基于小波变换的同类传感器遥感图像快速自动配准的研究

同类传感器遥感图像灰度具有较强的相关性,应用模板相关的方法可以提供数量丰富的配准控制点,达到较高的配准精度.应用小波的图像分解与重构快速算法可以使配准速度得到较大度的提高.实验表明:基于小波变换的模板相关匹配方案实现了同类传感器遥感图像的自动配准,配准速度快且精度高.     

TIN图像配准中的同名特征点的可靠性提高

图像配准是对多时相、多传感器或多角度的同一场景的两幅或者多幅图像进行匹配处理,使得同名点在相同的坐标系中具有相同的空间位置.图像配准是评价两幅或多幅影像的相似性,以确定同名点的过程.要把对同一对象的不同波段、不同时间、不同分辨率或不同传感器的遥感影像进行融合或识别其变化,就必须首先进行影像配准.图像配准被广泛应用于遥感图像、医学影像、三维重建、机器视觉等诸多领域中.本论述系统地介绍了TIN图像配准的基本缺陷,接着详细地论述TIN优化方法,在此基础上提出了基于TIN优化的图像配准步骤,同名特征点的可靠性得到提高.     

一种多传感器遥感图像的配准方法

提出了一种对多传感器遥感图像进行配准的新方法，应用数学形态学的方法提取源图像的结构特征，并在此基础上选择图像相关配准点，利用仿射变换作为变换模型，根据变换参数将输入图像与参数图像进行配准，实验结果表明，此算法可以有效地解决成像差异较大的遥感图像间的配准问题，具有较高的使用价值。     

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。     

基于分布质量的遥感图像配准控制点筛选方法

为提高遥感图像配准精度,提出了一种基于均匀分布质量的配准控制点筛选方法.首先,以尺度不变特征变换获取控制点,采用随机抽样一致性筛除误匹配控制点,然后对配准图像公共区域分块进行基于分布质量的控制点筛选,采用最小二乘估计仿射变换模型参数,最后对输入图像坐标变换后完成配准.对多种遥感图像的实验结果表明,所提出的方法能有效删除误匹配控制点,使控制点均匀分布,减小配准误差.     

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。     

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,根据相似性测度进行精配准,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,针对变形较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。     

基于结构特征和稀疏表示的多模态遥感图像配准研究

我校计算机与信息技术学院樊建伟博士 2020 年获批国家自然科学基金青年项目:基于结构特征和稀疏表示的多模态遥感图像配准研究.项目批准号:62002307. 随着对地观测平台和多传感器的不断应用,多模态遥感数据日益丰富,如合成孔径雷达(SAR)图像、可见光图像、红外图像等.不同模态图像间存在着一定的差异性和互补性.因此...     

遥感图像配准技术研究最新进展

图像配准技术是近年来发展迅速的图像处理技术之一,是多光谱分类、环境检测、变化检测、图像镶嵌等所不可缺少的。本文对遥感图像自动配准领域出现的最新技术进行了总结、分类,按照图像模型分为基于像素的配准和基于物理模型的配准两大类,并从原理和配准性能上进行了对比,最后介绍了自动配准方法的性能评价,以及配准中存在的问题。     

一种改进的隐含相似性光学和SAR图像配准算法

光学和SAR(synthetic aperture radar)图像信息的互补性和特征表现的差异性使得两者的配准成为目前多源遥感图像处理的研究重点.隐含相似性配准从图像间存在结构上的相似性出发,将传统复杂的特征匹配过程简化为特征点集的迁移和仅需在单幅图像上对配准参数进行迭代搜索的过程,为光学和SAR图像配准提供新的思路.基于上述配准思想,研究用Canny算子改进特征点集提取过程,引入联合马尔可夫模型提高SAR图像去噪质量,以改进后的量子粒子群算法优化配准参数搜索过程,最终实现光学和SAR图像的配准.经实验证明,改进后的隐含相似性光学和SAR图像配准算法能达到像素级甚至亚像素级的配准精度.     

基于小波域改进SURF的遥感图像配准算法

为了进一步加快遥感图像配准速度,同时使其配准精度有所提高,提出了一种基于小波域改进加速鲁棒特征(speeded up robust features,SURF)的遥感图像配准算法.首先采用小波变换将基准图像和待配准图像分别分解获得其低频和高频分量;然后对低频分量提出改进SURF以得到粗配准点对:采用主成分分析(principal component analysis,PCA)对描述子降维,依据双向配准准则实现特征点的粗配准;接着利用两次距离阈值不同的随机抽样一致(random sample consensus,RANSAC)算法分级筛选出精配准点对;最后运用最小二乘法拟合几何变换参数完成配准.实验结果表明,与尺度不变特征变换(scale invariant feature transform,SIFT)算法、SURF算法、多尺度配准小波域SURF算法、基于NSCT(non-subsampled contourlet transform)和SURF的算法相比,本文算法不仅配准速度大大加快,同时配准精度也得到提高.     

基于线形特征谱线的遥感目标图像旋转和缩放配准

提出了一种基于图像的线形特征谱线的遥感目标图像旋转和缩放参数配准方法.实验表明,与采用基于Fourier-Mellin变换的图像配准方法相比,该方法能够显著地提高遥感目标图像的旋转和缩放参数配准精度.     

