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《基于SIFT特征遙感影像自動配準(zhǔn)與拼接》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、第23卷第6期遙感技術(shù)與應(yīng)用Vo1．23No．62OO8年12月REMOTESENSINGTECHN0L0GYANDAPPLICAT10NDec．2008基于SIFT特征遙感影像自動配準(zhǔn)與拼接程焱。，周焰，林洪濤，潘恒輝(1．空軍雷達學(xué)院研究生管理大隊，湖北武漢430019；2．空軍雷達學(xué)院信息與指揮自動化系，湖北武漢430019；3．海軍92602部隊，浙江寧波315000)摘要：將SIFT特征用于遙感及航拍影像的配準(zhǔn)和拼接，并針對RANSAC算法在SIFT特征匹配中效率低、同時還需要估計內(nèi)點噪
2、聲均方差作為誤差數(shù)據(jù)的門限等不足，采用一種基于投影的M估計算法，利用最優(yōu)化準(zhǔn)則和輸入數(shù)據(jù)的內(nèi)在聯(lián)系繞開魯棒估計對噪聲均方差的依賴性。實驗結(jié)果表明，對航空和航天遙感影像SIFT特征在一定程度的視點變化、光照變化、分辨率不同等情形下，該方法具有穩(wěn)定、快速、可靠等特點。M估計則有效地解決了對于不同輸入數(shù)據(jù)的門限選擇，真正實現(xiàn)了無人工干預(yù)的自動配準(zhǔn)。關(guān)鍵詞：SIFT特征匹配；圖像配準(zhǔn)；RANSAC；M估計中圖分類號：TP75文獻標(biāo)志碼：A文章編號：1004-0323(2008)06—0721-081引言特
3、征元素匹配時，通常用其屬性作為衡量相似度的標(biāo)準(zhǔn)?；谔卣髌ヅ涞姆椒軌蚋鶕?jù)定位深度比較連圖像配準(zhǔn)指同一目標(biāo)的兩幅(或多幅)圖像在空續(xù)地提取較準(zhǔn)確的信息，而且適合應(yīng)用在灰度特征明間位置上的對準(zhǔn)。圖像配準(zhǔn)是眾多具體應(yīng)用的共性顯不同的多傳感器圖像配準(zhǔn)中?；谔卣鞯膱D像配核心技術(shù)，如圖像融合、變化檢測等。其在遙感、軍準(zhǔn)算法文獻很多，Bentoutoul2在參考圖像，通過改事、醫(yī)學(xué)、計算機視覺等眾多領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用【1]。進的Harris算子[3檢測特征點，并設(shè)定一個梯度門圖像配準(zhǔn)包括特征提取、特征匹配、
4、轉(zhuǎn)換模型參限，相應(yīng)地在測量圖像中采用基于不變性的相似性數(shù)估計、圖像重采樣4個步驟。根據(jù)圖像配準(zhǔn)中匹配度量，通過模板匹配的方法尋找匹配的控制點，僅通基元的性質(zhì)又可以分為基于區(qū)域的配準(zhǔn)和基于特征過3個點來估計變換模型。TaejungKim]首先通的配準(zhǔn)。基于區(qū)域的配準(zhǔn)方法通常直接利用圖像區(qū)過歸一化函數(shù)度量特征的相似性，并利用場景的重域的灰度信息，其匹配過程是：在參考圖像中以匹配疊程度和方向角調(diào)整窗口大小，從而改進匹配的精點D為中心確定一個m*大小的窗口(模板)，然后度，然后運用RANSAC算法進一步消
5、除錯配并計在測量圖像中選擇足夠大的搜索區(qū)域(以保證對應(yīng)點算轉(zhuǎn)換參數(shù)。Lowe_5提出了一種基于尺度空間的，在該區(qū)域)，將模板在搜索區(qū)域中移動時所覆蓋的區(qū)對圖像縮放、旋轉(zhuǎn)甚至仿射變換保持不變性的圖像域與模板進行相似性比較，尋找相似性最大的區(qū)域中局部特征描述算子——SIFT算子。Mikolajczyk心點作為對應(yīng)的點。常用的相似性度量主要有：歸一對11種最具代表性的算子(如不變矩、互相關(guān)、化的函數(shù)、相關(guān)系數(shù)和最小二乘匹配。它可以實現(xiàn)全SIFT等)進行了實驗和性能比較，結(jié)果表明，在對光自動，但圖像場景相
6、異時，存在很多錯配，且計算量照變化、圖像旋轉(zhuǎn)、尺度變化、幾何變形、模糊和圖像大、速度慢、對噪聲和光照變化魯棒性差且該方法只壓縮等6種情況下，SIFT特征描述的性能最好。李限于光譜相似的圖像配準(zhǔn)，因而不適合本文的配準(zhǔn)問曉明_l等人首次將SIFT算法應(yīng)用于遙感影像的自題。基于特征的配準(zhǔn)方法以圖像的局部特征為研究動配準(zhǔn)，并采用RANSAC算法完成對應(yīng)點的匹配。對象，首先提取參考圖像和測量圖像中的同類型元然而，RANSAC算法在實際應(yīng)用中需要用戶設(shè)定一素，比如角點、邊緣、輪廓、幾何拓?fù)潢P(guān)系等結(jié)構(gòu)特征，個“
7、閾值”作為內(nèi)點噪聲尺度的假設(shè)，該閾值的選取收稿日期：200806—26；修訂日期：2008—10一O9基金項目：國家自然科學(xué)基金資助項目(4010】0l9)。作者簡介：程焱(1984一)，男，碩士研究生，研究方向為圖像處理與分析。Email：nash—skywalker@yahoo．COFII．cn。722遙感技術(shù)與應(yīng)用第23卷完全依賴于輸人數(shù)據(jù)本身的統(tǒng)計特性，對于不同的圖像與某種變換核進行卷積運算，得到基于該變換“”[7’輸人數(shù)據(jù)，需要設(shè)定合適的閾值，導(dǎo)致算法在完成的圖像序列。Koendetin
8、k將尺度空間形式化為熱配準(zhǔn)過程中需要人工的干預(yù)。因此，本文結(jié)合SIFT擴散方程，開辟了偏微分方程解決圖像處理的源頭，一一變換核特征描述子的思想，針對特征匹配的問題，采用種并證明高斯卷積核是實現(xiàn)尺度變換的唯?；谕队暗腗估計算法，利用最優(yōu)化準(zhǔn)則與輸入數(shù)二維高斯函數(shù)定義如下：1nn0NSAC1‘‘。據(jù)的內(nèi)在聯(lián)系，避免了RA算法對輸人數(shù)據(jù)?！痽’0。。G(x一一e，Y，仃)i(1)Z7c盯統(tǒng)計特性的依賴，實現(xiàn)算法的全自動。本文第T其中：(z，y)代表圖像的像素空間坐標(biāo)，一代表了高二部分介
