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关于匹配技术在遥感影像自动校正中的应用研究(2007年)

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简介:
本文探讨了匹配技术在遥感影像自动校正领域的应用,分析并比较了几种主流算法的效果与局限性,提出了一套改进方案以提高影像配准精度。 针对多源遥感影像人工几何纠正方法存在的精度差、效率低等问题,提出了一套新的基于匹配技术的自动纠正算法流程。该流程首先利用仿射变换将待纠正影像与已地理编码的参考影像进行粗配准,在此基础上通过Harris算子从两幅图像中分别提取特征点,并采用由这些特征点和小波影像金字塔引导的“从粗到精”的匹配策略获取控制点对,随后使用多项式拟合迭代法剔除错误的点对。在获得大量高精度控制点后,利用不规则三角网(TIN)仿射变换方法进行图像纠正,并通过杭州地区的多源遥感影像进行了实验验证。结果表明,采用该算法选取的控制点均方根误差(RMSE)能够得到有效控制。

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客服
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  • 2007
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    本文探讨了匹配技术在遥感影像自动校正领域的应用,分析并比较了几种主流算法的效果与局限性,提出了一套改进方案以提高影像配准精度。 针对多源遥感影像人工几何纠正方法存在的精度差、效率低等问题,提出了一套新的基于匹配技术的自动纠正算法流程。该流程首先利用仿射变换将待纠正影像与已地理编码的参考影像进行粗配准,在此基础上通过Harris算子从两幅图像中分别提取特征点,并采用由这些特征点和小波影像金字塔引导的“从粗到精”的匹配策略获取控制点对,随后使用多项式拟合迭代法剔除错误的点对。在获得大量高精度控制点后,利用不规则三角网(TIN)仿射变换方法进行图像纠正,并通过杭州地区的多源遥感影像进行了实验验证。结果表明,采用该算法选取的控制点均方根误差(RMSE)能够得到有效控制。
  • 优质
    本研究聚焦于遥感影像匹配技术领域,探讨了当前主流算法及其应用挑战,并提出改进方案以提升图像配准精度与速度。 影像匹配技术是一门快速发展的图像处理方法,在诸如图像镶嵌、图像融合以及军事侦察等领域有着广泛的应用。其核心在于将不同来源的图像归一化到统一坐标系统中,实现两幅或多幅图像或地图之间的空间对准,并最终完成拼接操作。这项技术主要可以分为基于空间域和频率域的匹配方式两大类。 本段落作者对该领域的经典方法进行了总结与归纳,从原理及性能上对比分析了各种算法的特点,在指出各算法在影像匹配中所具有的优势的同时也指出了存在的问题。
  • SIFT算法异源
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    本研究探讨了SIFT算法在处理不同来源遥感影像时的自动特征匹配能力,旨在提高异源数据融合与分析的精确性和效率。 由于不同传感器采集的遥感图像在多时相、多分辨率及多波段下具有显著差异化的光谱特征、空间特征与纹理特征,这给图像匹配带来了挑战。为应对这一问题,主要采用基于尺度不变特性的SIFT(Scale Invariance Feature Transform)方法来提取异源遥感图中的关键点信息,并以此进行配准和拼接操作。在此基础上进一步优化了SIFT算法并引入双向匹配策略以增强其性能。 实验结果显示该改进后的算法在处理存在显著光谱、空间及纹理特征差异的异源遥感图像时表现出稳定可靠且快速的特点,验证了其适用于精确配准任务中的有效性,并通过对比实验证明双向匹配方法能有效提升SIFT关键点匹配的质量。因此,这种方法可视为一种理想的匹配度量方式。
  • CUDA与OPENCL
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    本研究探讨了CUDA和OpenCL两种并行计算技术在遥感影像正射校正中的应用效果,分析了它们各自的优缺点及适用场景。 使用CUDA和OpenCL实现的高分一号遥感影像RPC正射校正方法取得了较高的加速比,适合从事遥感及图像处理研究开发的技术人员参考应用;同时对于对并行计算感兴趣的研究者也具有一定的借鉴价值。
  • SIFT算子(2013
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    本研究探讨了SIFT算子在不同条件下的图像匹配效果,分析其鲁棒性和精确性,并提出优化方法以提升算法性能。 针对目前基于SIFT(尺度不变特征变换)的图像匹配算法在处理含有大量相似区域的可见光图像时存在的问题——即匹配约束条件单一且无法有效剔除误匹配点,导致较高的误匹配率,本段落提出了一种改进算法。该方法对128维SIFT特征向量采用了距离匹配和余弦相似度相结合的方式,并通过利用特征点方向一致性进一步降低误匹配率。实验结果显示:改进后的算法在处理图像的缩放、旋转、光照变化、噪声以及小尺度视角变换时,均表现出良好的匹配效果。相较于原算法,在保持相同的匹配点数与时间效率的前提下,该改进方法显著提升了对旋转、缩放、噪声模糊和光照变化等场景下的鲁棒性。
  • 最小二乘畸变图算法(2002
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    本文针对最小二乘影像匹配技术中存在的问题,提出了一种有效的畸变图像校正算法,以提高影像匹配精度。研究于2002年完成。 本段落提出了一种基于最小二乘影像匹配的高精度畸变图像矫正算法。该算法首先通过特征提取与边缘检测对图像进行预处理,并结合了特征匹配与最小二乘法,实现了图像与模板之间的精确子像素定位及匹配。实验结果表明,此方法有效解决了当前高精度畸变图像矫正技术中普遍存在的定位和匹配准确性不足的问题,取得了良好的图像校正效果,证明其为一种有效的畸变图像矫正算法。
  • 生成
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    本研究探讨了基于影像匹配的正射影像生成技术,通过精确的空间定位和几何校正,将倾斜摄影图像转换为具有真实地表坐标的高精度正射影像。 摄影测量程序中的相关系数法用于影像匹配,并通过反解法生成数字正射影像(DOM)。
  • 高光谱植被分类
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    本研究探讨了高光谱遥感技术在精确识别和分类植被类型中的应用,通过分析不同植物物种的光谱特征,为生态监测与资源管理提供科学依据。 高光谱遥感技术的出现为遥感领域带来了革命性的变化,显著提升了对植被类型的识别与分类精度。因此,探索快速且精确的高光谱植被分类方法具有重要的实际意义。本段落将通过分析具体的高光谱数据,在研究区域内选择特定的植被类型和适当的训练样本,以确定哪种分类方法效果更佳,并探讨影响分类准确性的因素。
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    本研究提出了一种利用多尺度特征进行高效、精确的遥感影像密集匹配的技术方法,适用于大范围、高分辨率图像数据处理。 本段落提出了一种利用多尺度特征的无人飞艇遥感平台获取的序列航拍图像生成密集匹配视差图的方法。首先运用尺度不变特征变换(SIFT)算法从两幅相邻图像中提取关键点,通过欧氏距离进行初步匹配,并缩小搜索范围以提高效率。随后采用随机抽样一致性(RANSAC)算法估计基础矩阵,利用对极几何约束关系剔除误匹配,实现精确匹配,从而提升系统的稳定性和精度。最后应用区域生长算法生成密集的关键点匹配结果并构建相应的视差图像。实验表明该方法在保持稳健性的同时能够降低时间复杂度,并获得大规模的密集匹配点集,最终呈现出良好的视觉效果。