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。     

高分辨率遥感影像技术应用研究——以城市绿化精细化调查为例

针对城市绿化现状调查工作,设计基于高分辨率遥感影像的城市绿地信息的精细化提取方案.以WorldView-2卫星遥感图像作为城市绿化调查数据源,讨论遥感图像配准、融合、几何校正等影像预处理过程中的关键技术;引入红边因子的改进植被指数,通过基于多特征的面向对象决策树分类方法提取绿地信息,以此作为绿地空间分布参考图进行人机交互式解译,有效地保证了城市绿地信息精细化调查成果的质量.实践表明,运用本文设计的城市绿化现状精细化调查方法获得的绿地绿化覆盖信息能够达到城市园林绿化管理和规划的要求.     

基于SIFT和三角网格的VHR建筑物检测技术

传统尺度不变特征变换(scale-invariant feature transform,SIFT)算法的误配准问题导致基于该算法的建筑物检测率较低,因此提出一种改进的高分辨率(very high resolution,VHR)遥感卫星图像中建筑物的检测方法。首先通过改进传统的SIFT配准方法,使其能够更加准确地描述VHR遥感卫星图像中的建筑物信息,之后通过欧氏距离获得2幅图像的初始匹配点集,然后将配准后的一幅图像中所得到的配准点作为Delaunay三角剖分的初始点集,根据Delaunay三角剖分特性,剔除SIFT算法中误匹配的特征点,得到最终的结果。实验结果表明,研究所提出的算法可以有效地检测出一幅VHR遥感卫星图像中的建筑物信息,在时间效率、配准精度、建筑物的检测普遍性上,都能得到很好的预期效果。     

基于改进MSER与SIDs特征的遥感图像配准算法

由于遥感图像存在仿射变形且纹理结构丰富,基于单一特征往往难以实现高效、高精度的配准利用显著图像圆盘(SIDs)易于自动提取的特点,并结合改进的极大稳定极值区域(MS-ER)实现仿射归一化,提出了一种新的仿射不变的遥感图像配准算法.该算法利用多尺度各向同性相匹配滤波(Multiscale Isotropic Matched Filtering,MIMF)检测稳定SIDs特征,结合高斯函数来精确定位SIDs极值点,再利用匹配好的MSER实现仿射归一化.实验结果表明,所提算法能较好适应较大尺度、光照及视角变化,具有较高匹配效率和配准精度,尤其是大尺寸遥感图像,算法效率提升更加明显.     

一种PSO与互信息的多视角遥感图像配准算法

针对具有视角差异的无人机低空航拍遥感图像配准存在的误匹配、低效率等问题,提出了一种基于粒子群优化和互信息融合的配准优化算法.该算法通过对图像的变换参数的仿射采样来模拟建筑物在多视角遥感图像中的变形.在此基础上,将图像配准问题转换为仿射变换的优化问题,以粒子群为工具,研究了配准参数的搜索空间和适应度函数的合理设定.对4对无人机低空航拍遥感图像对进行了实验.结果表明:提出的算法能够实现具有较大视角变化的同时相遥感图像的配准,且比穷举互信息搜索法速度更快,比单纯型法的精度更高,有效地提高了算法对视角变化的鲁棒性.     

基于点集与互信息的肺部CT图像三维弹性配准算法

针对基于互信息的肺部CT图像三维弹性配准算法精度低、耗时多的问题,提出了一种基于混合配准框架的配准算法.该方法将点集与互信息相结合,先采用点集配准算法获得点集位移向量,再求出变换函数,最后以基于互信息的方法进行细化配准.采用4组三维肺部CT图像,以标志点距离误差来验证算法精度.试验结果表明,所提方法能够快速精确地完成三维肺部CT图像弹性配准;相对于仅基于互信息的配准算法,耗时平均减少70%,配准精度平均提高5%.该方法可以用于4D肺CT图像的快速配准.     

前列腺手术机器人系统超声图像混合配准方法

病人空间与CT图像空间的配准是图像导航前列腺粒子植入手术机器人系统的重要部分,其关键在于提高靶区配准精度.经直肠超声探头有准确获得体内信息的优势,因此提出了一种结合体表信息以及体内超声图像信息的混合配准方法.固定电磁定位仪接收器于超声探头上,通过探头标定实验,获取二维超声图像坐标到电磁定位仪接收器的坐标转换矩阵,计算超声图像上点的空间三维坐标.模型配准实验结果表明,引入超声图像和未引入超声图像的靶点配准误差分别是(2.60±0.38)mm和(3.19±0.46)mm,靶区配准精度得到较大提高.     

基于卷积神经网络的卫星遥感图像拼接

针对传统算法不适用于外观发生较大变化的图像拼接问题, 提出一种基于卷积神经网络的遥感图像拼接方法, 通过深度学习使模型实现对遥感图像的配准和拼接. 通过两次实验将该算法与传统算法进行对比. 首先, 以欧氏距离作为评价指标, 分别通过两种算法在不同图像数据集上进行统计, 对它们的图像配准能力进行评估. 其次, 在真实的遥感图像拼接应用场景下对比两种算法实现的遥感图像拼接效果. 实验结果表明, 卷积神经网络模型对外观发生较大形变的图像具有更好的配准能力, 因此对于外观产生较大变化的遥感图像, 可采用该算法代替传统算法实现图像拼接, 得到更精确的全景图像.