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传统的基于影像灰度的控制点匹配算法,存在着运算量大,识别精度较低,约束条件多等不足。为解决上述问题,本文对传统算法进行了优化,主要思路是:在利用遥感影像先验知识确定搜索子区的基础上,首先采用动态模板进行不等距搜索,然后利用灰度相关系数双阈值和等角变换对目标控制点进行判别,最后结合控制点间的空间位置关系对未识别出的控制点进行定位。本文给出具体的实施流程,并结合ASTER和TM两种成像差异显著的图像数据,对优化前后的匹配算法均进行了试验,给出了试验结果和对比分析。结果表明,采用动态模板结合等角变换的匹配算法,无论在运算效率上,还是在控制点识别精度上,都较之传统匹配算法有明显优势,具有较强的适应性和应用价值。 相似文献
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流形群运动目标自动识别与跟踪模型结构及参数的最优配置 总被引：1，自引：0，他引：1
探讨了用流形群运动目标的形状、纹理特征，以及它们的空间面积的重叠度来构建多种适合流形群运动目标自动识别与跟踪的匹配模板的方法。通过最大欧几里得贴近度的择近原则，实现模板匹配，完成目标识别；通过对匹配模板的交替更新和交叉匹配算法，实现目标跟踪。为了提高识别与跟踪的准确度和效率，对识别与跟踪模型结构及参数进行了优化组合，建立了一种适合计算机自动识别和跟踪类似中尺度对流系统(MCSs)的流形群运动目标的优化模型，即多级串行和多级并行模板匹配的识别与跟踪模型，并提出了基于此模型的快速识别与跟踪算法及技巧。用优化了的多级串行识别与跟踪模型及快速跟踪算法，对1998、1999、2000、2002年6～8月的青藏高原上空MCSs进行了识别与跟踪试验。试验结果表明，其准确率高达90％。 相似文献
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基于Contourlet域Hausdorff距离和粒子群的多源遥感图像匹配 总被引：1，自引：0，他引：1
为了进一步提高多源遥感图像的匹配精度和运算效率，本文提出了一种利用Contourlet变换、Hausdorff距离和改进粒子群的遥感图像匹配算法。在分别对目标图像和参考图像进行Contourlet分解的基础上，采用小波模极大值法提取低频图像的边缘信息，以LTS-HD作为图像匹配的相似性度量准则，并利用一种带极值扰动的简化粒子群优化算法对低频边缘图像进行匹配操作，得到粗匹配点；然后根据粗匹配点的位置反演计算到原始图像，进行精匹配，最终实现全分辨率情况下遥感图像的匹配。实验结果表明，该算法与目前常用的遥感图像匹配算法相比，不仅具有更高的匹配精度和运算效率，还有较强的鲁棒性。 相似文献
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基于RFM的高分辨率卫星遥感影像自动匹配研究 总被引：5，自引：0，他引：5
摘 要：提出一种基于有理多项式模型（RFM）进行高分辨率卫星遥感影像自动匹配的方法。首先利用RFM进行高分辨率卫星影像直接定位和同名点预测；然后基于投影轨迹建立近似核线方程，并分析了核线精度；接着采用金字塔影像策略进行核线约束的近似一维影像匹配，并经最小二乘影像匹配精化匹配结果；最后采用RANSAC算法剔除误匹配点以获取最终的匹配结果。通过与二维灰度相关方法和SIFT匹配方法的比较试验，证明本文方法可靠性好、匹配成功率高，较好地解决了多时相、大姿态角高分辨率卫星遥感影像的自动匹配难题。 相似文献
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基于灰度形态学的高分辨率遥感影像预处理 总被引：6，自引：0，他引：6
提出了一种从高分辨率遥感影像中提取线性目标时影像预处理的方法。该方法基于灰度形态学的Top-Hat运算和灰度膨胀运算，用Top-Hat算子除去影像的噪声，再利用灰度膨胀增强影像目标和背景之间的对比度，使目标更易于识别。经过处理的遥感影像，能够更有效地提取影像的目标。 相似文献
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本文提出了一种基于影像灰度和影像特征混合的特征点提取、松弛匹配的自动提取控制点的新方法。在进行控制点的自动提取时，该方法速度快、错误匹配率低、精度高。 相似文献
