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多时相多传感器遥感影像配准研究

作　者: 赵珊
导　师: 裴亮
学　校: 辽宁工程技术大学
专　业: 摄影测量与遥感
关键词: 影像配准特征点提取影像匹配大影像 TIN三角网
分类号: P237
类　型: 硕士论文
年　份: 2013年
下　载: 2次
引　用: 0次
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内容摘要

随着新型传感器的不断涌现和遥感技术的不断发展，人们获取遥感影像的种类和手段不断增多、能力不断提高。为不同时相影像间的变化检测、图像融合、目标识别等多源图像的处理工作提供海量的数据基础。在进行这些工作之前，必须进行影像间的配准，而配准精度的高低往往直接决定着后续应用成果的好坏。因此，本文对多时相多传感器遥感影像之间配准技术的研究就显得十分必要。首先，本文对现在的国内外配准技术的研究概况做了简单扼要的概括。回顾配准技术的理论基础知识，并按配准分类和配准后影像应用分类介绍进一步说明配准方法及其应用现状，并分析出当前配准技术所面临的一些问题，明确了本文研究的目的和意义。其次，本文着重介绍了基于特征点的遥感影像配准的关键技术，分别对影像的预处理、特征点提取及描述、特征匹配、空间变换矩阵的估算、重采样和插值这五步配准流程进行了详细介绍。并通过实验对三种基于SIFT、SURF、Harris-Laplace三种算法的配准方法进行匹配能力、定位精度和时间上的对比，折中选择一种方法作为改进算法的基础。最后，对多时相多传感器大影像现在存在的系统提取特征点速度缓慢、提取特征信息不完全、精度难以保证等问题，提出分块提取特征点、利用最佳匹配点建立TIN三角网结合小面元纠正获得高精度、快速的多时相大影像配准方法，并且通过实验验证了这种方法的可行性。

全文目录

致谢  5-6
摘要  6-7
Abstract  7-10
1 绪论  10-14
  1.1 研究背景及意义  10-11
  1.2 国内外研究现状  11-12
  1.3 本文研究内容及结构  12-14
2 图像配准的理论基础  14-25
  2.1 图像配准定义及数学描述  14
  2.2 图像的空间变换模型  14-17
  2.3 配准相似度度量  17-19
  2.4 图像配准方法分类  19-22
    2.4.1 基于灰度的配准方法  19
    2.4.2 基于变化域的配准方法  19-20
    2.4.3 基于特征的配准方法  20-22
  2.5 配准后影像应用分类  22-23
  2.6 影像配准面临的问题  23-25
3 基于特征点的遥感影像配准的关键技术  25-71
  3.1 影像的预处理  25-27
  3.2 影像特征点的提取及描述  27-39
    3.2.1 SIFT 算法  27-31
    3.2.2 SURF 算法  31-36
    3.2.3 Harris-Laplace 算法  36-39
  3.3 特征点匹配  39-44
    3.3.1 最邻近距离法  39-40
    3.3.2 双向匹配策略  40
    3.3.3 整体松弛影像匹配  40-41
    3.3.4 RANSAC 约束去除误匹配  41-43
    3.3.5 最小二乘匹配  43-44
  3.4 空间变换矩阵的估算  44-46
  3.5 重采样和插值技术  46-48
    3.5.1 重采样技术  46-47
    3.5.2 插值技术  47-48
  3.6 图像配准精度的分析  48-49
  3.7 基于三种算法配准的实验  49-69
    3.7.1 实验内容  49-50
    3.7.2 实验成果及分析  50-69
  3.8 本章总结  69-71
4 多时相多传感器大影像配准改进的算法  71-81
  4.1 多时相大影像特征点提取  73
  4.2 多时相大影像的特征点匹配  73-74
    4.2.1 K-D 树最近邻近查询算法的特征粗匹配  73-74
    4.2.2 特征点匹配的精化及参数求解  74
  4.3 建立 TIN 三角网模型  74-76
  4.4 小面元纠正  76-77
  4.5 实验结果及分析  77-80
  4.6 本章总结  80-81
5. 总结与展望  81-82
参考文献  82-86
作者简历  86-88
学位论文数据集  88-89

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