ISODATA以及模糊K均值方法更高的分类精度。 相似文献