基于配准技术的非合作卫星遥感图像精确定位

发布时间：2017-07-04 18:14

  本文关键词：基于配准技术的非合作卫星遥感图像精确定位

  更多相关文章： 非合作卫星遥感图像 精确定位 图像配准 经纬度坐标自动估计 ASIFT

【摘要】：随着航空航天技术的发展,卫星遥感图像在环境监测、防灾减灾及国防军事等领域发挥了巨大的作用。但由于各种因素的影响,初始的卫星遥感图像存在多种形式的几何变形。为了有效地利用卫星遥感图像,首要的任务就是建立起像素坐标与其对应地面坐标之间精确的几何关系,即精确定位。非合作卫星遥感图像,由于其经纬度信息的丢失,无法获知地物准确的坐标位置,大大降低了图像的实际应用价值。本文以非合作卫星遥感图像为研究对象,主要从图像配准技术入手,最终实现该卫星遥感图像的自动精确定位,使其在变化检测、目标识别中能够发挥更大的作用。①研究了基于局部不变特征的图像自动匹配算法。在归纳总结SIFT算法的基础之上,重点研究了抗成像视角变化的ASIFT算法。针对ASIFT算法复杂度很高的问题,利用快速SURF算子对其进行改进,并通过3组实验对比了ASIFT算法和基于ASIFT的改进算法的性能,结果表明改进方法的运算效率有一定程度的提升。②针对非合作卫星图像对比度低的问题,利用直方图均衡化增强,使图像质量能够满足配准的要求;针对非合作卫星图像与Google地图无法直接匹配的问题,本文将Google地图中的地标通过人工标注和数据拟合映射到一张有代表性的卫星图像上作为母板,并对比了全局和局部两种拟合模型的定位精度,结果表明基于薄板样条的局部拟合模型能更好地处理地形起伏的情况,定位精度更高;非合作卫星图像具有时间连续、数据量大等特点,每一幅图都采用人工配准是不实际的。针对这一问题,首先将新生成的卫星图与母板利用本文改进算法进行自动匹配,然后将母板对应的地标映射到新图上,从而完成新图的经纬度坐标自动估计。最后评价了新图的定位精度,结果表明本文改进算法对非合作卫星图像云雪遮挡、视角变化、旋转平移具有良好的适应性,其定位精度达到了预期的效果。③搭建了卫星遥感图像精确定位的实例系统,对ASIFT算法、基于ASIFT的改进算法、数据拟合和自动处理等功能采用VC++编程实现,软件自动定位新图,满足了非合作卫星遥感图像自动化处理的需求。
【关键词】：非合作卫星遥感图像 精确定位 图像配准 经纬度坐标自动估计 ASIFT
【学位授予单位】：重庆大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP751
【目录】：

• 中文摘要3-4
• 英文摘要4-9
• 1 绪论9-15
• 1.1 研究背景及意义9-10
• 1.2 国内外研究现状10-13
• 1.3 本文研究内容及章节安排13-15
• 2 图像增强及配准技术概述15-25
• 2.1 图像的增强15-20
• 2.1.1 灰度变换增强15-17
• 2.1.2 直方图均衡化17-18
• 2.1.3 图像平滑去噪18-20
• 2.2 图像配准的基本原理20-21
• 2.2.1 配准的数学描述20
• 2.2.2 配准的基本组成20-21
• 2.3 几何变换模型21-22
• 2.3.1 相似变换21
• 2.3.2 仿射变换21
• 2.3.3 投影变换21-22
• 2.4 重采样插值22-24
• 2.4.1 最邻近插值22-23
• 2.4.2 双线性插值23
• 2.4.3 立方卷积插值23-24
• 2.5 配准精度评价24
• 2.6 本章小结24-25
• 3 局部兴趣点的检测、匹配与改进25-53
• 3.1 引言25
• 3.2 SIFT特征点检测与描述25-32
• 3.2.1 尺度空间的生成25-27
• 3.2.2 极值点的检测及精确定位27-29
• 3.2.3 关键点的方向指定29-30
• 3.2.4 描述子的生成30-32
• 3.3 成像视角的模拟32-37
• 3.3.1 仿射相机模型32-34
• 3.3.2 相对倾斜度34-35
• 3.3.3 ASIFT算法原理及步骤35-36
• 3.3.4 经度和纬度采样36-37
• 3.3.5 多分辨率下ASIFT算法加速37
• 3.4 特征点的匹配37-43
• 3.4.1 KD树的建立38-39
• 3.4.2 BBF算法搜索策略39-41
• 3.4.3 RANSAC删除误匹配41-43
• 3.5 SURF快速检测子43-46
• 3.5.1 积分图像的建立43
• 3.5.2 快速Hessian极值点检测43-44
• 3.5.3 盒子滤波器构建尺度空间44-46
• 3.6 基于ASIFT的改进算法46-51
• 3.6.1 算法流程设计46-47
• 3.6.2 实验结果与分析47-51
• 3.7 本章小结51-53
• 4 卫星遥感图像经纬度坐标自动估计53-75
• 4.1 引言53
• 4.2 卫星遥感图像的增强53-55
• 4.3 母板的坐标标注55-58
• 4.3.1 Google地图的截取55-56
• 4.3.2 地标点的选取56-57
• 4.3.3 误标的自动检测57-58
• 4.4 Web墨卡托坐标变换58-59
• 4.5 母板的精确定位59-63
• 4.5.1 基于多项式的全局拟合59-60
• 4.5.2 基于薄板样条函数的局部拟合60-61
• 4.5.3 最小二乘法计算模型参数61-62
• 4.5.4 母板的生成62-63
• 4.6 母板的定位精度评价63-66
• 4.7 新图经纬度坐标自动估计的实现66-72
• 4.7.1 新图与母板的匹配67-70
• 4.7.2 新图经纬度函数的学习70-72
• 4.8 新图的定位精度评价72-74
• 4.9 本章小结74-75
• 5 卫星遥感图像精确定位实例系统设计75-79
• 5.1 开发环境及界面设计75-76
• 5.1.1 系统开发环境75
• 5.1.2 界面设计75-76
• 5.2 系统主要功能76-78
• 5.2.1 两幅卫星图像的配准76-78
• 5.2.2 地标点的拟合78
• 5.3 本章小结78-79
• 6 总结与展望79-81
• 6.1 总结79
• 6.2 展望79-81
• 致谢81-83
• 参考文献83-87

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