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。     

基于改进ORB算法的遥感图像自动配准方法

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.     

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。     

基于MATLAB图像处理工具箱IPT函数的遥感图像配准

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.     

基于光照模型的遥感图像与DEM配准方法研究

针对遥感图像与DEM数据之间难以找到精确同名地物点而造成的配准精度较低问题,提出了一种基于光照模型的图像配准方法.该方法首先计算DEM数据中每一个像元的方位和坡度,并结合遥感图像成像时的太阳高度角和方位角,计算图像与DEM的地形光照模型,最后通过光照模型来辅助控制点的选取,从而实现图像精确配准.实验结果表明,该方法稳定...     

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.     

面向海洋应用的无人机遥感图像配准研究

在海洋应用中,大面积水体的同名点匹配相比陆地更加困难,制约了无人机遥感图像的配准精度和收敛速度。本文提出了一种改进算法适用于海洋无人机遥感应用,采用主成分分析（PCA）和水体阈值方法去除水体,获得图像中非水体区域的分块图像,然后利用仿射-尺度不变特征变换算法（ASIFT）进行图像的特征点提取和重叠图像非水体区域的同名点匹配。通过海岛、海岸线的无人机遥感试验结果表明,基于改进算法,在不增加时间开销的情况下,可以增加30%~50%的同名点数量,精度提高约5%~10%。文中方法适应用于海洋无人机遥感的序列图像配准,为海岛、海岸线的遥感监测提供了有效的技术支持。     

应用Hessian-Affine的遥感图像配准实验

针对存在云雾遮挡、仿射变形的遥感影像,本文提出应用Hessian-Affine与最大信息熵,检测并筛选仿射不变特征,同时选刺同名点估计初始变换参数,对每一个待匹配点预测出一定圆域约束内的对应匹配点集,利用NCC相关系数迭代确定圆域内真同名点,得到初始匹配点集,然后利用均方根误差(RMSE)迭代剔除误匹配,直至完成最佳仿射变换参数估计。结果表明:该算法对发生仿射畸变、气候复杂区域的影像配准表现出较好稳健性和定位精度。     

基于SIFT算法和马氏距离的无人机遥感图像配准

提出了一种基于SIUF和马氏距离的无人机遥感图像配准方法.该方法首先使用SIUF算法进行特征点的查找和匹配.由于SIFT算法只考虑点的局部特征信息,没有处理匹配后特征点对的几何分布信息.为了提高特征点对的精度,本文使用马氏距离对SIFT算法得到的结果进行再处理得到新的特征点对.最后,利用新的特征点对进行图像配准.较之以往,该方法可以得到更多的、正确的匹配点对.数值试验证明了该方法的有效性和鲁棒性.     

SAR图像配准方法综述

随着SAR成像技术的不断发展和对SAR图像应用的迫切需求,涌现了大量的SAR图像配准方法。对国内外最新的SAR图像配准技术和方法进行了全面系统地梳理,总结了各类方法的特点,指出了当前研究存在的问题,展望了SAR图像配准的发展趋势。     

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。     

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。     

多源遥感影像数据的融合方法探讨

在分析和总结多源遥感影像数据融合的基础上,探讨了多源遥感影像数据融合的层次、模型、结构及其特点.归纳总结了多源遥感影像数据融合方法,目的是提高多光谱影像分辨率的同时保持色调不变,从另一个角度理解为在已知低分辨率多光谱影像和高分辨率全色影像的基础上,模拟生成高分辨率多光谱影像.本文介绍了遥感影像融合技术,系统阐述了几种常见的遥感影像融合方法及其应用.     

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。     

浅谈卫星遥感影像颜色调整

简要介绍了遥感技术系统和遥感图像后期处理的一般工作流程,在此基础上着重阐述了利用Photoshop图像处理软件调整水系颜色的快捷方法及其具体操作步骤。     

浅谈高原高寒地区遥感影像判读技巧

以西藏怒江流域高原高寒地区为背景,对利用高分辨率遥感影像进行判读时经常遇到的几方面问题,运用实例分析的方法,给出了解决问题的思路,为以后的工作和类似区域遥感影像的判读提供了参考依据。     

一种新的基于内容遥感图像检索的图像分块策略

对常用的图像分块方法进行了说明，提出了平均块覆盖率、冗余数据比率等概念，以及平均块覆盖率和冗余数据比率是衡量CBRSIR系统分块方法优劣的重要标准这一论断。在此基础上，针对Quin-树存在的主要问题，提出了一种新的分块策略——Quin^＋-树，并将Quin^＋-树和Quad-树、Quin-树和Nona-树进行了分析和比较。实验证明，Quin^＋-树是最实用可行的CBRSIR图像分块方法。     

一种区域自适应的遥感影像分水岭分割算法

提出了一种区域自适应的标记分水岭分割方法。该方法利用高斯低通滤波和概率统计相结合的方法,对梯度影像进行区域自适应阈值分割,提取分割标记,然后采用Meyer算法进行标记分水岭分割。实验结果表明,该算法能够有效解决遥感影像不同区域的分割问题,达到比较理想的水平。