基于空间约束和结构特征的光学与SAR影像配准

针对光学和合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)影像间的几何形变和辐射差异造成的配准困难问题,提出一种基于空间几何约束和结构特征的光学影像与SAR影像自动配准方法.首先,利用分块的Harris算子在输入影像上提取分布均匀的特征点,根据有理函数模型对输入影像进行局部几何纠正,实现输入影像...     

利用PC-SIFT的多源光学卫星影像自动配准方法

针对多源光学卫星影像几何校正过程中同名点匹配率低、配准过程自动化差等问题,本文采用相位一致性代替原始尺度不变特征变换(scale invitation feature transform,SIFT)算法中的像素灰度值梯度对主方向和特征向量进行描述,提升特征描述的正确率;以频率域下相位分析结果为约束条件对匹配结果进行优化,抑制错误匹配同名点;同时,提出了一种基于随机采样一致性(RANSAC)的自适应选择策略,提高参数估计阶段的自动化水平;最后,实现多源光学卫星影像间的配准。多组数据实验结果表明了该方法在辐射非线性畸变多源光学卫星影像间配准中的有效性和适用性。     

一种基于组合特征的异源遥感影像配准方法

为实现大差异光学影像的高精度配准,充分利用各类特征检测算法的优势,提出一种基于多类型特征组合的异源遥感影像配准方法。在对获取的影像特征进行描述的基础上,通过影像分块均匀性分析和RANSAC整体一致性分析筛选高精度可靠的组合特征,构建和解算综合参数模型以实现影像的预配准和重采样。再利用最小二乘方法优化特征点匹配结果,使用小面元的方法进行影像的精配准和重采样。实验结果表明在异源光学遥感影像的亮度、分辨率差异较大时,可得到高精度的配准结果。     

应用不变特征获取均匀控制点的遥感影像配准算法

本文针对大幅影像配准时计算量大、配准点分布严重不均匀以及错配率高等问题进行了研究,提出一种可保持配准点均匀分布的快速配准算法.首先对基准影像和待配准影像进行分块提取SIFT特征算子,然后局部自适应地对影像块中的匹配点进行几何约束,从局部选取最优匹配点以达到提高图像匹配准确率的目标.通过对大量不同类型的影像进行配准实验,...     

多源遥感影像学习型特征双向一致性配准EI北大核心CSCD

针对多源遥感影像之间非线性辐射和几何畸变的差异严重影响配准质量的问题，本文提出一种具有双向一致性变换适用于多源遥感影像的配准方法。首先，利用微调的ResNet101网络模型提取多源遥感影像学习型特征，在特征匹配阶段，为提高同名特征匹配的可靠性，设计了一种双向一致性特征匹配网络模型；然后，基于小型轻量级网络加权回归变换模型参数，实现多源遥感影像稳健可靠的配准。试验利用Google Earth影像、卫星影像、无人机影像、Google Earth-卫星-无人机混合影像4种不同数据源对本文方法进行测试，并与具有代表性的多种方法进行比较，结果表明本文方法在配准精度、效率、稳健性方面具有优势，基本实现了2像素以内的自动配准精度。     

利用方向相位特征进行多源遥感影像匹配

针对较大的非线性辐射特性差异导致不同谱段、不同载荷获取的多源遥感影像之间匹配难度较大的问题,提出一种利用方向相位特征进行多源遥感影像匹配的方法。该方法首先利用角点提取算子对参考影像均匀提取特征点,然后利用Log-Gabor滤波器在多个方向上计算影像的相位特征图像,在此基础上对特征点构建密集特征描述向量并采用滑动窗口的方式来确定匹配点对,最后利用一定阶数的泰勒级数将匹配结果精度拟合到子像素级。利用3组真实的异源遥感影像进行实验,结果表明,该方法在光学影像、红外影像、多光谱影像和合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)影像之间均能匹配到稳定可靠的同名点。     

几何约束和改进SIFT的SAR影像和光学影像自动配准方法

提出一种基于几何约束和改进SIFT的SAR影像和光学影像自动配准方法。首先根据影像间的几何关系进行影像粗纠正,消除影像间旋转和分辨率差异;然后基于主方向改进的SIFT特征提取方法提取SIFT特征并利用其结构性信息引入结构相似性指数(SSIM)作为相似性测度获得初始匹配,经过视差空间和角度特征空间聚类优化得到稳定同名匹配;最后由随机抽样一致性算法(RANSAC)根据透视变换模型精化匹配结果获取变换模型参数。整个配准过程自动完成。本方法适用于差异较大的SAR影像与光学影像之间配准。     

