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遥感图像匹配方法研究

作　者: 杨培玉
导　师: 陈圣波；吴琼
学　校: 吉林大学
专　业: 地图学与地理信息系统
关键词: 图像匹配算法遥感图像去均值归一化互相关算法特征编码匹配
分类号: TP751
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
下　载: 245次
引　用: 1次
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内容摘要

图像配准是把一个图像区域从另一个往往由别的传感器摄取的相应图像区域中确定出来或找到它们之间对应关系的一种重要的图像处理与分析技术。本文在研究了以前各种经典图像匹配算法的基础上,采用灰度互相关算法和特征编码匹配算法对遥感图像进行匹配。首先对遥感图像进行几何校正、波段合成、图像裁剪等处理工作,然后用两种方法对不同类型的遥感图像进行匹配。结果发现,在图像畸变很小的情况下,两种方法都能对图像实现很好的匹配,而且精度相差不大,但随着图像畸变的增大,特征编码匹配算法的精度相对更高,这是由于灰度互相关算法几乎没有抗噪能力,而特征编码匹配算法对整体灰度值的变化具有相对的稳定性,具有一定的抗噪能力。在匹配速度方面,如果条件相同,特征编码匹配算法比灰度互相关算法的匹配速度更快。相对而言,特征编码匹配方法适应性更强。

全文目录

内容提要  4-9
第1章绪论  9-16
  1.1 选题依据和研究意义  9-10
  1.2 国内外研究现状  10-13
    1.2.1 基于图像灰度的匹配方法  11-12
    1.2.2 基于图像特征的匹配方法  12-13
  1.3 技术路线和论文结构  13-16
    1.3.1 技术路线  13-14
    1.3.2 论文结构  14-16
第2章遥感图像匹配基础  16-21
  2.1 图像匹配的数学描述  16-17
  2.2 图像匹配的类型  17-18
  2.3 图像匹配要素  18-19
  2.4 影响图像匹配性能的误差因素  19-21
第3章遥感图像预处理  21-26
  3.1 几何校正  21-25
  3.2 本文采用的几何校正方法  25-26
第4章遥感图像匹配方法  26-46
  4.1 算法原理和实现过程  26-33
    4.1.1 灰度互相关算法  26-29
    4.1.2 基于区域灰度的特征编码匹配算法  29-32
    4.1.3 GUI 界面设计  32-33
  4.2 实验结果  33-46
    4.2.1 特征不同图像的匹配  34-40
    4.2.2 地面自然条件不同图像的匹配  40-44
    4.2.3 互相关算法与特征编码算法比较  44-46
第5章结论与展望  46-48
  5.1 工作总结  46-47
  5.2 存在问题与展望  47-48
参考文献  48-51
攻读学位期间发表论文  51-52
致谢  52-53
摘要  53-55
Abstract  55-56

遥感图像匹配方法研究

内容摘要

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