基于多特征遥感图像配准方法的研究
  • 【摘要】

    随着航空航天技术的发展,利用卫星和飞机拍摄的图像已经是人类获取地面信息的重要手段之一,遥感图像具有覆盖面积大、内容丰富等特点。本文研究的内容是基于遥感图像的匹配,即在不同视角、不同时空条件下拍摄的两幅或多幅遥感图像中确定同一目标的空间关系。 在图像匹配中,特征提取是非常重要的部分,本文结合了图像的区域特征和基于边缘的特征提出了一种组合特征提取的方法,该方法首先使用仿射不变矩作为图像进行匹配... 展开>>随着航空航天技术的发展,利用卫星和飞机拍摄的图像已经是人类获取地面信息的重要手段之一,遥感图像具有覆盖面积大、内容丰富等特点。本文研究的内容是基于遥感图像的匹配,即在不同视角、不同时空条件下拍摄的两幅或多幅遥感图像中确定同一目标的空间关系。 在图像匹配中,特征提取是非常重要的部分,本文结合了图像的区域特征和基于边缘的特征提出了一种组合特征提取的方法,该方法首先使用仿射不变矩作为图像进行匹配的特征,仿射不变矩主要反映图像的几何特征,是通过代数不变性理论得到的,具有仿射变换不变性,对图像的旋转、缩放、拉伸不敏感。考虑到遥感图像中信息量大的特点,仅靠图像的几何特征可能无法区分遥感图像中相似的目标。边缘特征是图像中非常重要且容易获取的特征,已经有很多成熟的边缘提取算法,如sobel算子、canny算子、Log算子等。本文使用了曲面拟合边缘检测的方法,用双三次样条对图像进行拟合,计算曲面拟合二阶导数的零交叉点来检测图像的边缘。由于曲面拟合的梯度参数具有较好的抗噪性,在图像区域边缘上找到曲面拟合一阶导数的最大值和最小值作为图像边缘的特征,并且在边缘上找到特征点也作为图像匹配的特征,结合上述边缘梯度的最大值、最小值、边缘上的特征点和区域内灰度平均值、方差一起构成图像匹配的特征。 在匹配算法上,通过计算特征相似的个数来衡量两幅图像区域的相似度,首先,对每一个提取的特征设定一个特征差异的阈值,然后,分别对两幅图像提取的特征值作差,如果差值小于事先设定的阈值侧相似度加1,反之,相似度加0,同理比较所有的特征值确定最终的相似度,在计算相似度测度的过程中可以根据实际情况为每个特征设定权值体现相应特征在图像匹配过程中的重要性。 收起<<

  • 【作者】

    朴永旭 

  • 【学科专业】

    计算机应用技术

  • 【授予学位】

    硕士

  • 【授予单位】

    东北师范大学

  • 【导师姓名】

    林和平

  • 【学位年度】

    2006

  • 【语种】

    chi

  • 【关键词】

    遥感图像  图像匹配  特征提取  仿射不变矩  双三次样条函数