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《sift結(jié)合圖像信息的多源遙感圖像配準(zhǔn)技術(shù)研究》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、杭州電子科技大學(xué)碩士學(xué)位論文SIFT結(jié)合圖像信息的多源遙感圖像配準(zhǔn)技術(shù)研究研究生：呂步云指導(dǎo)教師：趙遼英教授2015年3月DissertationSubmittedtoHangzhouDianziUniversityfortheDegreeofMasterResearchesonregistrationofMulti-sourceRemoteSensingImagesbasedonSIFTandimageinformationCandidate:LvBuyunSupervisor:Prof.ZhaoLiaoyingMarch,2015摘要多源遙感圖像協(xié)同處理可以提高遙感應(yīng)
2、用效果，而多源遙感圖像配準(zhǔn)是多源遙感圖像協(xié)同處理的前提。因此，多源遙感圖像配準(zhǔn)技術(shù)的研究具有重要意義。本文以SIFT特征提取與配準(zhǔn)為基礎(chǔ)，結(jié)合圖像的其他信息，研究多源遙感圖像的配準(zhǔn)。論文主要研究的內(nèi)容包括：(1)簡單描述了本文研究的相關(guān)背景與實際意義，查閱國內(nèi)外研究相關(guān)的文獻，并對其進行分析與總結(jié)，為本文提出改進的配準(zhǔn)方法提供重要的科學(xué)參考與理論支持。(2)對配準(zhǔn)相關(guān)理論進行系統(tǒng)介紹，包括圖像配準(zhǔn)的定義及其數(shù)學(xué)模型，常用的空間變換模型、以及基本的配準(zhǔn)流程，最后對配準(zhǔn)算法的性能評價標(biāo)準(zhǔn)進行簡單介紹。(3)結(jié)合圖像的光譜信息，提出了基于SIFT和植被指數(shù)分析相結(jié)合的配準(zhǔn)方法。
3、詳細介紹了經(jīng)典SIFT特征點提取算法，并根據(jù)多光譜圖像中地物光譜反射率的差異特性，引入了植被指數(shù)分析。(4)結(jié)合圖像的灰度信息，提出SIFT結(jié)合粒子群算法優(yōu)化區(qū)域互信息的圖像配準(zhǔn)。基于SIFT算法提取特征點，經(jīng)匹配和有效地外點排除完成預(yù)配準(zhǔn)，然后對匹配特征對坐標(biāo)進行亞像素級微調(diào)，通過最小二乘法求得一系列匹配參數(shù)構(gòu)造初始粒子群，最后利用混沌粒子群優(yōu)化區(qū)域互信息完成精配準(zhǔn)得到最優(yōu)匹配參數(shù)。(5)總結(jié)本文所做工作，并對未來遙感圖像配準(zhǔn)方面的發(fā)展方向進行展望。關(guān)鍵詞圖像配準(zhǔn)、遙感圖像、SIFT算法、植被指數(shù)、區(qū)域互信息、混沌量子粒子群算法IABSTRACTMulti-source
4、remotesensingimagesprocessingcanimprovetheeffectofremotesensingapplication.Registrationofthemutli-sourceremotesensingimagesisakeytechnologyformulti-sourceremotesensingimagesprocessing.Sotheresearchonimageregistrationformulti-sourceremotesensingimageshasgreatsignificance.Thispaperstudiesth
5、eregistrationformulti-sourceremotesensingimagesbycombiningSIFTwithsomeotherimageinformation.Themaincontentsareasfollows:(1)Tomakesuretheresearchaboutremotesensingimageregistrationworkwell,thefirstpartintroducesthebackgroundandsignificanceoftheresearch.Andthentosumupandanalyzetherelevantli
6、teratures,whichprovideanimportanttheoreticalbasisforfurtherstudyoftheremotesensingimageregistration.(2)Thesecondchapterbrieflyintroducesthebasistheoriesofimageregistration,includingthedefinitionofimageregistration,geometrictransformationmodel,basicprocessofimageregistrationandimageregistr
7、ationevaluationcriteria.(3)Takingintoaccountthespectralinformationofremotesensingimages,anewimageregistrationmethodbasedonscale-invariantfeaturetransform(SIFT)andvegetationindexanalysisisproposed.Inthispart,thetraditionalSIFTalgorithmisfirstlydescribedindetail,andth