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从灾后遥感图像中快速准确地识别救灾帐篷有利于灾后救援工作的高效开展.本文结合实际应用需求,在前人研究的基础上,提出了一种结合数学形态学与多角度模板匹配的高分辨率遥感图像救灾帐篷识别方法.首先从遥感图像中选择帐篷模板并从中提取形状特征与光谱特征;然后将各波段灰度图像二值化并进行数学形态学运算,参考帐篷的形状特征提取出候选目标;最后根据帐篷的光谱特征,将候选目标与帐篷模板进行多角度匹配,剔除匹配度较低的伪目标,完成救灾帐篷识别.试验结果表明,本方法的识别精度达90%以上,具有较高的应用价值. 相似文献
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Contourlet变换和Tsallis熵的多源遥感图像匹配 总被引：1，自引：0，他引：1
提出了一种利用Contourlet变换、Tsallis熵和改进粒子群优化的多源遥感图像匹配算法。在分别对参考图像和目标图像进行Contourlet分解的基础上,以基于Tsallis熵的互信息量作为相似性度量准则,利用改进的带极值扰动的简化粒子群优化算法对低分辨率的遥感图像进行匹配操作,逐级上推,最终实现全分辨率情况下多源遥感图像的匹配。实验结果表明,与常用的遥感图像匹配算法相比,该算法匹配精度高,稳健性好,且运算量大幅减少。 相似文献
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研究基于点特征的匹配算法,结合现有影像匹配算子的优缺点,提出一种适用于低空遥感影像特征点的自动提取与匹配方法。首先在简化的高斯尺度空间中检测Harris角点,使该特征点具有尺度不变性;然后采用Forstner算子对关键点精确定位,精度达到子像素级;最后通过简化特征点描述符实现算法简化。在特征点匹配阶段,采用BBF-KD初匹配和二次精匹配提高匹配精度。以低空遥感影像为实验数据测评SIFT算法和文中方法在提取速度、匹配正确率、稳定性等方面的性能。实验结果表明,相对于传统的SIFT算法,处理影像清晰的低空遥感数据时本方法有更高精度和更快速度。 相似文献
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基于SIFT算法的无人机航空遥感影像匹配 总被引：1，自引：0，他引：1
当无人机低空飞行获取高分辨率遥感影像时,由于不同摄站点拍摄角度不同,使得建筑物等凸出地面的物体在立体像对上成像时产生投影差,导致物体成像几何形状发生畸变并且出现地面高层建筑物之间遮挡现象严重的问题,从而导致匹配困难,成为影响无人机航空遥感影像匹配质量的主要因素。本文采用对旋转、遮挡、缩放、图像局部灰度变化等都具有较强的稳定性的SIFT算法来进行匹配,并取得了很好的效果。 相似文献
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高分辨率遥感影像分割方法研究 总被引：1，自引：0，他引：1
在遥感应用分析中,遥感影像分割是低层影像处理和中高层影像分析和理解的桥梁,是实现遥感影像信息自动提取的关键步骤,具有重要的意义。随着大量高分辨率遥感影像的出现,传统基于像素的影像处理方法已不能适应高分辨率遥感影像。近年来,国内外研究者们提出了面向对象影像的分析方法,而面向对象影像分析方法的关键就是影像分割,影像分割精度直接影响着高分辨率遥感信息提取和目标识别的精度。首先给出一般图像分割方法的综述;然后分析和总结了当前主要的高分辨率遥感影像分割方法,着重阐述了均值漂移、分形网络进化、马尔科夫随机场等分割方法的特点和研究现状;最后,对高分辨率遥感应用分析中影像分割方法的发展趋势进行了讨论与展望。 相似文献
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静止轨道遥感卫星与地面处于相对静止状态,但因受到内外部环境的影响,会使得其对地指向发生几何偏差,从而在地面上产生较大的定位误差,因此需要进行有效的修正。本文围绕三轴稳定型静止轨道遥感卫星拍摄地球圆盘时的指向确定问题,提出了一套基于地标匹配的指向计算方法,其中重点解决了作为基准参考的地标数据生成方法、稳健的图像与地标匹配方法,以及基于误差剔除的指向偏差计算方法等。试验表明,该方法对于解决静止轨道遥感图像指向偏差具有较好的精度和稳定性。该技术已经在我国相关卫星数据的在线处理中得到应用。 相似文献
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去云处理是遥感图像处理以及大气纠正的重要步骤,目前常用的遥感薄云去除法一般只能去除低频区域的云,而对高频区域的云则没有处理效果。因此,在研究传统小波算法对图像进行处理的基础上,引入了中值滤波,它将每一像素点的灰度值设置为该点邻域窗口内的所有像素点灰度值的中值,旨在对高频突变云区进行处理。而后结合主观视觉和客观统计分析两方面对结果进行评价,并且与传统小波去云比较,经分析表明,高频突变云有所减少,达到了预期目的。 相似文献