Line-based modified iterated Hough transform for automatic registration of multi-source imagery

Image registration aims at combining imagery from multiple sensors to achieve higher accuracy and derive more information than that obtained from a single sensor. The enormous increase in the volume of remotely sensed data that is being acquired by an ever-growing number of earth observation satellites mandates the development of accurate, robust, and automated registration procedures. An effective automatic image registration has to deal with four issues: registration primitives, transformation function, similarity measure, and matching strategy. This paper introduces a new approach for automatic image registration using linear features as the registration primitives. Linear features have been chosen because they can be reliably extracted from imagery with significantly different geometric and radiometric properties. The modified iterated Hough transform (MIHT), which manipulates the registration primitives and similarity measure, is used as the matching strategy for automatically deriving an estimate of the parameters involved in the transformation function as well as the correspondence between conjugate primitives. The MIHT procedure follows an optimal sequence for parameter estimation that takes into account the contribution of linear features with different orientations at various locations within the imagery towards the estimation of the transformation parameters in question. Experimental results using real data proved the feasibility and robustness of the suggested approach.     

Sea WiFS与AVHRR资料自动几何配准

研究了一种自动几何配准的方法,来实现多时相的卫星资料和不同遥感资料之间的几 配准。利用海岸线自动选取ＧＣＰ的点,借助相关松弛法录找同名点,且有判别机制来保证ＧＣＰ的正确性,可以方便地得到分布密集的ＧＣＰ值。同时研究了二元ｎ次方程组和ＧＣＰ数目与配维精度的关系,得到ＧＣＰ数目的增加可明显提高几何配准精度。利用该方法对ＳｅａＷｉＦＳ和ＡＶＨＲＲ资料进行了几何配准,可以提高几何配准的精度和节省机时,为遥     

Measures for an Objective Evaluation of the Geometric Correction Process Quality

The geometric correction process is a crucial step in remote sensing applications. This process is frequently manually performed-which is a laborious task in many situations-as automatic image registration methods are still far from being broadly applied. One of the reasons that justify the absence of a broad application of automatic image registration methods is the lack of measures for an objective and automated analysis of the image registration process quality. The root mean square (RMS) of the residuals is the only quantitative evaluation which is generally used in this process, with the final validation of the geometric correction process being a qualitative analysis. Therefore, in both ldquohumanrdquo and automatic image registration processes, an objective evaluation of its quality is required. In this letter, we propose several measures for an objective evaluation of the geometric correction process, as a complement to the traditional RMS of the residuals and visual inspection. Two scenarios of control point distribution and the most common residual distributions were considered. With the proposed measures, we intend to cover the most common qualitative analysis aspects. This has particular importance under the scope of automatic image registration methods, where an automatic evaluation of the results is also required.     

附带星历参数的星载合成孔径雷达影像自动配准算法

Fourier-Mellin不变性对称相位匹配滤波器,即symmetric phase-only matched flitering of fourier-mellin invariant(SPOMF-FMI)能解决影像配准的平移、旋转和放缩几何变换问题;然而,该方法在实际应用中具有局限性,包括图像几何尺度和图像非线性几何畸变处理能力.为了克服上述缺陷,提出了一种附带星载参数的星载合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)影像自动配准算法.该方法采用由粗到精匹配策略,由距离-多普勒影像粗匹配和改进SPOMF-FMI影像精匹配组成.使用Radarsat-1和ENVISAT ASAR影像做实验,结果表明本方法在处理重复轨道或相同升、降轨星载SAR影像(即确保相似影像纹理测度)配准问题时,能达到子像素级的配准精度.     

