一种准自动多传感器图像配准方法

针对现有多传感器自动配准方法存在的应用局限性，提出了一种人机交互式粗—精结合的准自动配准方法．先选取少量控制点进行粗匹配，在此基础上利用整体图像信息进行精匹配．该方法将基于特征和基于区域的配准方法进行了有效结合，从而保证了配准的精度和效率，取得了令人满意的效果．此方法可以作为现有的自动配准方法的补充．     

一种改进的遥感图像配准方法

在分析当前主要的图像配准方法的基础上, 提出一种改进的基于点特征的遥感图像配准方法: 首先对参考图像进行分块, 每块提取一定数量的特征点, 以确保各块图像特征点分布均匀; 根据已知的同名点对, 拟合变换方程, 将待配准点代入变换方程得到粗匹配点坐标, 再以粗匹配点为中心在一个较小的范围内搜索, 根据相似性测进行精配准, 确定正确的同名点位置, 在此基础上实现整体遥感图像配准。为了验证该方法的有效性, 针对变大和传感器位移较大的光学遥感图像设计了仿真实验。实验结果表明, 改进方法能很好地解决光学遥感图像之间的配准问题, 降低特征点提取和同名点匹配的时间复杂度。     

多传感器遥感图像配准方法研究

目的对来自多传感器的同质或异质遥感图像进行自动配准。方法对传统的相关系数相似性量度进行深入分析,通过对其推广,提出一种也适用于异质遥感图像相似性度量的基于联合概率的方法,并通过具体的图像进行实验验证。结果利用基于联合概率的相似性度量方法分别实现了同质图像间、异质图像间的配准。结论利用基于联合概率的相似性度量方法可以很好地对多传感器异质图像进行自动配准,并且自动寻找同名点的精度,使其可达到子像素级。     

基于遗传算法与仿射变换的遥感图像配准

为了更好地实现遥感图像配准,提出一种新的模型,将传统的平移旋转变换推广到仿射变换,采用互信息测度衡量两幅图像之间的差异,并采用遗传算法寻找模型的最优值.实验表明算法有效,能够在较短的迭代次数内收敛到问题的最优解.     

多传感器遥感图像配准方法的研究

根据多传感器遥感图像的成像特点,需要对获得的遥感图像进行配准融合后才能获得所需要的信息.傅立叶变换应用在多传感器遥感图像配准中可以达到预期的配准效果,能够分析出所需要的数据信息.     

一种新颖的红外与可见光图像自动配准算法

提出了一种新的红外与可见光图像的配准方法，该方法选用基于Garbor小波分解与尺度交互的特征点抽取算法，从两图中分别抽取对应特征点集，然后运用Hausdorff距离对两特征点集进行匹配，得到点集间的仿射变换，从而实现红外与可见光图像的自动配准．因为Hausdorff距离是对两特征点集而不是特征点进行匹配，所以算法是可行的．实验结果证明了此算法的有效性．     

基于改进型互信息的遥感图像配准方法

互信息作为图像配准的相似性测度函数,同等程度地包含了待配准图像重叠区域中感兴趣信息和冗余信息。本文将图像中感兴趣区域的互信息引入到图像相似性测度函数中,给出一种互信息和感兴趣区域互信息相结合的新的图像配准相似性测度函数,再基于该测度函数实现对遥感图像的配准。实验结果表明本文算法在提高配准精度上的有效性。     

基于混合配准策略的多模态医学图像配准方法研究

提出了一种由"粗"到"细"的混合配准策略,该配准策略吸取了以往配准方法的优点,且在细配阶段将基于特征的配准方法和基于灰度的配准方法结合在一起,提出了基于轮廓特征点集最大互信息的配准方法,从而在速度和精度上都得到了很大提高。     

基于不变特征的红外图像快速配准系统设计

为了方便电路板卡故障诊断,实现红外图像快速、有效地配准,设计了基于不变特征的红外图像快速配准系统。首先介绍了系统的硬件组成和基本原理,然后采用SIFT(Scale Invariant Features Transform)算法提取特征点并生成特征点描述子,最后利用图像匹配策略去除误配准的特征点对,求解仿射变换模型参数,从而实现图像配准。实验结果表明：系统工作稳定、效率高,配准后的图像质量较好,且达到了实时性的要求,具有很强的应用价值。     

基于改进角点特征的多传感器图像配准

对模糊和有噪声干扰图像设计的高对比度角点提取算法进行了改进,将角点检测范围限定在高对比度“边缘带”,减少了角点检测范围,在保持角点检测精度的同时,算法效率提高了大约1倍.在点特征匹配阶段,采用归一化互相关初步建立点特征的对应关系,利用马氏距离仿射不变性筛选出正确点对,从而得到图像之间的仿射变换关系,实现图像的自动配准.实验结果证明了此算法的有效性和高效性.     

