遙感圖像配準(zhǔn)

遙感圖像配準(zhǔn)第1頁(yè)，課件共17頁(yè)，創(chuàng)作于2023年2月圖像配準(zhǔn)第2頁(yè)，課件共17頁(yè)，創(chuàng)作于2023年2月圖像配準(zhǔn)圖像配準(zhǔn)的基本概念圖像配準(zhǔn)的一般步驟圖像配準(zhǔn)面臨的難點(diǎn)第3頁(yè)，課件共17頁(yè)，創(chuàng)作于2023年2月圖像配準(zhǔn)的基本概念圖像配準(zhǔn)是將不同時(shí)間,不同的傳感器(成像設(shè)備)或不同條件下(天氣,角度,照射位置)獲取的同一場(chǎng)景的兩幅或者多幅圖像進(jìn)行匹配,校正的處理過(guò)程,是圖像處理領(lǐng)域的一個(gè)基礎(chǔ)的問(wèn)題第4頁(yè)，課件共17頁(yè)，創(chuàng)作于2023年2月圖像配準(zhǔn)的基本概念同一場(chǎng)景的多幅圖像的差異表現(xiàn)在:

不同的成像機(jī)理不同的灰度屬性不同的變換模型:

位置,比例尺(空間分辨率),圖像旋轉(zhuǎn),變形等圖像配準(zhǔn)是進(jìn)行圖像融合的前提步驟

第5頁(yè)，課件共17頁(yè)，創(chuàng)作于2023年2月圖像配準(zhǔn)的數(shù)學(xué)定義第6頁(yè)，課件共17頁(yè)，創(chuàng)作于2023年2月圖像配準(zhǔn)的一般步驟第7頁(yè)，課件共17頁(yè)，創(chuàng)作于2023年2月特征選擇可以采用的特征:特征點(diǎn):角點(diǎn),高曲率點(diǎn)等邊緣與直線段輪廓區(qū)域第8頁(yè)，課件共17頁(yè)，創(chuàng)作于2023年2月相似性測(cè)度在圖像配準(zhǔn)中,需要;找到相互對(duì)應(yīng)的特征剔除誤匹配的特征因此,必須要基于相似性度量來(lái)完成常用的相似性測(cè)度常分為三種:距離測(cè)度相關(guān)性測(cè)度概率測(cè)度矢量X(x1,x2,…xN)與矢量(y1,y2,…,yN)的距離:第9頁(yè)，課件共17頁(yè)，創(chuàng)作于2023年2月圖像配準(zhǔn)的變換類(lèi)型圖像配準(zhǔn)技術(shù)最根本的問(wèn)題是找出適當(dāng)?shù)膱D像轉(zhuǎn)換或者映射類(lèi)型從而正確匹配兩幅福像.我們希望待配準(zhǔn)的圖像特征與參考圖像的特征盡可能的一致相近.圖像變換的類(lèi)型:剛體變換仿攝變換投影變換非線性變換第10頁(yè)，課件共17頁(yè)，創(chuàng)作于2023年2月典型的變換示例第11頁(yè)，課件共17頁(yè)，創(chuàng)作于2023年2月重采樣與變換在圖像配準(zhǔn)中,首先根據(jù)參考圖像與待配準(zhǔn)圖像對(duì)應(yīng)的點(diǎn)特征,求解兩幅圖像之間的變換參數(shù);然后將待配準(zhǔn)的圖像做相應(yīng)的空間變換,是兩幅圖像處于同一坐標(biāo)下,最后再通過(guò)灰度變換,對(duì)空間變換后的待配準(zhǔn)圖像的灰度值進(jìn)行重新賦值,即重采樣.重采樣的方法主要有:雙線性差值法,最鄰近像元法,高階方法第12頁(yè)，課件共17頁(yè)，創(chuàng)作于2023年2月不同的插值方法示例第13頁(yè)，課件共17頁(yè)，創(chuàng)作于2023年2月當(dāng)前的難點(diǎn)第14頁(yè)，課件共17頁(yè)，創(chuàng)作于2023年2月異類(lèi)圖像的對(duì)比第15頁(yè)，課件共17頁(yè)，創(chuàng)作于2023年2月可見(jiàn)光與SAR圖像中配準(zhǔn)的難點(diǎn)同名特征(點(diǎn),線,區(qū)域,結(jié)構(gòu))的提取以及匹配比較困難,SAR圖像特有的斑點(diǎn)噪聲使得圖像結(jié)構(gòu)模糊,使得同名特征的精確獲取十分困難光學(xué)圖像中常用的提取特征的方法不能直接用于SAR圖像中由于SAR圖像噪聲的影響,相似性測(cè)度的精