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一种基于角点特征的遥感影像自动配准方法 总被引：1，自引：0，他引：1
本文通过对Harris算子进行改进,自适应地提取角点特征,然后基于角点特征进行由粗到精的匹配,完成影像的配准;并利用MODIS影像、TM影像和HJ-1卫星影像3种不同分辨率的遥感影像进行配准实验,结果表明该自动配准方法能够达到亚像素级的配准精度,是一种高精度的影像配准方法。 相似文献
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针对现有的配准方法用于多光谱影像与SAR遥感影像配准时，存在受SAR图像斑纹噪声影像大、手工选取配准控制点精度低、利用图像景物特征配准时获取区域和边沿困难等问题，以SPOT5影像与RADARSATSAR影像配准进行实验，提出了一种利用改进的SIFT在提取的特征图像上寻找匹配点进行粗配准，然后利用交叉累积剩余熵作为相似性测度结合原始影像信息寻找光学特征图像的角点在SAR影像上的匹配点并进行精配准的方法，配准精度达到了子像素级水平。实验结果表明该方法对多源遥感影像有很强的适应性，配准精度高。 相似文献
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无人机遥感影像由于数量多、单张覆盖空间范围小、几何变形大以及河道内缺少配准控制点等特点,传统的基于特征点的影像镶嵌配准方法在宽河道无人机遥感影像镶嵌配准应用中受到限制.论文根据河道内线性地物丰富的特点,提出基于线性特征的无人机遥感影像镶嵌配准方法.该方法以线性地物边缘直线段为配准基元,通过MIHT算法估算待配准影像与基准影像的变换模型参数.试验结果表明,该方法很好地满足了宽河道无人机遥感影像镶嵌配准的要求,为沿河地质灾害调查提供了影像质量保证. 相似文献
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针对多源遥感影像之间非线性辐射和几何畸变的差异严重影响配准质量的问题，本文提出一种具有双向一致性变换适用于多源遥感影像的配准方法。首先，利用微调的ResNet101网络模型提取多源遥感影像学习型特征，在特征匹配阶段，为提高同名特征匹配的可靠性，设计了一种双向一致性特征匹配网络模型；然后，基于小型轻量级网络加权回归变换模型参数，实现多源遥感影像稳健可靠的配准。试验利用Google Earth影像、卫星影像、无人机影像、Google Earth-卫星-无人机混合影像4种不同数据源对本文方法进行测试，并与具有代表性的多种方法进行比较，结果表明本文方法在配准精度、效率、稳健性方面具有优势，基本实现了2像素以内的自动配准精度。 相似文献
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几何约束和改进SIFT的SAR影像和光学影像自动配准方法 总被引：2，自引：2，他引：0
提出一种基于几何约束和改进SIFT的SAR影像和光学影像自动配准方法。首先根据影像间的几何关系进行影像粗纠正,消除影像间旋转和分辨率差异;然后基于主方向改进的SIFT特征提取方法提取SIFT特征并利用其结构性信息引入结构相似性指数(SSIM)作为相似性测度获得初始匹配,经过视差空间和角度特征空间聚类优化得到稳定同名匹配;最后由随机抽样一致性算法(RANSAC)根据透视变换模型精化匹配结果获取变换模型参数。整个配准过程自动完成。本方法适用于差异较大的SAR影像与光学影像之间配准。 相似文献
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利用线特征和SIFT点特征进行多源遥感影像配准 总被引：8，自引：3，他引：5
提出了一种基于线特征和SIFT点特征的多源遥感影像配准方法。该方法首先匹配待配准影像和参考影像中的线特征,利用匹配直线构建虚拟角点;其次,针对传统SIFT算法匹配多源遥感影像特征点存在的不足,采用线特征约束点特征的方法进行SIFT同名点对的提取;最后结合虚拟角点对及SIFT同名点对构建三角网进行小面元微分纠正。试验结果表明,本文方法能取得较高的配准精度。 相似文献
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遥感影像数据与地理信息系统（geographic information system,GIS）矢量数据的配准是遥感与GIS集成的基础。目前遥感影像与矢量数据的配准关键在于遥感影像特征的提取,而现有遥感影像特征提取方法存在特征提取不完整、配准失败和精度不高等问题。由此提出了一种基于Mask R-CNN（region-based convolutional neural network）的遥感影像与矢量数据配准方法,首先,利用Mask R-CNN模型提取影像的道路交叉口作为影像控制点; 然后,依据几何拓扑关系筛选矢量数据道路交叉口作为矢量控制点,再根据遥感影像与矢量数据控制点的欧氏距离确定同名控制点;最后,以同名控制点为基础实现遥感影像与矢量数据的配准。选取上海市矢量数据和高分二号影像数据进行配准实验,实验结果表明, 所提方法鲁棒性强、精度高。 相似文献
