不同时相遥感图像配准技术的研究

发布时间：2017-04-29 07:07

  本文关键词：不同时相遥感图像配准技术的研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：图像配准指将不同时间、不同传感器或不同视角下获取的同一场景的两幅或多幅图像进行匹配、叠加的图像处理过程。图像的自动配准方法主要分三类:基于图像灰度信息的配准方法、基于特征的配准方法和基于变换域的配准方法。本文总结了前人在图像配准领域的研究成果,并且详细的介绍了遥感图像配准的几种经典算法,分析它们的优缺点,针对无人机遥感图像和卫星图像的特点,提出了能够实现不同时相遥感图像的配准算法。图像的灰度信息是反映图像内容的重要特征,本文针对图像的灰度信息开展对不同时相遥感图像配准技术的研究。主要的研究内容如下:1、分析了当前国内外3种经典图像配准算法,即ABS算法、图像矩的配准算法和基于图像特征的配准算法对不同时相遥感图像进行配准的优缺点。通过对100对图像数据集的仿真实验,指出这3种算法对不同时相遥感图像的配准效果不佳,且基于特征点的图像配准算法无法实现不同时相遥感图像的配准。2、针对上述3种经典图像配准算法对不同时相遥感图像的配准效果不理想等问题,提出一种基于PSO优化与互信息融合的不同时相遥感图像配准算法。首先利用该算法来实现具有视角变化的同时相无人机低空航拍遥感图像的自动配准;然后通过改进PSO优化算法中的目标函数来实现不同时相遥感图像的配准;最后进行了一系列实验,并与SIFT算法、穷举互信息搜索法、单纯型法在能否实现图像配准、配准时间以及配准精度上作比较。实验结果表明,基于PSO-MI的配准算法能够实现不同时相遥感图像的配准,且比单纯型法的配准精度高,比穷举互信息搜索法的速度快,能够合理且有效地实现不同时相遥感图像的配准。3、针对PSO优化与互信息融合的配准算法无法实现配准的图像对等问题,提出一种基于Graph Cuts方法的配准算法来实现不同时相遥感图像的自动配准。该方法通过设计以近似互信息为能量函数的数据项,利用最大流/最小割算法最小化能量函数来实现图像数据集的配准。实验结果表明,该算法能够很好地实现不同时相遥感图像的配准,与基于PSO优化与互信息融合算法相比,其算法复杂度更低,配准效果更好,能够实现图像中特征信息较少的图像集的配准。最后针对本文所做的工作进行了总结,并对本文在不同时相遥感图像配准领域仍需要深入研究的地方进行了展望。
【关键词】：不同时相 图像配准 PSO算法 互信息 Graph Cuts方法 近似互信息 最大流/最小割
【学位授予单位】：集美大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP751
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第1章 绪论9-14
• 1.1 研究背景和研究意义9-10
• 1.2 国内外研究现状10-12
• 1.2.1 国外研究现状10-11
• 1.2.2 国内研究现状11-12
• 1.3 论文的研究目标和结构安排12-13
• 1.4 本章小结13-14
• 第2章 遥感图像的特点以及相关研究方法简介14-22
• 2.1 引言14
• 2.2 图像的特点14-16
• 2.2.1 无人机遥感图像的特点14-15
• 2.2.2 卫星图像的特点15-16
• 2.3 相关的几种配准算法简介16-21
• 2.3.1 ABS算法16-17
• 2.3.2 图像矩的配准算法17-19
• 2.3.3 图像特征的配准算法19-21
• 2.4 本章小结21-22
• 第3章 基于PSO优化与互信息融合的不同时相遥感图像配准算法22-37
• 3.1 引言22-23
• 3.2 粒子群优化算法的原理23-24
• 3.3 图像互信息算法的计算原理24-25
• 3.4 基于PSO优化与互信息融合算法的流程25-26
• 3.5 实验结果与分析26-35
• 3.5.1 实验设计26
• 3.5.2 实验结果及分析26-35
• 3.6 本章小结35-37
• 第4章 基于Graph Cuts方法的不同时相遥感图像配准算法37-48
• 4.1 引言37
• 4.2 图割理论及能量函数的描述37-41
• 4.2.1 图割理论37-38
• 4.2.2 能量函数的描述38-41
• 4.3 基于Graph Cuts方法的不同时相遥感图像配准算法41-42
• 4.4 实验结果与分析42-47
• 4.4.1 实验设计42
• 4.4.2 实验结果与分析42-47
• 4.5 本章小结47-48
• 第5章 结论与展望48-50
• 5.1 本文的研究工作总结48
• 5.2 进一步的研究工作48-49
• 5.3 展望49-50
• 致谢50-51
• 参考文献51-55
• 在学期间的研究成果以及发表的学术论文55

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