航空遥感图像配准与拼接算法研究

发布时间：2020-03-20 17:36

【摘要】：图像拼接指的是通过对现实中从同一场景获取的多幅图像进行特定变换拼接成完整图像的过程。随着航空技术的飞速发展,航空遥感图像在很多领域得到广泛应用。但是在航空遥感图像采集过程中,由于太阳光散射、飞机的振动、曝光时飞机移动导致的像点偏移等因素的影响,实际获得的图像的质量较差、分辨率比较低;在航空摄影过程中,摄像机以低帧率采集的序列图像包含较少的重叠区域,一些传统的配准方法无法使用或无法获得较高的精度。因此,提高航空遥感图像的配准精度和拼接效果十分重要。本文以航空遥感图像配准和拼接作为研究内容,主要完成以下几方面工作:首先,针对航空遥感图像分辨率低、重叠区域少、重复特征多的特点设计了一种先粗配准再精配准的两步配准法。由于航空遥感图像本身特点,直接使用SIFT算法提取特征点对数量少,导致配准容错率低甚至无法正确配准。而图像增强后提取的特征点会出现位置不准确的情况,为了得到更高的配准精度,在SIFT算法配准后增加了一步基于互信息的配准算法。其次,提出一种改进的互信息配准算法。传统的互信息算法仅仅考虑了图像的灰度统计信息而忽略了图像像素间的关联关系,为了克服这一缺点,采用一种图像梯度角度的互信息配准算法,有效的提高了配准的精度。最后,提出一种动态融合区域的加权平均法。图像拼接过程中容易出现的重影和明显的拼接线。针对该问题,提出一种图像融合算法。首先,使用已配准的两幅图像中找到一条差异最小的缝合线。然后寻找融合线附近的动态融合区域进行加权融合,该方法可以有效的解决重影和拼接线问题。本文以多组实际航空遥感图像作为数据进行配准和拼接实验,验证了所提出的配准和拼接算法的有效性和实用性。
【图文】：

8(a) (b) (c)图 2-3lena 原图 图 2-4 模糊的 lena对航空遥感图像（图 2-2 (e)，，图像大小 625*475）和不同程度高斯模糊的 lena图像（图 2-3、图 2-4，图像大小 512*512）分别使用 SIFT 算法进行识别特征点，

8(a) (b) (c)图 2-3lena 原图 图 2-4 模糊的 lena对航空遥感图像（图 2-2 (e)，图像大小 625*475）和不同程度高斯模糊的 lena图像（图 2-3、图 2-4，图像大小 512*512）分别使用 SIFT 算法进行识别特征点，
【学位授予单位】：哈尔滨工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：TP751

【参考文献】

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本文编号：2591953