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针对多源遥感影像间由于存在显著的非线性辐射差异,导致影像配准困难的问题,提出了一种由一阶高斯方向可调滤波器引导的多源影像配准方法。首先,基于影像自带的几何参考信息,计算出参考影像与待配准影像在像方空间的重叠区域,以参考影像面为基准对重叠区域进行均匀分块,通过有理函数模型和数字高程模型计算对应的待配准影像块,建立仿射变换模型对待配准影像块进行几何校正,实现局部影像间的粗配准;然后,在特征检测方面,构造了分块均匀检查策略改进的抗聚簇加速分割测试特征,获取大量分布均匀的特征点,对于特征描述,构造了一组多尺度、多方向的一阶高斯方向可调滤波器对影像卷积,通过对卷积结果进行池化以实现特征降维,得到多源一致的特征描述;最后,基于最近邻原则进行特征匹配,通过剔除误匹配得到高精度同名点对,进一步基于有理函数模型进行平差计算,校准待配准影像的有理多项式系数并对影像进行几何纠正,实现影像间的精配准。基于多组星载多源遥感影像的实验结果表明,所提方法在多时相光学数据、光学-红外数据上的配准精度优于1像素,在光学-合成孔径雷达数据上的配准精度优于1.5像素;计算效率方面,相比于现有同类方法提高1倍以上。 相似文献
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《测绘科学技术学报》2020,(1)
为实现大差异光学影像的高精度配准,充分利用各类特征检测算法的优势,提出一种基于多类型特征组合的异源遥感影像配准方法。在对获取的影像特征进行描述的基础上,通过影像分块均匀性分析和RANSAC整体一致性分析筛选高精度可靠的组合特征,构建和解算综合参数模型以实现影像的预配准和重采样。再利用最小二乘方法优化特征点匹配结果,使用小面元的方法进行影像的精配准和重采样。实验结果表明在异源光学遥感影像的亮度、分辨率差异较大时,可得到高精度的配准结果。 相似文献
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针对遥感影像由于载荷类型、观测角度、地形起伏等内外部因素造成的影像局部几何畸变,而基于全局配准方法制约着影像配准精度的提高,基于像元的弹性配准方法可大幅提升遥感影像的配准精度,但是存在运算效率这一瓶颈等问题,该文利用像元弹性配准参数的稀疏性,提出一种基于压缩感知的弹性配准方法。通过对遥感影像像元梯度幅值响应较强的点进行随机抽样,形成观测样本点集,采用弹性配准局部参数解算模型求解样本点平移参数;通过压缩感知稀疏重构算法重构影像各像元平移参数。实验表明,在配准精度差异较小和一定的参数设置条件下,该方法可显著提高弹性配准运算速度。 相似文献
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针对尺度不变特征变换算法应用于多源遥感影像配准时面临的低效率和误匹配问题,从特征点提取和特征点匹配两个方面对其进行改进。在特征点提取阶段,通过控制特征点数量和分布情况获取均匀分布的特征点;在特征点匹配阶段,采用特征点仿射变换粗匹配、精匹配和误匹配点剔除策略,由粗到精地获取准确的同名点。对多源遥感影像进行配准实验,结果表明,此方法在匹配效率及匹配性能上均优于原始SIFT算法,且配准精度更高。 相似文献
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沿海矿山生态环境修复中遥感影像自动配准方法的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
本文从遥感影像解译角度出发，浅析遥感影像解译在沿海矿山生态修复调查中的作用，概略梳理沿海矿山生态修复遥感解译的基本方法，针对基于光学遥感图像配准技术存在的问题，提出了一种利用对象区域形状特征的配准方法。本文采用分割方法提取基准图像和待配准图像中具有结构性的小区域，按照小区域的属性与几何形状特征进行匹配，利用空间关系做控制约束，查询正确的同名小区域对，提取小区域的中心点作为匹配控制点对，解算仿射变换模型参数，有效解决影像间的自动配准问题。采用该方法对实际光学影像进行试验，取得了良好的试验结果与实用价值，为沿海矿山生态修复调查工作中确定矿山空间位置与设计方案提供了保障。 相似文献
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针对光学和合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)影像间的几何形变和辐射差异造成的配准困难问题,提出一种基于空间几何约束和结构特征的光学影像与SAR影像自动配准方法.首先,利用分块的Harris算子在输入影像上提取分布均匀的特征点,根据有理函数模型对输入影像进行局部几何纠正,实现输入影像... 相似文献
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针对遥感影像变化检测过程中影像间相对配准精度对检测结果影响大,易产生细碎图斑和错检冗余等问题,本文提出了一种基于感知哈希算法适用于粗匹配的遥感影像变化发现方法,以待检测影像的光谱信息和纹理特征信息共同作为检测特征集,以分割后的格网作为检测单元,采用基于感知哈希算法的影像相似度比对方法,计算格网内图像相似度,提取变化位置。试验结果表明,采用该方法可有效减少变化发现对影像间相对配准精度的依赖性,在本文试验中,相对配准精度在15像元以内均可保证95%以上的提取准确率和5%以下的漏检率,对配准精度具有良好的稳健性。 相似文献