遥感图像中机场跑道的检测

针对遥感图像中机场跑道区域比较狭长的特点,提出了一种新的检测遥感图像中机场跑道的方法.对原始图像的二值图像进行一系列数学形态学操作和逻辑运算,实现感兴趣区域的增强,以此为基础,借助Hough变换检测出跑道区域的中轴线.应用图形学中的Bresenham算法,对每务中轴线取平行线,得到机场跑道区域.通过对大量的图片进行测试表明,该方法可以较准确地检测出机场跑道.     

基于目标匹配的遥感图像变化检测方法

针对传统的像素级遥感图像变化检测方法中检测精度严重依赖于图像配准、辐射校正和差异图像阈值选取的问题,提出了一种基于目标匹配的目标级遥感图像变化检测方法。该方法直接作用于2幅未经配准和辐射校正的不同时相遥感图像,利用目标的区域不变矩与目标之间的角度关系对目标进行匹配,将不能匹配的目标作为变化目标,利用匹配目标对2幅图进行配准,以同时实现图像的配准与变化检测,并用配准结果对变化检测结果进行修正。实验结果表明,该方法具有较好的定性检测性能。     

基于NSCT与形状特征的遥感影像道路提取

提出一种基于非抽样Contourlet变换（NSCT）与形状特征的遥感影像道路提取算法.首先对图像进行非抽样Contourlet变换,得到不同尺度、不同方向上的变换系数,对变换系数进行增强处理并通过反变换得到增强图像;然后对增强图像进行分割处理,利用道路形状特征对分割结果进行道路提取;最后利用光谱特征对提取的道路进行判断,并利用形态学方法对道路网进行规整.对比实验结果表明：该算法取得了较好的高分辨率遥感影像道路提取效果.     

适于遥感噪声图像恢复的柔性形态滤波器优化设计

遥感图像在其成像过程中产生了噪声，对被噪声污染的遥感图像进行滤波处理，从中恢复出有用图像正在成为遥感进一步研究和应用的基础，选用了一种重要的非线性滤波方法——柔性形态滤波器，并用模拟退火算法进行柔性形态滤波器的优化设计，计算机仿真结果表明，优化后的柔性形态滤波器在遥感噪声图像恢复方面取得了较好的效果。     

强光束干扰下低轨高清遥感图像无缝拼接方法改进研究

由于受到强光束的干扰,低轨高清遥感图像拼接处的拼接边界容易出现突变。当前图像拼接方法因不能避免外界因素的干扰,无法实现图像的无缝拼接。为此,提出一种新的强光束干扰下低轨高清遥感图像无缝拼接方法。通过Retinex理论对强光束干扰下低轨高清遥感图像进行预处理,利用原始低轨高清遥感图像的照射光得到物体的反射性质,以获取物体自身的面貌。介绍了尺度不变特征变换(SIFT)算法的基本思想,通过SIFT特征匹配法对遥感图像进行配准处理;针对SIFT法效率低的弊端,利用区域分块法对其进行改进。通过幂比值拉伸方法对拼接缝进行消除。实验结果表明,采用所提方法得到的拼接图像拼接处无重叠,较为平滑,在保证拼接图像信息量、清晰度和整体质量的同时,效率较高。     

基于薄板样条的遥感影像非刚性配准方法

提出一种基于薄板样条的遥感影像非刚性配准方法。首先,根据SIFT算法分别在参考影像与待配准影像中提取特征点;然后,对特征点进行匹配,并利用RANSAC一致性分级检验方法,由粗至精分级排除错误匹配点;最后,利用同名匹配点构建薄板样条配准模型,并完成图像配准结果。实验结果表明,文中方法能有效解决遥感影像在时相变化、几何变形等条件下的配准,具有较高的实用性。     

IHS变换域的遥感图像NSCT融合算法

针对非采样Contourlet变换(NSCT)在多光谱图像与全色图像融合时复杂度较大的问题,提出一种IHS变换域的多光谱图像与全色图像NSCT融合算法.该算法首先对多光谱图像进行IHS变换,然后再将强度分量图像与全色图像进行基于NSCT的融合,得到新的强度分量,最后再做IHS逆变换得到融合图像.实验结果表明,将IHS变换与NSCT相结合,有效地减少了融合计算量.另外与小波变换、Contourlet变换、NSCT等多分辨率分析的遥感图像融合算法相比,该算法还有效地减少了融合图像的光谱扭曲,提高了融合图像的视觉效果.     

中低分辨率遥感影像控制点对自动提取方法

遥感影像配准是遥感影像融合与校正的基础,而控制点提取是遥感影像配准的关键。针对中低分辨率遥感影像配准时产生的控制点少且分布不均匀、正确匹配率低等问题进行研究,提出了一种自动提取其控制点对的方法。该方法采用区域匹配策略,首先将参考影像与待配准影像的公共区域进行网格划分,对2幅影像中相同地理范围的小区域进行一致编号,接着建立影像的多尺度空间,对每一个尺度影像区域块采用Harris进行角点检测,用SIFT特征描述符描述Harris角点的特征向量,最后利用区域匹配策略进行特征点的匹配。实验表明,该方法能提取出均匀分布且精度高的控制点对,有利于提高中低分辨率遥感影像配准的精度。