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针对SAR与可见光图像配准中存在的非线性灰度差异与斑点噪声,同时考虑不同的成像视角问题,提出了基于均匀分布与结构描述ASIFT的SAR与可见光图像配准算法。该算法首先采用引导滤波建立引导尺度空间以达到噪声抑制与边缘保持,在特征点提取阶段,由于非线性灰度差异引入相位一致性强度信息,并与尺度空间网格划分相结合,指导筛选图像中均匀特征点的获取;然后在特征描述阶段,引入扩展相位一致性方法计算SAR与可见光图像的一致性梯度幅值和方向,提高了主方向和描述符的准确性;最后利用Optimal-RANSAC进行特征描述符匹配实现有效配准。通过对4组实测图像进行试验及结果分析,证明该算法相比SAR-SIFT与传统ASIFT算法具有更准确的配准精度。 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
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郭军 《测绘与空间地理信息》2013,(3):56-58,64
针对侧扫声纳图像分辨率高测深精度低而多波束声纳图像分辨率低测深精度高的特点,提出了一种基于SUFR的声纳图像自动配准与融合方法。该算法检测同一区域内侧扫声纳图像和多波束图像的特征点,通过最近邻匹配获得匹配点后,计算图像间的变换矩阵,利用空间变换完成配准,采用加权融合法实现两者的融合。实验结果表明该算法具有很好的鲁棒性,配准精度达到像素级,可实现两者的高精度自动配准与融合,取得了理想的效果。 相似文献
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针对多尺度遥感图像灰度差异大的特点,利用特征集形状进行配准,提出了一种改进的Hausdorff距离及相应的图像匹配算法。首先采用基于尺度不变特征转换(scale-invariant feature transform,SIFT)的特征提取方法,提取多尺度图像间的尺度不变特征;然后利用Hausdorff距离作为适应度函数,通过遗传算法(genetic algorithm,GA)寻求图像间的几何变换参数;最后将待配准图像经过几何变换以及重采样与参考图像匹配,实现多尺度遥感图像的配准。实验结果表明,改进的Hausdorff距离算法与传统的Hausdorff相比,具有较高的配准精度和较快的配准速度,且稳定性和抗噪性更高,更适合用于图像配准。 相似文献
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Fourier-Mellin不变性对称相位匹配滤波器,即symmetric phase-only matched flitering of fourier-mellin invariant(SPOMF-FMI)能解决影像配准的平移、旋转和放缩几何变换问题;然而,该方法在实际应用中具有局限性,包括图像几何尺度和图像非线性几何畸变处理能力.为了克服上述缺陷,提出了一种附带星载参数的星载合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)影像自动配准算法.该方法采用由粗到精匹配策略,由距离-多普勒影像粗匹配和改进SPOMF-FMI影像精匹配组成.使用Radarsat-1和ENVISAT ASAR影像做实验,结果表明本方法在处理重复轨道或相同升、降轨星载SAR影像(即确保相似影像纹理测度)配准问题时,能达到子像素级的配准精度. 相似文献
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顾及灰度和梯度信息的多模态影像配准算法 总被引：1，自引：1，他引：0
基于特征匹配的多模态影像配准方法无法达到像素级配准精度要求。本文研究了一种顾及灰度和梯度信息的多模态影像配准算法。基于马尔科夫随机场（MRF）的非参数化配准模型充分利用多模态影像的图像信息进行相似性测量,同时考虑了灰度及梯度统计信息,求解方法上对值空间进行离散化,提高收敛速度。通过3组多模态影像的配准试验,验证了该算法的可行性。试验表明：本文算法的配准效果优于基于人工刺点的多项式模型配准和只考虑灰度信息的多模态影像配准;与此同时,该算法对于较大形变的影像配准也具有一定的适用性。在空间精度方面,平均配准误差小于1个像素,最大配准误差小于2个像素。 相似文献
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多模态遥感图像在光谱成分上的巨大差异,导致点特征检测与匹配算法在该类图像配准中的正确匹配率非常低。为了提高尺度不变特征变换和加速鲁棒性特征算法在图像配准时的可靠性和鲁棒性,提出了一种多模态遥感图像配准的新方法。该方法既能利用复杂轮廓中蕴含的几何变换信息弥补点特征在多模态图像配准中的缺点,又能利用点特征所蕴含正确匹配区域的启发性信息克服边界匹配算法的不足。结果表明:该方法能够在完全无人参与的情况下,全自动地实现多模态遥感图像的配准,并且具有较高的稳健性和可信度。 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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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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多模态遥感影像间（光学、红外、SAR等）存在显著的非线性辐射差异，传统方法难以有效地提取影像间的共有特征，匹配效果不佳。鉴于此，本文将深度学习方法引入影像匹配中，提出了一种基于Siamese网络提取多模态影像共有特征的匹配方法。首先通过去除Siamese网络中的池化层和抽取特征来优化该网络，保持特征信息的完整性和位置精度，使其可有效地提取多模态影像间的共有特征，然后采用模板匹配策略，实现多模态遥感影像高精度匹配。通过利用多组多模态遥感影像进行试验，结果表明，本文方法的匹配正确率和匹配精度都优于传统的模板匹配方法。 相似文献
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本文提出将矢量空间数据与影像数据间配准转换到矢量空间数据间匹配的思路,并开展了相关研究。本文主要思路是通过对影像数据进行基于形状特征的提取及矢量化,然后利用矢量空间数据间匹配方法对矢量化后数据和现有矢量空间数据进行匹配,获取匹配实体对;在获取的匹配实体对中选取控制点对,在矢量化后数据中选取控制点,将所选取的控制点反馈到原始遥感影像上进而获得控制点相应的像元坐标;最后应用矢量化后数据中控制点的像元坐标数据和现有矢量空间数据中对应的同名点坐标数据对原始影像进行几何纠正,从而实现矢量空间数据和影像数据的配准。 相似文献
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SAR影像与光学影像的高斯伽玛型边缘强度特征匹配法 总被引：1，自引：1，他引：0
提出了一种基于影像边缘强度图描述的SAR影像与光学影像匹配方法。首先对影像进行粗纠正,消除影像之间的尺度和旋转变化;其次,改进相位一致性特征检测方法,提取对影像相干斑噪声稳健的特征点;然后基于高斯伽玛型双边窗口比值算子计算影像边缘强度图,在此基础上构造不变特征描述符;最后联合几何约束条件,实现SAR影像与光学影像匹配。试验结果证明,与现有方法相比,本文方法能够大幅提高SAR影像与光学影像匹配结果中的正确匹配特征数量以及影像配准精度。 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