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基于局部特征的遥感图像配准

作　者: 白玉宾
导　师: 夏德深
学　校: 南京理工大学
专　业: 模式识别与智能系统
关键词: 遥感图像配准 局部特征 特征检测器 特征描述符 相关系数 对极几何 均方根误差
分类号: TP751
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
下　载: 355次
引　用: 1次
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内容摘要


随着遥感技术的进步和发展,能够获取的图像类型也越来越多,对遥感图像之间融合和变化检测的需求也日益增加,对图像配准的要求也进一步提高。本文针对具体的应用来设计配准算法,平衡配准算法在精度、效率、可靠性等方面的需求;针对遥感图像的畸变特征,结合不同的业务需求,提出了两种遥感图像配准算法。基于SIFT的遥感图像配准算法注重配准的精度,而基于多尺度Harris的遥感图像配准算法注重配准的实时性能。本文的主要工作:1.对基于局部特征的各种特征检测器和特征描述符的原理、性能进行了深入分析和性能对比,总结出其在性能、稳定性和结合性等方面的性能表现。为配准算法的设计过程中,选择适当的检测器和描述符提供了理论基础和技术支撑。2.针对遥感图像配准的高精度需求,提出了一种基于SIFT的遥感图像配准算法。该算法的特征检测器和描述符均采用SIFT算子,使用稳定性好和准确率高的对极几何约束去除误匹配点对,利用相关系数微调匹配点对。该算法具有较高的精度和自适应性。3.针对遥感图像配准的实时性需求,提出了一种基于多尺度Harris的遥感图像配准算法。该配准算法使用算法复杂度较低的多尺度Harris特征检测器,维度较低的PCA-SIFT特征描述符,使用双向匹配算法匹配特征点对。该算法既具有较高的实时性,又保证了一定的精度和可靠性。4.对比分析了两种配准算法的结果。算法的精确度用RMSE(均方根误差)进行定量描述,分析对比了两种算法的复杂度,比较了两种算法对常见的图像变换模型的适应度。最后得出结论:基于SIFT的遥感图像配准算法,基于多尺度Harris的遥感图像配准算法是两种互补的遥感图像配准算法。

全文目录


摘要  3-4
Abstract  4-9
1 绪论  9-14
  1.1 图像配准方法  9-10
  1.2 遥感图像配准  10-12
    1.2.1 遥感图像的特点  10-12
    1.2.2 遥感图像配准的现状  12
    1.2.3 遥感图像配准的意义  12
  1.3 本文的工作和内容安排  12-14
2 局部特征  14-35
  2.1 概述  14-17
  2.2 特征检测器  17-29
    2.2.1 定义  17-19
    2.2.2 基于角点的检测器  19-23
    2.2.3 基于区域的检测器  23-29
  2.3 特征描述符  29-34
    2.3.1 基于滤波器的描述符  29-30
    2.3.2 基于分布的描述符  30-33
    2.3.3 基于纹理基元的描述符  33-34
    2.3.4 基于微分的描述符  34
  2.4 小结  34-35
3 基于多尺度 Harris的遥感图像配准  35-47
  3.1 多尺度Harris提取特征点  35-38
    3.1.1 图像预处理  36
    3.1.2 多尺度 Harris算子  36-37
    3.1.3 多尺度 Harris角点检测  37-38
  3.2 PCA-SIFT描述符生成  38-39
  3.3 双向匹配  39
  3.4 仿射变换参数估计及插值变换  39-42
    3.4.1 仿射变换参数估计  40-41
    3.4.2 二次线性插值  41-42
  3.5 试验结果  42-46
    3.5.1 试验图像  42-43
    3.5.2 试验结果图像  43-45
    3.5.3 配准精度  45-46
  3.6 小结  46-47
4 基于SIFT的遥感图像配准  47-60
  4.1 SIFT特征点提取及描述符生成  48-50
    4.1.1 特征点提取算法  48-49
    4.1.2 描述符生成算法  49-50
  4.2 建立初步匹配和删除误匹配点对  50-56
    4.2.1 最近邻算法  51
    4.2.2 相关系数  51-52
    4.2.3 对极几何约束  52-54
    4.2.4 坐标微调  54-56
  4.3 试验结果  56-59
    4.3.1 试验结果图像  56-58
    4.3.2 配准精度  58-59
  4.4 小结  59-60
5 总结与展望  60-63
  5.1 两种配准算法分析对比  60-61
  5.2 总结  61
  5.3 展望  61-63
致谢  63-64
参考文献  64-66

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 遥感技术 > 遥感图像的解译、识别与处理 > 图像处理方法
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