基于MSER的SAR影像配准算法

研究了一种基于最大稳定极值区域（MSER）的SAR影像配准方法。该方法首先利用MSER算法提取影像上的特征区域,并对提取的特征区域进行椭圆拟合;然后对椭圆拟合后的特征区域分别进行归一化、SIFT描述子描述及匹配。选取实际的SAR影像进行配准试验,并将本文方法与SIFT算法得出的结果进行比较,结果表明：本文算法匹配精度可以达到像素级配准精度,即满足影像配准精度要求,匹配速度优于SIFT算法。     

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。     

融合尺度和仿射不变特征的倾斜立体影像配准

针对倾斜立体影像通常存在较大的几何变形从而难以自动匹配的问题,该文提出了一种融合MSER特征和SIFT特征的自动配准算法:选取MSER特征获得初始匹配及其对应邻域的仿射几何关系,对MSER候选匹配邻域内SIFT的特征点进行局部几何约束的仿射不变归一化相关系数匹配,定义邻域内SIFT特征的匹配正确率为邻域支持度,并据此进行原始MSER误匹配进行剔除。对上述未能匹配的MSER和SIFT特征,采用基于局部单应约束进行迭代匹配传播以获得更多的配准控制点并用于精确估计投影变换模型,完成影像的配准。同现有方法相比,所提算法在匹配点数、匹配正确率和配准精度方面有较大优势。     

一种适用于山地的SAR影像配准方法

针对山地SAR影像配准难题,提出一种适用于山地的SAR影像配准方法。首先根据DEM数据采用距离-多普勒模型和经验公式生成模拟SAR影像,并创建与DEM地理坐标相一致的查找表;然后将与向量场一致性的点集匹配算法用于模拟SAR影像和真实SAR影像的匹配,间接获取真实SAR影像的特征点;最终实现山地地形SAR影像的精确配准。实验分别采用同一传感器和不同传感器的山地SAR影像数据进行验证。结果表明,该方法的配准精度比传统SAR影像配准方法有明显提高,能够有效解决山地SAR影像配准问题。     

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。     

一种基于格网索引优化的遥感影像自动配准算法

针对SIFT算法在遥感影像配准过程中捕获配准点对数量较少和误匹配较多等问题,提出了一种基于格网索引的遥感影像自动配准的算法.首先,采用SIFT算法提取特征点和特征向量,并通过欧氏距离进行匹配;其次,建立格网索引剔除部分误匹配点对,从而提高了随机抽样一致算法的精度;最后,使用多项式几何纠正算法实现遥感影像的精确配准.实验...     

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。     

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。     

一种基于改进SIFT算法的遥感影像配准方法

本文首先分析了传统SIFT算法在遥感影像配准应用中存在的不足,从特征点匹配精度上进行了改进。通过分析SIFT特征点匹配的主要误差来源,逐步消除可能误差,提取尽可能多且精准的匹配点对。接下来利用该匹配点对作为配准用控制点对,分别对不同时相、不同分辨率遥感影像进行仿射变换和小面元微分纠正配准。最后与传统SIFT算法进行比较,试验结果表明本文算法具有更高的匹配精度。     

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.     

遥感影像在最大极值范围的并行稳定匹配

针对目前立体影像匹配时普遍存在的配准稳定性与配准精度不能同时兼顾问题,该文采用金字塔和分块策略,首先在多尺度空间下进行粗匹配,获得大量的初始特征点集;然后通过限制金字塔影像的阶数对初始特征点进行坏点剔除和滤点均匀化来获得良好的初始特征点;最后通过进行分块影像并行化SIFT算法匹配来实现精确匹配,提高效率.实验结果证明,此遥感立体影像并行稳定匹配方法能够提高匹配的效率,对影像的旋转、缩放和视角变换具有更强的抵抗性,其配准精度较高,适用于大范围的遥感立体影像的匹配.     

遥感影像在最大极值范围的并行稳定匹配（英文）

针对目前立体影像匹配时普遍存在的配准稳定性与配准精度不能同时兼顾问题,该文采用金字塔和分块策略,首先在多尺度空间下进行粗匹配,获得大量的初始特征点集;然后通过限制金字塔影像的阶数对初始特征点进行坏点剔除和滤点均匀化来获得良好的初始特征点;最后通过进行分块影像并行化SIFT算法匹配来实现精确匹配,提高效率。实验结果证明,此遥感立体影像并行稳定匹配方法能够提高匹配的效率,对影像的旋转、缩放和视角变换具有更强的抵抗性,其配准精度较高,适用于大范围的遥感立体影像的匹配。     

改进尺度不变特征变换的遥感影像配准

当遥感影像强度映射差异较大或发生非刚性变换时,该类方法会导致不理想的配准效果.针对此问题,该文提出了一种结合改进的SIFT和LPM算法的遥感影像配准方法.在SIFT算法的基础上引入Scharr滤波器进行空间极值检测并计算高斯尺度空间的梯度幅值;在构建特征描述符时使用梯度位置方向直方图算子提取特征向量;在特征匹配阶段通过设定阈值进行初始匹配并生成预设匹配集,利用LPM算法剔除预设匹配关系集中的错误匹配关系.实验结果表明,较之已有的遥感影像配准方法,本算法可以得到更高的匹配精度和更理想的配准效果.     