图像分层匹配的HJ-1A/B CCD影像自动几何精校正技术与系统实现

环境与灾害监测预报小卫星星座(环境一号卫星,HJ-1A/B)自发射以来,在环境监测、灾害评估、土地资源调查等领域发挥了重要的作用。但是HJ-1A/B卫星CCD图像的2级产品(HJ-1 CCD图像)几何精度低,实际应用中需要进行几何精校正。HJ-1 CCD图像具有宽覆盖、大视场角、几何变形复杂的特点,几何精校正难度大。针对该问题,本文提出了一个以Landsat TM全球拼接图像为基准,基于Forstner算子和模板匹配的分层配准方法。该方法使用分层匹配获得的大量高精度且分布均匀的控制点构建Delaunay三角网,有效地解决了HJ-1 CCD图像的几何精校正问题。在配准技术研究的基础上,研发了HJ-1 CCD图像几何精校正系统,系统具有全球HJ-1 CCD图像的自动批量处理能力。实验结果表明,本文提出的几何精校正方法精度高,实现了环境星图像的自动批量处理。     

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.     

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。     

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...     

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。     

基于光流校正的复杂地形区多时相遥感影像配准

几何配准是影像后续处理的重要前提,是遥感信息处理领域研究的热点之一。复杂地形区多时相遥感影像的高精度配准一直是难以突破的难题,光流估计法通过逐像素位移增量解算为此提供了可行的解决思路,但光流法对地物变化异常敏感,经常导致计算的光流场及配准影像存在异常。为此,本文提出一种基于光流校正的复杂地形区多时相遥感影像配准方法,采用亮度和梯度双重约束获取光流场初值,在此基础上使用高斯拉普拉斯算子对异常光流进行检测,然后通过Delaunay三角形曲面插值对异常光流进行校正处理,从而得到各像素精准位移。实验表明,本文提出方法对存在地物变化的复杂地形区多时相遥感影像,可实现高保真、高精度的配准。     

利用距离变换模型进行卫星影像与激光点云精配准

卫星影像可以低成本、高频率地提供地物光谱特性观测信息,而激光点云可以提供精细的几何结构,两类数据的融合可以实现优势互补,进一步提高地物分类和信息提取的精度和自动化程度。实现亚像素级精度的几何配准是实现两类数据融合的前提,提出了一种基于线元素距离变换模型的快速配准方法。该方法以点云为控制源,将点云中的建筑物边缘等典型线元素通过卫星影像的初始有理多项式系数(rational polynomial coefficient, RPC)投影到像方空间,与卫星影像中的线元素进行迭代最近点配准,从而通过RPC参数精校正的方式实现几何配准。采用距离变换模型作为迭代最近点搜索的查找表,提高了运算效率;采用最新的渐进式鲁棒求解策略,能在噪声极多的情况下保证配准的鲁棒性。采用GeoEye-2、高分七号、WorldView-3等卫星影像与激光点云进行了配准实验,并分别通过人工精确量测的外业控制点和作业员内业刺的控制点作为检查,证明所提方法能在3种影像上达到0.4～0.7 m的配准精度,显著优于将点云映射为二维图像然后通过多模态匹配进行配准的策略。     

用SAR与TM数字复合图像编制1:5万～1:10万解译地质图的优点及精度分析

SAR与TM数字复合处理技术,能为地质解译及地质制图提供一份空间与波谱信息都比较丰富 的图像。复合图像的优点是：地物细节详尽,立体感强,图像上阴影又少,便于进行各种图像增 强处理和与其他地学资料对比分析、拟合。试验表明,除岩性解译能力较差外,其它地质体的解译能完全或基本满足中等(大)比例尺区域地质调查的要求。     

MAPPING WITH AIRCRAFT AND SATELLITE RADAR IMAGES

The history of radargrammetry spans about 35 years. It has moved from early plan position indicator (PPI) radar records of 1948 to the current (1984) space shuttle imaging radar SIR-B. We can look forward to the future 1989 European and Japanese remote sensing satellites ERS-1 and NASA's 1988 Venus Radar Mapper (VRM) mission. The mapping application requires that methods be available to deal with single images, stereoscopic pairs or blocks of image strips. The predominantly digital data format suggests that radargrammetric methods should be implemented in digital image processing systems for rectification, digital terrain elevation extraction and multi-image registration for change monitoring. This paper presents a review of current radargrammetric understanding, applications and expected developments.     

