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1.
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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针对多源高分辨率遥感图像控制点提取时存在错误匹配点多、分布不均匀、大幅面图像特征提取效率低等问题,该文基于传统的尺度不变特征变换(SIFT)算法提出了一种改进的高分辨率遥感图像配准同名点快速提取方法.该方法首先将待配准图像按网格分块为子图像,并基于地理信息约束得到各子图像对应参考子图像;然后将Shi_Tomasi角点和SIFT描述子结合,在每一对子图像上进行特征点的提取与特征匹配;再利用随机采样一致性(RANSAC)算法和最小二乘迭代法剔除错误匹配点,并基于贪心算法剔除冗余的控制点,最终得到分布均匀的配准同名点.利用平原和山区两组典型多源遥感图像进行了实验,并利用提取的同名点进行图像配准,结果表明,跟传统SIFT方法、采用分区策略的SIFT方法相比,该文算法在同名点数量、匹配点对分布的均匀程度、匹配速度以及配准精度上都有较大的提高,能满足大幅面图像配准的需求. 相似文献
3.
基于FAST和SURF的遥感图像自动配准方法 总被引：1，自引：0，他引：1
提出了基于加速分割检测特征(features from accelerated segment test,FAST)和加速鲁棒性特征(speeded - up robust features,SURF)的遥感图像自动配准方法.首先对参考图像与待配准图像进行HSI变换和高斯金字塔建立;然后检测并提取FAST角点,计算各角点的SURF描述子,用K-D树匹配搜索策略得到2幅图像的匹配点对;再使用最小二乘迭代法剔除错误匹配点并拟合几何变换系数;最后执行几何变换,得到配准后的图像.将该方法分别与基于SURF自动配准方法和ENVI软件中自动获取配准点的方法进行对比实验,结果表明,利用该方法能够获得更多的匹配点对,具有更高的几何配准精度,但在尺度不变性方面略逊于SURF算法. 相似文献
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针对Oriented Fast and Rotated Brief(简称ORB)算法在图像配准中不具有尺度信息、BRIEF算法不具有旋转不变性以及特征匹配精度低等问题,本文提出一种基于改进ORB和匹配策略融合的无人机航拍图像配准方法。首先,通过简化多尺度空间检测特征点,采用稳健的RootSIFT描述符进行特征描述,用来提升特征描述的稳定性。然后,结合距离比值、双向匹配和余弦相似性测度(Cosine Similarity)匹配策略获得初始匹配。最后,利用随机抽样一致性算法(RANSAC)确定最终的特征点匹配关系,计算空间变换参数,实现图像的精确配准。实验结果表明,该方法在图像尺度、旋转和光照变化方面均表现出良好的性能,并提高了图像匹配准确率和配准精度。 相似文献
5.
当遥感影像强度映射差异较大或发生非刚性变换时,该类方法会导致不理想的配准效果.针对此问题,该文提出了一种结合改进的SIFT和LPM算法的遥感影像配准方法.在SIFT算法的基础上引入Scharr滤波器进行空间极值检测并计算高斯尺度空间的梯度幅值;在构建特征描述符时使用梯度位置方向直方图算子提取特征向量;在特征匹配阶段通过设定阈值进行初始匹配并生成预设匹配集,利用LPM算法剔除预设匹配关系集中的错误匹配关系.实验结果表明,较之已有的遥感影像配准方法,本算法可以得到更高的匹配精度和更理想的配准效果. 相似文献
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基于SIFT算法和马氏距离的无人机遥感图像配准 总被引：3，自引：0，他引：3
提出了一种基于SIUF和马氏距离的无人机遥感图像配准方法.该方法首先使用SIUF算法进行特征点的查找和匹配.由于SIFT算法只考虑点的局部特征信息,没有处理匹配后特征点对的几何分布信息.为了提高特征点对的精度,本文使用马氏距离对SIFT算法得到的结果进行再处理得到新的特征点对.最后,利用新的特征点对进行图像配准.较之以往,该方法可以得到更多的、正确的匹配点对.数值试验证明了该方法的有效性和鲁棒性. 相似文献
8.