一种大角度亚像素的图像自动配准算法

提出一种基于ASIFT和Harris集成互补不变特征的大角度影像亚像素自动配准算法。算法由中间输入图像获取、像素级配准和亚像素级配准三个主要处理过程。在中间输入图像获取过程中,首先提取ASIFT特征控制点,利用提取的控制点估计图像间的投影变换模型,将输入图像中的重叠区域重采样为与参考图像尺度相同的中间输入图像;在像素级配准过程中,用NCC函数进行配准,用基于投影变换模型的全局一致粗差检测方法删除误配点对;在亚像素级配准过程中,先利用二元二次曲面拟合方法进行亚像素位移测量定位,再进行亚像素配准,错误匹配点对剔除,配准精度计算。实际的大角度图像试验结果表明了算法的有效性和实用性。     

宽河道线性基元无人机遥感影像镶嵌配准方法

无人机遥感影像由于数量多、单张覆盖空间范围小、几何变形大以及河道内缺少配准控制点等特点,传统的基于特征点的影像镶嵌配准方法在宽河道无人机遥感影像镶嵌配准应用中受到限制.论文根据河道内线性地物丰富的特点,提出基于线性特征的无人机遥感影像镶嵌配准方法.该方法以线性地物边缘直线段为配准基元,通过MIHT算法估算待配准影像与基准影像的变换模型参数.试验结果表明,该方法很好地满足了宽河道无人机遥感影像镶嵌配准的要求,为沿河地质灾害调查提供了影像质量保证.     

基于SIFT算法的无人机高分影像几何配准研究

本文基于SIFT算法进行无人机高分影像自动特征点匹配,在实现影像特征点自动匹配的基础上采用二次多项式模型进行影像几何配准,并且重点考察影像配准过程中匹配特征点数目对几何配准精度的影响,最后进行精度评价。结果表明:在影像特征点匹配结果正确、匹配点分布合理的情况下,匹配点数目越多,利用二次多项式进行影像几何配准的精度越高;无人机航向方向影像配准残差大于旁向残差。     

SAR影像与光学影像的高斯伽玛型边缘强度特征匹配法

提出了一种基于影像边缘强度图描述的SAR影像与光学影像匹配方法。首先对影像进行粗纠正,消除影像之间的尺度和旋转变化;其次,改进相位一致性特征检测方法,提取对影像相干斑噪声稳健的特征点;然后基于高斯伽玛型双边窗口比值算子计算影像边缘强度图,在此基础上构造不变特征描述符;最后联合几何约束条件,实现SAR影像与光学影像匹配。试验结果证明,与现有方法相比,本文方法能够大幅提高SAR影像与光学影像匹配结果中的正确匹配特征数量以及影像配准精度。     

基于相位均匀卷积的LiDAR深度图与航空影像高效匹配方法

多源影像匹配主要受到非线性强度差异、对比度差异及局部区域结构特征不显著等问题的干扰,而机载激光雷达（light detection and ranging,LiDAR）深度图与航空影像由于纹理特征之间的显著差异导致部分结构特征缺失更为严重,所造成的相位极值突变进一步增加了匹配难度。因此,提出一种基于相位均匀卷积描述子的方法来实现LiDAR深度图与航空影像之间的高效匹配。在影像特征匹配阶段,首先对相位一致性模型进行扩展,构造相位均匀能量卷积方程,求解得到均匀卷积序列与相位最大标签图,建立一种相位均匀能量卷积直方图（histogram of phase mean energy convolution,HPMEC）;然后采用最近邻匹配算法完成初始匹配,并利用快速边缘化样本共识进行粗差剔除;最后基于线程池并行策略,通过划分重叠格网对影像进行分块匹配。将多组具有不同地物覆盖类型的LiDAR深度图与航空影像作为数据集,分别与位置尺度方向-尺度不变特征转换（position scale orientation-scale invariant feature transform,PSO-SIFT）、L...     

使用安置参数优化的无人机点云与影像精配准

针对现有的无人机激光点云与影像配准方法主要基于仿射变换建立点云与影像之间的配准模型,无法描述激光点云与影像之间的复杂变换关系问题,该文提出一种基于安置参数优化的无人机激光点云与光学影像精确配准方法.以相机安置参数为优化参数,以归一化互信息作为点云特征影像与光学影像之间的相似性测度,采用改进Powell算法作为优化策略,获得最优配准参数,实现无人机激光点云与无人机影像之间的精确配准.基于实验数据与现有两种配准方法进行精度对比.实验表明,基于相机安置参数优化的配准方法优于两种常规配准方法,可以实现无人机激光点云与光学影像之间的自动化配准,并达到像素级的配准精度.     

