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多光谱图像配准技术的研究与实现

多光谱图像配准技术的研究与实现

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作者：陈长智西安电子科技大学

学位级别：硕士

图像配准的根本目标是寻找到对同一场景的两幅图像或多幅图像之间的空间变换关系,并对其中的一幅或几幅图像进行对应的变换,这是图像拼接,融合,重建等操作的前提。而多光谱图像的理论基础是不同的物体具有不同的吸收、反射和辐射不同波... 详细信息

图像配准的根本目标是寻找到对同一场景的两幅图像或多幅图像之间的空间变换关系,并对其中的一幅或几幅图像进行对应的变换,这是图像拼接,融合,重建等操作的前提。而多光谱图像的理论基础是不同的物体具有不同的吸收、反射和辐射不同波段光谱的特性。图像在不同的应用领域对配准的要求不同,图像来源的多样性,获取的设备千差万别等原因都造成了图像配准技术的复杂性。在配准过程中,需要对图像进行特征提取、描述、匹配等一系列操作,其工作之复杂和难度之大,使得对于多光谱图像配准的研究具有极其重大的理论和实践意义。本文研究了基于互信息的配准算法和基于特征的sift配准算法。在基于互信息配准法速度过慢,时间过长的情况下,选取了基于特征的配准算法应用到多光谱31通道图像的配准之中。实验表明:相比较于基于互信息的方法,基于特征的多光谱图像配准法对于一般的多光谱图像,可以在保证配准精度的条件下,显著的提高配准速度,缩短配准时间。本文针对所拍摄的多光谱图像噪声点较多,信噪比较低的特点,在顺利完成图像配准的基础上,还要兼顾配准的速度与精度问题,提出了一种基于简化的特征点提取和sift特征描述符的多光谱图像配准法。研究针对sift算法中特征点的选取计算复杂,计算量大等缺点,引入了角点滤波检测算子,使得每幅图像通过5次x,y方向上的滤波就可以生成角点计算量矩阵,从而根据角点量确定特征点;此外还可以针对不同的图像设定不同的阈值,实现了特征数量的可控性以及针对不同质量图像都可以实现配准的自适应性。在此基础上,对特征点进行基于正方形窗口的滤波筛选,使得健壮的特征点得以保留,低对比度的特征点被筛选掉,对筛选过后的特征点再应用sift描述符以实现特征点的匹配。实验结果表明:改进后的方法相比较于传统的sift算法,在保证配准精度的条件下,有效的缩短了配准时间,提高了配准效率,并且针对高噪声的多光谱图像,算法具备较高的适应性。多光谱图像在不同光谱之间,特别是相隔波段较远的图像之间的配准是研究的重点与难点。因此在本文的基础上,未来的研究工作可以从以下方面展开:其一是针对多光谱图像波段众多,光谱间几何变换微小,配准运算量大等特点,能否使多个波段图像在二维坐标系中对同一特征点一次性完成所有图像的对应特征点的检测与匹配工作。其二是能否在多光谱图像配准中应用视频帧筛选的相关技术,从而避免多光谱图像配准中连续多次的两两配准造成大量的重复运算的缺点。

关键词：图像配准高噪声多光谱图像简化角点检测 sift特征描述符

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