针对传统SIFT算法在无人机影像配准过程中速度较慢的问题,提出了一种改进的BSIFT影像拼接方法.针对SIFT特征点描述符计算复杂、占用存储空间过大、匹配耗时过长的缺点,使用BRIEF特征点描述符代替,利用改进方法(BSIFT)对影像进行特征点的提取与匹配,利用RANSAC算法剔除错配点并计算变换矩阵.实验结果表明:本文提出的方法提高了影像拼接速度,而且提高了拼接精度. 相似文献
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多模态图像之间存在显著的非线性强度差异,并且图像会因为噪声而退化,因此,多模态图像自动配准是一项具有挑战性的任务.为了解决这两个问题,本文提出一种多模态图像自动配准方法,该方法分为预配准和精配准两个阶段.在预配准阶段,通过改进SIFT算法来大致对齐多模态图像.在精配准阶段,首先,利用块Harri s检测器在预配准后的参考图上提取均匀分布的特征点.然后,通过各向异性结构张量捕捉多模态图像中的结构信息来构建特征描述符,该特征描述符对噪声具有稳健性.更进一步,本文结合张量方向平行度和梯度互信息提出了一种相似度准则(tensor orientation and mutual information,TOMI).最后,本文用多种模态图像(包括Optical,LiDAR,SAR和Map)来评估提出的方法.试验结果表明,本文提出的方法对非线性强度变化和噪声具有较好的稳健性,并且匹配效果优越. 相似文献
10.
针对小型无人机航拍图像视点离散、视角变化有一定运动规律的特点,首先对航拍图像进行数据预处理,结合 Harris特征点和 SIFT 特征向量的优势,提取 Harris特征点、计算特征点的特征半径和 SIFT 特征向量,并利用PCA 降低特征向量的维数;然后采用最邻近(NN)方法进行特征匹配,利用BBF算法搜索特征的最邻近以提高匹配速度;最后采用 PROSAC算法提纯特征点匹配对并精确计算运动模型参数,实现了图像的自动配准.实验证明,该图像配准方法在准确性、效率方面较经典的 SIFT 算法有较大的提高. 相似文献
11.
侧扫声呐图像分割的中性集合与量子粒子群算法 总被引：1，自引：1，他引：0
针对现有的侧扫声呐图像分割方法存在分割准确率不高和效率偏低的问题,提出了一种基于中性集合和量子粒子群算法的侧扫声呐图像阈值分割方法。通过基于中性集合计算图像灰度共生矩阵,实现了侧扫声呐图像精细纹理的表达,提高了分割精度;基于二维最大熵理论,采用量子粒子群算法计算二维最优分割阈值向量,实现了分割阈值向量的快速准确获取,提高了分割效率和精度。最终实现了高噪声侧扫声呐图像目标的准确、高效分割。通过对含有不同目标的侧扫声呐图像的分割试验,验证了该算法的有效性。 相似文献
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LIUGang 《地球空间信息科学学报》2005,8(1):28-32
This paper focuses on the image segmentation with probabilistic neural networks (PNNs). Back propagation neural networks (BpNNs) and multi perceptron neural networks (MLPs) are also considered in this study, Especially, this paper investigates the implementation of PNNs in image segmentation and optimal processing of image segmentation with a PNN. The comparison between image segmentations with PNNs and with other neural networks is given. The experimental results show that PNNs can be successfully applied to image segmentation for good results. 相似文献
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Unsupervised segmentation of high-resolution remote sensing images based on classical models of the visual receptive field 总被引：1，自引：0，他引：1
Here, we describe an unsupervised segmentation method incorporating log-Gabor (LG) filters and a Markov random field (MRF) model for high-resolution (HR) remote sensing (RS) images, based on classical models of the visual receptive field. LG filters were utilised to model the receptive fields of the simple cells in the primary visual cortex and extract detailed features from HR–RS images followed by construction of image pyramid through wavelet decomposition to simulate the hierarchical structure of the visual sensing system. Finally, based on the original HR–RS images, their detailed features and the image pyramid, the MRF image segmentation model was applied to obtain the final segmentation result. Real HR–RS images were used as experimental data to validate the proposed method, both qualitatively (visually) and numerically (with the overall accuracy and Kappa index).The experimental results indicate that the proposed method is effective, feasible and robust to noise. 相似文献
