基于特征的遙感圖像配準方法研究.pdf

1、圖像配準的過程就是將在不同時間、不同傳感器、不同視角及不同成像條件下獲取的同一場景下的多幅圖像進行匹配和疊加的過程。它是圖像處理領域一個非常重要的問題，是很多圖像處理技術的基礎。通過對現(xiàn)有的配準方法進行總結分析，我們可以將配準方法簡單分為三類：基于灰度信息的配準、基于變換域的配準以及基于特征的配準。本文針對遙感圖像配準領域提出了三種的基于特征的遙感圖像配準方法，并通過實驗證明了算法的可行性。本文的完成的工作如下：
　　1．考慮到

2、SAR圖像中很多目標區(qū)域在圖像中比較顯著，而圖像配準的問題實際上只需要少量的有效的特征就能實現(xiàn)配準，我們通過一種簡單實用的自適應閾值分割的區(qū)域特征提取策略提取區(qū)域。然后從高精度的角度出發(fā)，并利用 PSO和Powe ll組合優(yōu)化進行一次由粗到精的高精度的配準。并且從優(yōu)化算法的時間復雜度的角度出發(fā)，采用小波分解的策略，對圖像實行分層式配準，縮短了算法的運行時間。
　　2．還是從區(qū)域特征的角度出發(fā)，考慮到光學圖像的區(qū)域特征提取困難，我們

3、通過顯著性提取策略，提取我們想要的光學圖像的區(qū)域特征。由于光學圖像中地物的細節(jié)信息太多，但實際上我們用于圖像配準只需要一些主要的結構性信息，很多細節(jié)信息實際上是不必要的。本文引入了一種結構性提取策略對光學圖像和SAR圖像進行預處理，通過顯著性提取策略，提取我們想要的光學圖像的區(qū)域特征，然后用自適應閾值分割策略分割出我們想要的SAR圖像的區(qū)域特征。通過對得到的區(qū)域特征進行匹配，來實現(xiàn)光學與SAR圖像的配準。
　　3．從高速、易于硬件