一种利用物方定位一致性的多光谱卫星影像自动精确配准方法

提出了一种基于物方定位一致性的卫星多光谱影像自动配准方法。首先采用类似于相对定向的方式恢复各波段影像间精确的相对几何成像关系;然后基于同名像元物方定位一致性的约束条件,在无需影像匹配的情况下实现子像素级的多光谱影像自动配准。该方法是一种真正几何意义上的配准,波段间的纠正模型为严密几何成像模型,不仅在理论上具有严密性,而且配准结果与影像质量无关。为了验证本文方法的正确性和可行性,对资源三号卫星的多光谱影像进行了实验。目前该方法已应用于卫星影像预处理软件中。     

地面激光点云与数码影像自动高精度配准

针对地面激光雷达点云和数码光学影像非同源异质数据自动配准困难的问题,本文提出了基于互信息的两种数据同名特征高精度自动提取的方法。首先,把点云数据生成中心平面投影的反射强度图像和基于RGB信息的彩色图像,应用点云彩色图像和数码光学影像的匹配,确定点云与影像的粗配准参数;然后,对反射强度图像进行特征提取,应用粗配准参数确定其在数码光学影像上的初始位置,应用互信息实现非同源数据的高精度匹配;最后,应用罗德里格矩阵和选权迭代方法计算高精度配准参数,生成三维彩色模型。试验证明,本文方法可以解决地面激光点云和数码光学影像非同源异质数据的配准问题,具有一定的研究和应用价值。     

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。     

CCD 几何偏差模型的多波段遥感影像配准

多波段光学遥感影像配准是遥感卫星地面预处理中的关键环节,其精度决定了遥感数据产品的质量.一般使用波段间图像灰度相关匹配来实现多波段影像的配准.然而,该类方法的配准精度受地物特征影响较大,海面、港口、沙漠等地物特征不明显存在影像无法配准的现象.本文以北京一号(BJ-1) 小卫星多光谱影像的波段配准为研究对象,建立多波段线阵CCD 各探元在CCD 扫描方向和卫星飞行方向的几何偏差模型,来计算多波段影像间同名像元在图像行和列方向上的位置偏差,进而拟合出一个固定的波段配准模型来实现多波段影像的亚像元配准.该方法已应用于BJ-1 和DMC_UK2 小卫星多光谱影像的地面预处理波段配准中,配准误差小于0.5 像元,具有良好的应用效果.     

基于密集卷积神经网络的遥感影像超分辨率重建

针对传统遥感影像超分辨率重建方法依赖同一场景多时相图像序列且需预先配准等缺点,本文提出了一种基于密集卷积神经网络的遥感影像超分辨率重建的方法。该网络直接将低分辨率遥感影像作为网络的初始输入,通过密集卷积神经网络学习影像的高阶表示,获得更具有表达能力的深层特征;同时,在网络中采用并行的1×1卷积滤波器结构,通过该结构减少模型参数;在重建网络中使用亚像素卷积可以更快地实现特征图的重建。在UCMerced_LandUse公共数据集上的实验表明:本文的网络模型提升了传统深度网络的影像重建性能,增强了重建图像的纹理细节并改善影像边缘失真,提升了重建影像的性能。     

改进SIFT点特征的并行遥感影像配准

本文针对SIFT(尺度不变特征变换)算法存在的内存消耗多、运算速度慢的问题,采用金字塔和分块策略,首先对原始影像进行粗配准,然后进行分块影像匹配以实现精确配准。在匹配过程中,根据影像分辨率限制高斯金字塔影像的阶数,对特征点进行过滤;同时对匹配过程进行并行化,以提高算法效率。实验表明,改进算法在保证配准精度稳定的前提下,解决了原算法对内存要求高的问题,效率比原算法显著提高,适用于大范围遥感影像之间的配准。     

利用线特征和SIFT点特征进行多源遥感影像配准

提出了一种基于线特征和SIFT点特征的多源遥感影像配准方法。该方法首先匹配待配准影像和参考影像中的线特征,利用匹配直线构建虚拟角点;其次,针对传统SIFT算法匹配多源遥感影像特征点存在的不足,采用线特征约束点特征的方法进行SIFT同名点对的提取;最后结合虚拟角点对及SIFT同名点对构建三角网进行小面元微分纠正。试验结果表明,本文方法能取得较高的配准精度。