結(jié)合空間輔助面特征的區(qū)域配準算法(1)

1、.1 SX1615020 SX1615020 朱成朱成 .2 衛(wèi)星遙感圖像處理 目錄 .3 PPT模板下載： 引言引言 影像自動配準 是計算機視覺以及 數(shù)字圖像處理的基 本問題, 尤其是主被 動遙感影像的自動 配準,它 在 影像融 合 、變 換檢 測、 環(huán)境檢測、 醫(yī)學(xué)圖 像處理，以及地圖 更新等方面有著廣 泛的應(yīng)用, 影像配準 的精度在很大程度 上影響著后續(xù)處理 的結(jié)果。 基于區(qū)域的自動配準 基于特征的自動配準 .4 PPT模板下載： 引言引言 基于區(qū)域的自動配 準 基于局部區(qū)域的自動配 準 基于全局區(qū)域 的自動配準 優(yōu)點： 結(jié)果不受特征提取精度和密度的影響, 可得到較高 的定位精度 缺點：

2、 (1)需要進行大量的計算和比較； (2)過于依賴圖像灰度統(tǒng)計特性； (3)該方法基于像元的灰度特性進行配準, 所以適用于 同 一傳感器影像的配準, 對于不同傳感器的影像或者同一傳感 器的時差偏大的影像, 配準結(jié)果較差。 .5 PPT模板下載： 引言引言 利用參 數(shù)進行特征配準 步驟 特征提取 利用一組參數(shù) 對特征進行描述 優(yōu)缺點 優(yōu)點：與基于區(qū)域的配準方法相比, 特征受幾何變形和輻射差異的影響 較小, 配準的結(jié)果更加精確; 缺點：但是配準精度依賴于特征提 取的精度, 且特征提取的計算量大, 需要先指定一些參數(shù)或者閥值 基于特征的配準 .6 PPT模板下載： 原理分析原理分析 正反函數(shù)變換提取

3、空間特征 構(gòu)建空間輔助面 歸一化互相關(guān)系數(shù)法 定義灰度相似性 區(qū)域匹配得到輔助面中同名點 正函數(shù)變換得配準影像中同名點 最小二乘法計算變換模型 配準得到配準結(jié)果圖像 結(jié)合空間輔助面特征的區(qū)域自動配準方法 .7 PPT模板下載： 原理分析原理分析 (1)利用基準影像和待配準影像 4 個邊界點行列坐標值和地理坐標 值, 分別構(gòu)建基準影像和待配準影像的正反函數(shù)表達式 (2)提取基準影像中的特征點, 記錄對應(yīng)的行列坐標值, 根據(jù)反函數(shù) 表達式, 得到特征點的地理坐標值, 在本文中, 基準影像中的特征點 是人為設(shè)定的 (3)以基準影像像元尺寸為大小, 以基準影像中每個特征點為中心, 構(gòu)建大小不一兩個輔助

4、面 正、反函數(shù)變換構(gòu)建空間輔助面 .8 PPT模板下載： 原理分析原理分析 區(qū)域匹配得到輔助面中同名點 在區(qū)域自動配準法中, 考慮到主被動遙感影像傳感器不同, 時相不 同, 色調(diào)差異較大, 采用歸一化互相關(guān)系數(shù)法作為相似性測度定義灰度 屬性。 歸一化互相關(guān)系數(shù)法是以統(tǒng)計相關(guān)原理進行匹配的一種方法, 即 定義目標窗口和搜索窗口, 并讓目標窗口在搜索窗口中左右上下逐一 移動, 移動時將目標窗口與搜索窗口內(nèi)對應(yīng)子窗口的灰度值代入目標 函數(shù)(式(1), 計算互相關(guān)系數(shù), 互相關(guān)系數(shù)取得最大值的地方就是最佳 的匹配位置。 .9 PPT模板下載： 原理分析原理分析 依據(jù) 上面得到的大小輔助面中同名特征點的

5、地理坐標值, 分別 采用基準影像和待配準影像的正函數(shù)表達式變換, 得到基準影像中特 征點的行列坐標值和待配準影像中相應(yīng)特征點的行列坐標值。 正函數(shù)變換得配準影像中同名點 最小二乘法計算變換模型 由于圖像的不同區(qū)域在紋理、圖像質(zhì)量等方面存在差異, 得到 的同名特征點并不都是正確的點,濾除明顯錯誤的特征點, 選取可 靠性高的同名特征點組成最佳特征點集, 帶入最小二乘法(求解得 到變換模型的參數(shù)。然后采用變換模型對待配準圖像進行重采樣, 得出最終配準的結(jié)果圖。 .10 PPT模板下載： 實驗驗證實驗驗證 SPOT 和 ASTER 的配準實驗與分析 (a) SPOT 為影像(全色波 段), 2008-

6、03-29 獲取, 分 辨率為 2.5m,角度 0, 20002000 像元, 設(shè)為基 準影像。 (b) ASTER 影像(2,3,1 波段合成), 2008-05-23 獲 取, 分辨率為 15m, 角度 10.3862, 500500 像元, 設(shè)為待配準影像。 .11 PPT模板下載： 實驗驗證實驗驗證 (a) 配準后的 ASTER 影像, 及局部放大 圖, 角度和分辨率等同與 SPOT 影像; (b) 分別提取配準后 ASTER 影像和SPOT 影像的不同部位相間拼接而成的圖像, 從左到右, 分別是配準后的ASTER 影像 和 SPOT 影像 .12 PPT模板下載： 實驗驗證實驗驗證

7、ASAR 影像和 ASTER 影像配準實驗 (a) 為 ASAR 影像(HH 極化方 式), 2004-04-27 獲取, 分辨率為 12.5m, 角度 0, 10001000 像元, 設(shè)為基準影像。 (b) ASTER 影像 (2,3,1 波段 合成), 2004-04-09 獲取，分 辨率15m,角度 10.3862,15001500 像元, 設(shè)為待配準影像 .13 PPT模板下載： 實驗驗證實驗驗證 a) 采用結(jié)合空間輔助面特征的區(qū)域配 準法得到的配準后的ASTER 影像, 角 度和分辨率與 ASAR 影像相同; (b) 分別提取配準后 ASTER 影像和 ASAR 影像的不同部位相間拼接而成 的圖像,從左到右, 分別是配準后的 ASTER 影像和 ASAR 影像 .14 PPT模板下載： 結(jié)論結(jié)論 作者針對在主被動遙感影像配準中遇到的問題,提出了一種新的基 于空間輔助面特征的區(qū)域自動配準方法, 成功地將空間輔助面特征與灰 度屬性結(jié)合了起來。該算法類似于基于全局區(qū)域配準的算法,可以取得 較精度; 但是同名點的搜索不是基于全局區(qū)域, 而是基于包含具有相同 角度和尺度的空間輔助面特征的臨時輔助面