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遥感影像的高精度自动配准 总被引：29，自引：2，他引：27
在影像数据融合,动态变化监测等遥感影像集成分析和应用中,将来自不同传感器,不同时相获取的影像高精度快速配准是其中的关键技术之一,本提出了一种不同传感器,不同空间分辨率影像配准的全自动方法,并实际用于ＳＰＯＴ和ＴＭ影像的配准,其精度,可靠性和效率等明显优于传统的人工方法。 相似文献
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《测绘科学技术学报》2018,(5)
针对山地SAR影像配准难题,提出一种适用于山地的SAR影像配准方法。首先根据DEM数据采用距离-多普勒模型和经验公式生成模拟SAR影像,并创建与DEM地理坐标相一致的查找表;然后将与向量场一致性的点集匹配算法用于模拟SAR影像和真实SAR影像的匹配,间接获取真实SAR影像的特征点;最终实现山地地形SAR影像的精确配准。实验分别采用同一传感器和不同传感器的山地SAR影像数据进行验证。结果表明,该方法的配准精度比传统SAR影像配准方法有明显提高,能够有效解决山地SAR影像配准问题。 相似文献
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利用几何校正法进行不同影像间空间配准 总被引：9，自引：0，他引：9
在影像数据融合、动态变化监测等遥感影像集成分析和应用中，将来自不同传感器、不同时相获取的影像高精度快速配准是其中的关键技术之一。介绍利用几何校正法进行不同影像间空间配准的过程，在不同影像上选取同名点作为控制点，用最近邻、双线性内插或三次卷积内插运算法对分辨率较小的影像进行重采样，完成配准。并采用Landsat TM影像和SPOT pan影像进行实验，结果表明配准精度在1个像素之内，为进一步的遥感影像融合．分类作好数据准备。 相似文献
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基于多源遥感影像融合的影像匹配技术 总被引：6，自引：4，他引：2
多源遥感影像数据配准,常用的方法是多项式纠正法。此方法简单,但不能有效实现图像之间的相互配准。本文介绍了一种基于影像匹配的图像对图像局部纠正技术,包括影像直方图匹配、特征点提取、影像匹配处理技术,以及图像对图像局部纠正等技术,用于多源数据的配准。实验证明这种流程适合不同时相、不同传感器遥感数据(TM数据、SPOT数据与航空影像数据)的精确配准,配准误差可达到子像元级别。 相似文献
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针对点、面方法仅利用了遥感影像几何特征和部分波段的灰度特征进行多时相遥感影像配准的不足,本文提出了一种利用稳定土地覆盖图斑的多时相遥感影像自动配准新方法,充分利用遥感影像多光谱信息和大量存在的稳定土地覆盖图斑信息进行图像配准,并且选取了土地覆盖年际变化最为强烈的农业种植区作为实验区,分别利用了同一传感器和不同传感器不同时相的遥感数据开展了实验研究。两次试验中,配准精度分别达到了0.57个像元、0.65个像元。实验结果表明,本文提出的方法能够有效地筛选出满足图像配准的同名图斑,具有较高的配准精度和适用性,提高了遥感影像的配准效率。 相似文献
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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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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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基于边缘特征匹配的遥感影像变化检测预处理方法 总被引：1，自引：0，他引：1
提出了一种基于边缘特征匹配的遥感影像变化检测预处理方法，在进行不同时相遥感影像配准时，一并解求两期影像的辐射校正系数，同时实现两期影像的配准和辐射校正。实验表明，经预处理后，两期影像的色调基本一致，地物没有明显的几何变形。 相似文献
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Line-based modified iterated Hough transform for automatic registration of multi-source imagery 总被引：1，自引：0，他引：1
Image registration aims at combining imagery from multiple sensors to achieve higher accuracy and derive more information than that obtained from a single sensor. The enormous increase in the volume of remotely sensed data that is being acquired by an ever-growing number of earth observation satellites mandates the development of accurate, robust, and automated registration procedures. An effective automatic image registration has to deal with four issues: registration primitives, transformation function, similarity measure, and matching strategy. This paper introduces a new approach for automatic image registration using linear features as the registration primitives. Linear features have been chosen because they can be reliably extracted from imagery with significantly different geometric and radiometric properties. The modified iterated Hough transform (MIHT), which manipulates the registration primitives and similarity measure, is used as the matching strategy for automatically deriving an estimate of the parameters involved in the transformation function as well as the correspondence between conjugate primitives. The MIHT procedure follows an optimal sequence for parameter estimation that takes into account the contribution of linear features with different orientations at various locations within the imagery towards the estimation of the transformation parameters in question. Experimental results using real data proved the feasibility and robustness of the suggested approach. 相似文献
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卫星平台震颤是影响高分辨率卫星成像质量的因素之一,会引起影像模糊和内部畸变。本文从资源三号卫星多光谱相机的成像特点和多光谱影像配准误差影响因素入手,理论推导和仿真分析了卫星平台震颤对配准误差的影响规律,在此基础上提出了基于多光谱影像高精度密集匹配的平台震颤检测方法和流程,最后利用不同波段、不同时间的成像数据进行试验。试验结果表明资源三号卫星在试验数据成像阶段存在约0.6Hz的平台震颤,且垂轨方向震颤幅值大于沿轨方向,同时引起波段间相同频率周期性配准误差。检测结果为进一步提高资源三号处理精度提供了可能,也为卫星平台震颤源的分析和优化卫星平台设计提供了重要参考依据。 相似文献
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随着遥感图像分辨率的日益提高,遥感图像的尺寸和数据量也不断地增大,同时随着遥感应用的发展,对图像配准的性能也提出越来越高的要求,基于此,提出一种特征级高分辨率遥感图像快速自动配准方法。首先,对图像进行Haar小波变换,基于小波变换后的近似图像进行配准以提高配准速度;其次,根据不同的遥感图像来源使用不同的特征提取方法(光学图像使用Canny边缘提取算子,SAR图像使用Ratio Of Averages算子),并将线特征转化为点特征;然后,依据特征点间最小角与次小角的角度之比小于某一阈值来确定初始匹配点对;最后,利用改进的随机抽样一致性算法滤除错误匹配点对,并结合分块思想均匀选取匹配点对计算仿射变换参数,进一步提高配准精度。为了验证本文方法的有效性,选择高分辨率World View-2图像、Pleiades图像和Terra SAR图像进行了实验,并与典型的SIFT算法、SURF算法进行比较分析,采用匹配率、匹配效率、均方根误差和时间消耗4个定量评价指标来客观评价算法的配准性能。实验结果表明,本文方法具有较好的有效性,且在不同的情况下具有较高的配准精度。本文提出的特征级高分辨率遥感图像快速自动配准方法,多组高分辨率遥感图像数据的配准实验结果表明该方法能快速实现并具有较高的配准精度和较好的鲁棒性。 相似文献
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