无人机多光谱成像仪图像的校正及配准算法研究

利用光校参数和软件配准法对无人机多光谱成像仪图像进行校正和彩色合成.多光谱成像仪由3个光电头部组成,它们分别对同一地物的R、G、B谱段成像.基于无人机多光谱成像仪中各光谱段成像光电头部存在的性能差异,需要进行图像配准,才能保证图像合成的效果.具体分析与讨论光校参数法与软件配准法的特点,采用这两种方法进行图像配准,并在此基础上提出采用二者相结合的手段研究进一步的算法,以期达到更好的配准效果.     

基于控制点的多光谱图像自动配准研究

针对同类传感器多光谱图像的配准,提出了一种快速有效的图像自动配准方法。该方法采用Forstner算子分别从参考图像和配准图像提取控制点,再利用基于灰度相关的算法匹配同名像点,然后利用同名像点求解仿射变换参数,实现多光谱图像的配准。通过液晶光谱相机成像实验对该方法进行验证,结果证明了该方法处理速度快,配准精度高。     

基于ORB算法的多聚焦岩屑图像快速配准

多聚焦岩屑图像具有点阵多,分辨率高等特点。使用基于尺度不变特征变换(SIFT) 算法或者加速鲁棒性特征(SURF) 算法在图像的自动配准上虽具有较好的配准效果,但时间效率远未达到实时性要求。本文将一种快速的图像匹配算法—定向二进制简单描述符(ORB)算法应用于多聚焦岩屑图像的自动配准。仿真实验结果表明,该方法在保证配准的精确度同时,在速度上具有较大的提升。     

一种稳健的多源遥感图像特征配准方法

 提出了一种稳健的多源遥感图像特征配准方法.首先引入相位一致性变换来消除图像灰度、对比度差异的影响并提取特征点;然后基于Zernike矩重构互相关函数并通过重构函数最大化实现图像旋转条件下的特征点匹配,同时结合双向最大互相关值匹配策略实现图像的粗略配准;最后,采用迭代修正变换参数算法最终实现多源遥感图像高精度配准.对大量多源图像进行配准实验表明,提出方法对多源遥感图像配准具有较强的适应性且配准精度高.     

一种基于对称性边缘的多光谱图像配准方法

多光谱成像技术是遥感领域的一项重要技术。多光谱图像配准技术可以提高遥感图像的应用效率和能力。基于边缘结构在多光谱图像中较为稳定这一特性,提出了一种基于对称性边缘的多光谱图像配准方法,该方法主要包含“图像比例调整”、“对称性边缘提取”和“互信息配准”等三个步骤。基于天宫二号宽波段成像仪的遥感数据设计了一种多子图配准方案,验证了所提方法在可见光、短波红外和长波红外三个谱段之间图像配准的有效性。设置对比实验,将所提配准方法与其他多光谱图像配准方法进行比较,结果表明该方法在天宫二号宽波段遥感图像的配准中具有较高的精度。     

最大化算术-几何均值距离的多传感器遥感图像配准

互信息是多模态医学图像配准的一种重要方法。它测量的是两个概率分布之间的Kullback-Leibler(KL)距离。该文分析了KL距离和Shannon不等式之间的关系,在此基础上,提出了一种新的算术-几何均值距离,并将这一距离测度用于多传感器遥感图像的配准处理。与Kullback-Leibler距离不同,新的距离测度具有对称性,并且对概率值为0的情况不需要特殊处理。文中首先通过一维仿真信号对算术-几何(AG)测度进行了分析,并使用Thematic Mapper (TM), Satellite POsitioning and Tracking (SPOT)遥感图像和雷达图像进行了配准实验,验证了提出的新的算术-几何均值距离函数在配准多传感器遥感图像方面的有效性。与目前常用的相关系数的方法不同,这种新方法对于像素灰度值不具有线性关系的多传感器遥感图像能够实现配准处理。     

一种大视场TDICCD相机的多传感器图像配准方法

某大视场TDICCD相机采用多片TDICCD拼接,多通道输出全色和多光谱遥感图像,为了获得良好的融合和拼接效果,本文提出了一种基于双线性插值的空域互相关配准方法。首先,应用双线性插值算法对多光谱各谱段图像进行放大,得到和全色图像相同大小的多光谱图像。然后,采用空域互相关配准方法对多光谱各谱段图像和全色图像进行配准,并对有重叠像元的两通道图像进行拼接。实验结果表明,本文方法快速,抗噪性和鲁棒性较高,使大视场TDICCD相机多通道遥感图像配准取得了良好的效果。     

基于互信息和多智能体优化的合成孔径雷达图像配准

提出了一种基于互信息的多智能体优化方法,并将其用于合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像的配准.采用归一化互信息作为度量准则,直接利用图像的灰度数据进行配准,没有假设图像间灰度值的线性关系,不需要对图像做分割、特征提取等预处理,并利用多智能体优化算法寻找最佳匹配参数,以得到最优的配准结果.实验表明,该算法在SAR图像配准方面有更好的普适性和更高的配准精度.     

基于交叉累积剩余熵和NSCT的多模式遥感图像配准

图像配准是图像变化检测、融合、拼接等技术的 基础,在遥感图像处理领域具有广泛的应用 。利用非抽样Contourlet变换(NSCT)在图像分解上的灵活性,交叉累积剩余熵(CCRE)对遥感图像进行配准的有效性,提出一种基于CCRE和NSCT 的多模式遥感图像配准算法。首先对参考图像和待配准图像分别进行NSCT分解得到低频图像 ,然后采用CCRE作为相似性测度,利用牛顿法获得最优仿射变换模型的 参数对图像进行配准。实验 结果表明,本文方法能够较快的搜索到全局最优解,配准精度高,是一种有效的配准算法。     

多光谱遥感卫星图像的精确配准方法研究

针对一组多光谱遥感图像中,各谱段图像之间配准不一致的问题,本文提出了一种基于特征点的快速自动配准方法。在图像信息熵的基础上,利用环形移动窗口,自动快速寻找感兴趣区域, 并利用尺度不变特征转换（SIFT）算法提取特征。为提高精度,文中对特征初匹配方法作了改进,并用余弦定理和空间距离约束条件剔除误匹配点,之后提取最稳定的特征点对计算变换参数,完成配准。最后根据配准前后图像的互信息和特征点的均方根误差（RMSE）来衡量配准的程度。通过对大量中巴地球资源卫星拍摄的多光谱图像进行实验,该方法能达到亚像素级配准精度,并能快速对各谱段图像进行配准。