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非下采样Shearlet变换与参数化对数图像处理相结合的遥感图像增强 总被引：2，自引：0，他引：2
针对部分遥感图像整体亮度偏暗、对比度较低的特点,为提高遥感图像的视觉效果和可解译性,提出了一种基于非下采样Shearlet变换(non-subsampled shearlet transform, NSST)和参数化对数图像处理(parameterized logarithmic image processing, PLIP)模型的遥感图像增强方法。首先,遥感图像经非下采样Shearlet变换分解成低频分量和高频分量;然后依据PLIP模型对其低频分量进行增强,提高图像的对比度;同时利用改进的模糊增强方法对高频分量进行增强,突显边缘细节信息。大量试验结果表明,与双向直方图均衡增强、基于平稳小波变换的增强、基于非下采样Contourlet变换的增强等5种图像增强方法相比,本文提出的方法在主观视觉效果和对比度、清晰度等客观定量评价指标两个方面均有优势,能更有效地提高遥感图像的对比度、增强边缘纹理细节信息,视觉效果更佳。 相似文献
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针对无人机影像受成像角度倾斜、光照不均匀等影响,导致常规匹配方法拼接效果较差的问题,该文提出一种基于现有卫星影像的由粗到精无人机图像自动拼接方法。首先,在对图像进行粗匹配阶段,提出了一种基于环状描述子的尺度不变特征变换,用于解决图像间旋转和尺度的差异,较好地克服了SIFT算法描述子维度较高且计算量大的不足。其次,引入分块互信息进行精匹配,减少拼接过程中的累计误差。最后,采用该文提出算法对无人机图像进行拼接,实验结果表明,该文提出的无人机图像拼接算法在满足实时性要求的同时可以达到较高精度。 相似文献
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本文深入讨论了航空遥感真彩色影像地图(集)应用现状和社会需求、优势和特点，着重论述了影像地图(集)比例尺度设计、内容设计、色调设计理念，按区域的影像拼接控制与图面规格分割技术方法，制作影像地图(集)的技术路线设计。 相似文献
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一种基于Cross-Validation的盲图像恢复方法 总被引：1，自引：0，他引：1
图像盲复原所面临的主要问题是可利用的信息不足，目前已有的图像盲复原算法一般都是有先验知识，如非负和有限支持域的限制。但在实际中目标的支持域是未知的。文中介绍了CV(cross-validation)的基本原理，给出了一种基于CV原理的支持域确定方法的详细步骤；并针对计算大的问题提出了一定的改进。最后给出了实验结果，证明CV确定支持域的方法对于图像盲复原是有一定价值的。 相似文献
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AbstractUnmanned aerial vehicle (UAV)-based imaging systems have many superiorities compared with other platforms, such as high flexibility and low cost in collecting images, providing wide application prospects. However, the acquisition of the UAV-based image commonly results in very high resolution and very large-scale images, which poses great challenges for subsequent applications. Therefore, an efficient representation of large-scale UAV images is necessary for the extraction of the required information in a reasonable time. In this work, we proposed a multi-scale hierarchical representation, i.e. binary partition tree, for analyzing large-scale UAV images. More precisely, we first obtained an initial partition of images by an oversegmentation algorithm, i.e. the simple linear iterative clustering. Next, we merged the similar superpixels to build an object-based hierarchical structure by fully considering the spectral and spatial information of the superpixels and their topological relationships. Moreover, objects of interest and optimal segmentation were obtained using object-based analysis methods with the hierarchical structure. Experimental results on processing the post-seismic UAV images of the 2013 Ya’an earthquake and the mosaic of images in the South-west of Munich demonstrate the effectiveness and efficiency of our proposed method. 相似文献