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异类遥感图像配准技术研究

作　者: 汪汉云
导　师: 王程
学　校: 国防科学技术大学
专　业: 信息与通信工程
关键词: 异类遥感图像成像特性图像配准屋顶提取 FAST LSR Lidar ISEF
分类号: TP751
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
下　载: 126次
引　用: 2次
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内容摘要

遥感影像配准是进行遥感影像信息融合的重要前提。随着遥感技术的发展,遥感影像数据量和遥感传感器的分辨率都有了很大的提高,遥感成像传感器的种类也越来越多。为了综合利用目标不同波段电磁波的辐射特性和多种传感器信息,实现对目标特性全面理解,需要保证遥感影像几何上是相互配准的。本文首先介绍了图像配准的概念、原理、一般的图像配准技术分类和几何变换模型,然后对常用的异类遥感图像配准技术和各种传感器的成像特性进行归纳总结。本文介绍了遥感图像成像的基本原理和常用图像预处理技术,提出了一种基于结构特征的异类遥感图像配准算法。结构特征主要指利用FAST算法提取的角点特征以及直线支持区(LSR)特征。针对遥感图像成像复杂,辐射特性和几何特性变化大,传感器种类多,配准算法通用性差的问题,根据不同的图像属性和配准需求本文给出了两种配准方案。通过实验证明,本文给出的算法具有较好的配准效果。针对Lidar数据与传统的遥感影像配准问题,本文给出了基于特定地物的面向Lidar的异类图像配准算法框架,并提出了一种基于无限对称指数滤波器(ISEF)的Lidar深度影像屋顶提取算法,通过实验证明本文提取的算法具有较高的定位精度。在上述算法的基础上,实现了一个异类遥感图像配准系统。最后对本文所做的工作和研究成果进行了评述,并对以后的工作方向进行了展望。

全文目录

摘要  9-10
ABSTRACT  10-11
第一章绪论  11-21
  1.1 课题研究背景及研究意义  11-12
  1.2 课题研究现状  12-19
    1.2.1 图像配准概述  13-15
    1.2.2 异类遥感图像配准算法概述  15-19
  1.3 论文组织结构  19-21
第二章传感器成像特性分析  21-24
  2.1 可见光传感器成像特点  21
  2.2 红外传感器成像特点  21
  2.3 高光谱传感器成像特点  21
  2.4 SAR传感器成像特点  21-22
  2.5 异类遥感图像匹配信息  22-24
第三章基于结构特征的异类遥感图像配准算法  24-37
  3.1 遥感图像预处理  24-26
    3.1.1 遥感图像增强  24-25
    3.1.2 遥感图像平滑  25-26
    3.1.3 遥感图像锐化  26
  3.2 遥感图像几何校正  26-28
  3.3 FAST角点特征提取算法  28-31
    3.3.1 引言  28-29
    3.3.2 Segment-test角点检测算子  29-30
    3.3.3 FAST角点提取算法  30-31
  3.4 LSR提取  31-33
    3.4.1 相位编组算法  31-32
    3.4.2 直线支持区(LSR)提取  32-33
  3.5 基于直线支持区的子图像配准算法  33-34
    3.5.1 图像粗配准  33-34
    3.5.2 图像精配准  34
  3.6 算法实现  34-36
  3.7 本章小结  36-37
第四章面向异类图像配准的Lidar 屋顶提取算法  37-50
  4.1 Lidar概述  37-38
  4.2 基于特定地物的面向Lidar的异类图像配准框架  38-42
    4.2.1 面向Lidar的异类图像配准框架  39-40
    4.2.2 Lidar点云数据空间分布及滤波  40-41
    4.2.3 Lidar点云数据深度影像  41-42
  4.3 基于Lidar深度影像的屋顶提取算法  42-49
    4.3.1 屋顶模型  43-44
    4.3.2 最佳线性滤波器ISEF  44-46
    4.3.3 Lidar深度影像的边缘点检测算法  46-47
    4.3.4 边缘图像融合准则  47-49
  4.4 本章小结  49-50
第五章系统实现及配准实验结果分析  50-57
  5.1 系统设计  50-52
  5.2 实验结果  52-56
  5.3 本章小节  56-57
第六章总结与展望  57-59
  6.1 工作总结  57
  6.2 展望  57-59
致谢  59-60
参考文献  60-66
作者在学期间取得的学术成果  66

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