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《基于改進sift算法多源遙感圖像自動配準(zhǔn)技術(shù)》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫。
1、浙江工業(yè)大學(xué)碩士學(xué)位論文基于改進SIFT算法的多源遙感圖像自動配準(zhǔn)技術(shù)摘要圖像配準(zhǔn)是指通過獲得圖像之間的空間幾何變換關(guān)系，將拍攝于不同的時間、不同的角度、不同的傳感器或者不同的條件下(如天氣、光照等)的兩幅或者多幅圖像的坐標(biāo)變換到同一坐標(biāo)系之下進行對齊，是遙感、醫(yī)學(xué)、計算機視覺等諸多領(lǐng)域中的一個基礎(chǔ)性問題。在遙感領(lǐng)域，圖像配準(zhǔn)是實現(xiàn)圖像融合、區(qū)域變化、場景重建以及目標(biāo)識別等應(yīng)用中必不可少的一個關(guān)鍵步驟。傳統(tǒng)的遙感圖像配準(zhǔn)需要工作人員在圖像上手工地選取配準(zhǔn)所需的控制點。然而，在海量的遙感數(shù)據(jù)面前這樣的方式己無法滿足處理系統(tǒng)實時性和自動化的要求
2、。因此如何實現(xiàn)遙感圖像配準(zhǔn)的自動化成為當(dāng)前該領(lǐng)域研究的熱點。現(xiàn)階段的圖像配準(zhǔn)算法主要分為兩大類：基于圖像區(qū)域的配準(zhǔn)算法和基于圖像特征的配準(zhǔn)算法。本文重點探討基于局部特征的圖像配準(zhǔn)技術(shù)，完成的工作有如下幾點：1．介紹了圖像配準(zhǔn)的理論知識、國內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀以及圖像配準(zhǔn)的基本步驟；2．總結(jié)和概述圖像局部特征的發(fā)展史，并對Harris角點、Affine-Harris角點、最大穩(wěn)定極值區(qū)域(MSERs)和顯著性區(qū)域(SalientRegion)特征進行了詳細的原理介紹、性能分析和仿真實驗。3．針對遙感圖像的配準(zhǔn)高精度的要求，詳細闡述了SIFT(尺度不變
3、特征變換，ScaleInvariantFeatureTransform)算法的原理以及步驟，其中包括構(gòu)建高斯差分尺度空間(DOG，DifferenceofGaussianscale．space)、控制點檢測、篩選以及特征向量生成等。本文針對標(biāo)準(zhǔn)SIFT算法中沒有考慮到控制點在圖像空域和尺度空間上的均勻分布以及控制點對人工閾值Z敏感而造成控制點尺度不變特性下降、控制點數(shù)量不穩(wěn)定等問題，通過預(yù)定義控制點數(shù)量以及對圖像局部區(qū)域信息熵的統(tǒng)計來代替閾值設(shè)定，并且用精度度量RMSE(均方根誤差)和運算時間進行定量分析證明，該改進方法較SIFT標(biāo)準(zhǔn)算法可
4、以提高配準(zhǔn)的精度以及部分的運行速度。關(guān)鍵詞：圖像配準(zhǔn)，SIFT，信息熵，顯著區(qū)域特征，RMSE浙江工業(yè)大學(xué)碩士學(xué)位論文ANAUTOM已鋼[1ICREGISTRATIONFORMUI』ISPECTRALREMOTESENSINGIⅣL▲GESWITHIMPROVEDSIFTImageregistrationisaclassicalproblemtogetthegeometriccorrectionencounteredinmanyimageprocessingapplicationsuchassensing，medical，computerv
5、isionandSOon，whereitisnecessarytOperformjointanalysisoftwoormoreimagesofthesamesceneacquiredbydifferentsensors，orimagestakenbythesamesensorbutatdifferenttimeswithdifferentconditions．Inthefieldofremotesensing，imageregistrationisthecrucialstepinrealizingimagefusion，areadetec
6、tion，scenerebuilding，andobjectdetectionandSOon．Thetraditionalprocedureofmanuallyregisteringsatelliteimagesrequirestomanualselectionofcontrolpointsineachimage，whichCan’tmeetreal-timeandautomaticimageprocesssystemwhenalargenumberofimagesneedtoberegistered．Thus，thereisaneedfo
7、rautomatedtechniquesthatrequirelittleornooperatorsupervision．ThecurrentautomaticregistrationalgorithmsCanbedividedintoarea-basedmethodandfeature-basedmethod．Theautomaticmethodsbasedonlocalfeaturearethefocusinthispaper,andwehavecompletedthefollowingworks：1．Introducetheimage
8、registrationconcepts，application，directionandthecommonstepsofregistrationmethod．2．Introdu