SAR影像匹配算法的研究

提出了一种高效稳定的SAR影像匹配算法,该算法首先采用Frost滤波对SAR影像的斑点噪声进行预处理,再结合SIFT和SURF算法对滤波后的SAR影像进行特征点提取,使用Matlab程序实现立体影像无痕拼接,实现了SAR影像的高精度匹配,该方法提高了SAR影像的匹配成功率,减少了匹配时间。     

一种针对机载重轨干涉SAR数据的配准方法

配准作为干涉处理过程中的重要一步,其精度直接影响后续的处理。机载重复轨道干涉数据,由于飞行的姿态不一致,导致影像间产生较大的相对变形,常规的方法无法对整幅影像进行配准。本文结合SIFT匹配算法的稳健性和解析搜索配准算法高精度的优点,利用飞行轨道间的关系和统计分析剔除错误的匹配,提出了一种针对机载重复轨道干涉数据的配准方法,有效解决了机载重复轨道干涉数据的配准问题。首先利用SIFT匹配算法提取一定数量的匹配点,然后利用飞行轨道之间的关系和对匹配点偏移量的统计分析,剔除误匹配的点,完成粗配准,最后使用解析搜索算法完成精配准。本文利用国产CASMSAR系统获取的机载P波段重复轨道干涉数据进行实验,取得了良好的效果。     

点、线相似不变性的城区航空影像与机载激光雷达点云自动配准

提出一种基于点、线相似不变性的城区航空影像与机载LiDAR点云自动配准算法。首先通过SIFT算子提取点特征并进行粗配准,同时分别基于影像和LiDAR点云提取直线特征;然后利用局部区域点特征与线特征的相似不变性,通过匹配点对搜索匹配直线对;最后采用基于扩展共线方程的2D-3D严密配准模型实现航空影像与LiDAR点云的精配准。本方法的特点是:采取了由粗到精的配准策略,通过点、线相似不变性,将基于强度的配准算法和基于线特征的配准算法有机结合,在较高的自动化程度下实现了影像与点云的精确配准。试验证明,与基于点云强度影像的自动配准算法相比,本文的算法在城市地区能够取得较好的配准结果。     

结合SIFT和RANSAC算法的InSAR影像配准

配准是合成孔径雷达干涉测量(InSAR)得到干涉图前的关键步骤。本文提出了基于SIFT和RANSAC的InSAR影像配准。尺度不变特征变换(SIFT)和随机采样一致性(RANSAC)相结合,得到特征稳定、匹配点对可靠的InSAR影像配准。利用PALSAR数据及TerraSAR-X数据,进行不同分辨率、不同波段的SAR影像配准试验,结合生成的干涉图条纹的清晰程度,评价其精度。并与目前主流的交叉互相关方法得到的相干系数进行了对比,证明了该方法在InSAR影像配准应用中是一种简单、有效的方法。     

SIFT遥感影像快速配准方法

针对SIFT算法存在内存消耗多、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,然后再作分块影像匹配,在匹配过程中根据局部熵过滤掉冗余特征点,并使其均匀分布于影像,以实现精确配准。对错误匹配点先利用相关系数初步剔除错误点,再利用极线约束对错误匹配点进行精细剔除,最后将RANSAC算法应用于剩下的匹配点,进一步提高匹配精确度。     

基于SIFT的多时相星载SAR图像特征点自动匹配

SAR图像配准是实现多时相图像监测的前提,但是由于SAR图像的斑点噪声、成像机理的特殊性,使得采用常规的特征匹配方法很难实现SAR图像的自动配准。本文在介绍旋转尺度不变特征(SIFT)提取特征点原理的基础上,利用SIFT方法对两个时相星载SAR图像存在不同的旋转角和分辨率存在差异进行了特征点提取和自动匹配试验,图像特征点自动匹配的有效率达到70%以上,结果表明提取SIFT特征点进行多时相SAR图像自动匹配是基本可行的。     

SURF与归一化互相关测度相结合的SAR影像匹配方法研究

合成孔径雷达(SAR)匹配是SAR影像处理的重要环节,但由于SAR影像的特殊成像机理,导致SAR影像在匹配时会出现精度、成功率都较低等问题。特别是山地区域,SAR影像富含纹理信息稀少,影像间几何畸变和辐射变形严重,导致特征点提取困难,匹配精度低。鉴于此,本文提出了采用SURF算法和归一化互相关测度相结合的方法,该方法能够快速获得大量匹配点对,实现SAR影像高效的自动化匹配。首先,应用SURF算法获取影像特征点约束匹配搜索范围;然后,采用归一化互相关和测度筛选提取到的匹配点对;最后,利用双向一致性约束剔除错误匹配点对。本文选取地形复杂区域SAR影像数据进行匹配实验,结果表明,该方法能够获得高精度、特征稳定且分布均匀的匹配点对,可以有效地避免几何变形对SAR影像匹配的影响。