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。     

CE-1立体相机成像几何模型研究

传感器成像几何模型是摄影测量数据处理的关键问题.本文分析了CE-1立体相机成像几何原理、阐述了立体相机内定向以及根据探月卫星辅助数据计算外定向参数的原理和方法;提出一种快速反投影变换算法,建立了 CE-1立体相机成像几何模型.通过对CE-1三线阵影像、激光高度计数据的配准买验,验证了本文的有效性本文立体相机成像几何模型...     

Geometric calibration of a terrestrial laser scanner with local additional parameters: An automatic strategy

Terrestrial laser scanning systems are steadily increasing in many fields of engineering, geoscience and architecture namely for fast data acquisition, 3-D modeling and mapping. Similarly to other precision instruments, these systems provide measurements with implicit systematic errors. Systematic errors are physically corrected by manufacturers before delivery and sporadically afterwards. The approach presented herein tackles the raw observables acquired by a laser scanner with additional parameters, a set of geometric calibration parameters that model the systematic error of the instrument to achieve the most accurate point cloud outputs, improving eventual workflow owing to less filtering, better registration and best 3D modeling. This paper presents a fully automatic strategy to calibrate geometrically terrestrial laser scanning datasets. The strategy is tested with multiple scans taken by a FARO FOCUS 3D, a phase-based terrestrial laser scanner. A calibration with local parameters for datasets is undertaken to improve the raw observables and a weighted mathematical index is proposed to select the most significant set of additional parameters. The improvements achieved are exposed, highlighting the necessity of correcting the terrestrial laser scanner before handling multiple data sets.     

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.     

资源三号多光谱影像谱段间相对内参关系标定及高精度配准

针对资源三号多光谱相机,提出利用同时获取的各谱段影像间高精度提取的同名像点建立多光谱相机各谱段对应分片CCD之间的位置模型,求解它们的相对内参关系参数,并应用此模型实现了谱段间影像的高精度谱段配准。试验结果表明该方法能够实现资源三号卫星多光谱影像优于0.3像素精度的谱段间自动配准。     

城区机载LiDAR数据与航空影像的自动配准

为解决机载LiDAR数据与航空影像集成应用中二者的配准问题,提出了一种机载LiDAR数据与航空影像配准的方法。首先,直接在LiDAR点云中提取建筑物3维轮廓线,通过将轮廓线规则化得到由两条相互垂直的直线段组成的建筑物角特征,并在航空影像上提取直线特征;然后,根据影像初始外方位元素将建筑物角特征投影到航空影像上,并采用一定的相似性测度在影像上寻找同名的影像角特征;最后,将角特征的角点当作控制点,利用传统的摄影测量光束法区域网平差解求影像新的外方位元素。解算过程中采用循环迭代策略。本方法的主要特点是,直接从LiDAR点云中提取线特征,避免了常规方法从距离图(或强度图)中提取线特征所产生的内插误差。通过与现有基于点云强度图的配准方法的对比实验表明,在低精度初始外方位元素的辅助下,本文方法能够达到较高的配准精度。     

合成孔径雷达图像辐值校正和几何校正的探讨

数字镶嵌是一种常用的数字图像处理技术。然而,用常规的数字镶嵌技术(利用地面控制点) 镶嵌合成孔径雷达图像并不理想。因为侧视雷达图像的畸变(几何和辐值)都与射束方向距离有 关。当相邻航带图像拼接时,图像色调和几何位置偏差较大。本文解决了侧视雷达图像数字镶嵌 中的问题；详述了雷达图像辐值校正和几何校正方法的数学理论；实例证明了校正方法是有效的。 通过对侧视雷达图像进行合适的辐值校正和几何校正后,就能获得色调均匀、位置准确的镶嵌图像。