无人机遥感图像配准算法研究
发布时间:2019-09-13 13:58
【摘要】:随着社会经济的发展,无人机遥感技术凭借其机动灵活和高效率的优势,在地质环境监测、灾害调查、土地利用动态监测、大地及海面搜索、地形图更新等领域得到了广泛的应用。但是由于地表形态变化、气候变换、高空气流等的影响,原始图像数据存在像幅较小、数量较多、航向重叠度和旁向重叠度不规则等问题,实现其高效的配准成为应用难点。图像配准作为图像处理的一个重要环节,其效果的好坏会直接影响到后期图像处理的质量,因此研究一种适合于无人机遥感图像的配准算法具有重要的理论和现实意义。 本文在研究并实现传统SURF配准算法的基础上,,提出了一种改进算法。主要在两方面进行了改进,一方面,针对其在特征点提取阶段存在的缺陷:特征点数量较少,且提取的特征点不能有效反映图像的结构特征,提出在多尺度空间进行Harris角点检测的方法,既能够保持算法的尺度不变性,又能提取稳定数量的特征点;另一方面,针对其在特征点匹配阶段采用穷举搜索法耗时过长的问题,引进KD-Tree搜索策略代替原来的穷举法,以提高算法的实时性。因此本文算法的具体步骤为:首先利用SURF算法中的积分图像和箱式滤波器构建多尺度空间,并在多尺度空间下进行Harris角点检测,提取特征点;然后通过计算各特征点的Haar小波响应值确定主方向,并生成64维SURF描述子;最后运用KD-Tree搜索策略找到最近邻点和次近邻点,计算最近邻点和次近邻点距离特征点距离的比值,若比值小于本文设定阈值,则将最近邻点作为匹配点对。 实验结果表明,相比传统的SURF算法,本文改进算法在保证算法实时性的同时,提高了配准精度,保证了无人机遥感图像配准的稳定性和实时性。
【图文】:
图 2.4 图像配由图 2.4 可以看出,图像特征的提取与适的特征空间和搜索策略,因此图像特征的研究重点。2.5 图像配准算法分类随着图像处理技术的不断发展,许多优而每种算法都有自己的适用领域,本文将对按照数据结构的不同,图像配准算法可准算法;2)基于特征的图像配准算法;3)其进行详细介绍。一、基于灰度的图像配准算法对基于灰度的图像配准算法的研究起步实现原理简单,易于实现,在图像配准发展
bust Features)算法是由 Herbert Bay 等ale Invariant Feature Transfrorm)算、平移、缩放和噪声等方面具有较好箱式滤波器,很好的改善了算法的实空间;2)特征点检测;3)特征点nes 提出了积分图像[48](Integral Ima应用到了箱式滤波器。积分图像与箱运行效率,缩短了运行时间,提高了图如图 4.1 所示。
【学位授予单位】:西安建筑科技大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2014
【分类号】:TP751
本文编号:2535694
【图文】:
图 2.4 图像配由图 2.4 可以看出,图像特征的提取与适的特征空间和搜索策略,因此图像特征的研究重点。2.5 图像配准算法分类随着图像处理技术的不断发展,许多优而每种算法都有自己的适用领域,本文将对按照数据结构的不同,图像配准算法可准算法;2)基于特征的图像配准算法;3)其进行详细介绍。一、基于灰度的图像配准算法对基于灰度的图像配准算法的研究起步实现原理简单,易于实现,在图像配准发展
bust Features)算法是由 Herbert Bay 等ale Invariant Feature Transfrorm)算、平移、缩放和噪声等方面具有较好箱式滤波器,很好的改善了算法的实空间;2)特征点检测;3)特征点nes 提出了积分图像[48](Integral Ima应用到了箱式滤波器。积分图像与箱运行效率,缩短了运行时间,提高了图如图 4.1 所示。
【学位授予单位】:西安建筑科技大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2014
【分类号】:TP751
【参考文献】
相关期刊论文 前10条
1 张迁,刘政凯,庞彦伟,李威;基于SUSAN算法的航空影像的自动配准[J];测绘学报;2003年03期
2 韩文权;任幼蓉;赵少华;;无人机遥感在应对地质灾害中的主要应用[J];地理空间信息;2011年05期
3 李慧;蔺启忠;刘庆杰;;基于FAST和SURF的遥感图像自动配准方法[J];国土资源遥感;2012年02期
4 芮挺;张升Ya;周怞;孙峥;曹鹏;;具有SIFT描述的Harris角点多源图像配准[J];光电工程;2012年08期
5 熊云艳;毛宜军;闵华清;;有序的KD-tree在图像特征匹配上的应用[J];化工自动化及仪表;2010年10期
6 张锐娟;张建奇;杨翠;;基于SURF的图像配准方法研究[J];红外与激光工程;2009年01期
7 马瑞升,孙涵,林宗桂,马轮基,吴朝晖,黄耀;微型无人机遥感影像的纠偏与定位[J];南京气象学院学报;2005年05期
8 张祖勋,张剑清,廖明生,张力;遥感影像的高精度自动配准[J];武汉测绘科技大学学报;1998年04期
9 朱永松,国澄明;基于相关系数的相关匹配算法的研究[J];信号处理;2003年06期
10 金伟;葛宏立;杜华强;徐小军;;无人机遥感发展与应用概况[J];遥感信息;2009年01期
本文编号:2535694
本文链接:https://www.wllwen.com/guanlilunwen/gongchengguanli/2535694.html