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多源卫星遥感影像配准技术研究

作　者: 樊曼曼
导　师: 焦斌亮
学　校: 燕山大学
专　业: 光学工程
关键词: 遥感图像配准 SIFT算法 Harris角点检测粗差剔除
分类号: TP751
类　型: 硕士论文
年　份: 2012年
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内容摘要

图像配准的主要目的是实现同一场景下不同时间、不同视角或不同传感器获取的图像数据在空间位置上的对齐，它是很多遥感图像分析工作中的关键步骤之一，是环境监视、图像信息融合、拼接、模式识别等领域的研究热点。本文在了解了目前配准技术难点的基础上，以不同传感器拍摄的卫星图像为研究对象，对多源卫星遥感影像的配准进行了深入的研究。本文详细地介绍了卫星图像配准技术的科学意义、应用前景以及此技术的国内外研究动态和发展趋势，提出了一种基于点特征的多源卫星遥感影像高精度自动配准的方法，采用由粗到精的配准策略。首先利用SIFT算子和一次多项式实现影像的粗配准，此时配准后的影像和参考影像将处于相同参考坐标下和同一尺度下(即像素采样间隔相同)。其次在粗配准后的影像上利用Harris角点检测法提取分布均匀的特征点，根据前一步得到的影像间的坐标关系，在参考影像上确定一个较小的搜索范围，使用相关系数匹配出同名点。但是，由于遥感影像的数据量比较大，还有一些因素(例如地物遮掩、阴影等)，会使影像在局部区域产生不一致性，从而导致误匹配，所以还要进行粗差剔除。最后运用此算法对遥感图像进行配准实验，将实验结果与传统的SIFT算法结果进行比较，表明该算法不仅在特征点提取时间上进行了优化，同时避免了图像特征分布均匀时匹配效率低的问题。

全文目录

摘要  5-6
Abstract  6-10
第1章绪论  10-16
  1.1 引言  10
  1.2 科学意义及其应用前景  10-12
    1.2.1 遥感及配准技术的重要性  10-11
    1.2.2 配准技术的应用前景  11-12
  1.3 图像配准技术的研究现状  12-14
  1.4 本文的主要研究内容  14-16
第2章图像配准的理论基础  16-32
  2.1 图像配准原理  17-18
    2.1.1 数字图像的定义  17
    2.1.2 图像配准的数学定义  17-18
  2.2 图像配准的基本框架  18-28
    2.2.1 特征空间  18-25
    2.2.2 搜索空间  25-27
    2.2.3 相似性度量  27
    2.2.4 搜索策略  27-28
  2.3 配准方法分类  28-30
    2.3.1 按图像的维数分类  28
    2.3.2 按空间变换模型分类  28-29
    2.3.3 按成像模式分类  29
    2.3.4 按配准过程分类  29
    2.3.5 按变换函数作用域分类  29
    2.3.6 按图像来源和成像部位分类  29-30
    2.3.7 按控制点分类  30
  2.4 本章小结  30-32
第3章基于特征的图像匹配算法  32-46
  3.1 基于 SIFT 算法的描述  33-35
  3.2 SIFT 算法的具体实现过程  35-43
    3.2.1 尺度空间极值检测  36-38
    3.2.2 精确定位极值点  38-39
    3.2.3 确定特征点的主方向  39-40
    3.2.4 生成特征向量描述子  40-41
    3.2.5 欧式距离特征粗匹配  41-43
  3.3 SIFT 算法仿真分析  43-44
  3.4 本章小结  44-46
第4章基于角点特征提取的图像匹配算法  46-54
  4.1 几种常用的角点检测算子  46-52
    4.1.1 Moravec 角点检测算法  46-48
    4.1.2 SUSAN 角点检测算法  48-50
    4.1.3 Harris 角点检测算法  50-52
  4.2 角点算法仿真分析  52-53
  4.3 本章小结  53-54
第5章配准试验及性能分析与比较  54-63
  5.1 配准步骤框图  54-55
  5.2 配准试验  55-62
    5.2.1 普通图片的配准  55-57
    5.2.2 不同分辨率图像的配准  57-59
    5.2.3 分辨率相同的遥感图像配准  59-62
  5.3 本章小结  62-63
结论  63-65
参考文献  65-69
攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果  69-71
致谢  71-73
作者简介  73

多源卫星遥感影像配准技术研究

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