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遥感图像拼接算法研究

赵艳楠  
【摘要】:在遥感影像的应用中,为了获得更大的视野,更好地统一处理分析研究和解译遥感影像信息,需要将获得的有重叠区域的两幅或多幅遥感影像拼接成一幅影像图遥感图像拼接技术有着非常广阔的应用领域,如植被资源调查陆地水资源调查环境监测海洋资源调查土地资源调查等因此,遥感图像拼接技术已经成为地理科学中宏观规律研究和区域遥感监测的基本技术之一 本文首先介绍了国内外图像拼接技术的应用领域及研究现状然后详细介绍了图像拼接中的关键技术,包括图像配准技术及图像融合技术等,分析总结了它们的主要方法性能及存在的不足重点介绍了基于特征点的图像配准算法以及基于像素级的图像融合技术 本文选用对旋转尺度缩放及亮度变化等具有不变性的SURF特征提取算法对图像的特征点进行提取,并采用最邻近特征点欧式距离与次邻近特征点的欧式距离的比值来确定初始的匹配点对,随后采用RANSAC随机抽样一致性算法对初始的匹配点对进行提纯,消除误匹配对,在精确配准的基础上,采用基于Shearlet变换的图像融合算法对配准之后的图像进行融合,图像的融合规则是图像融合的核心,将直接影响图像融合质量的好坏,因此本文对图像融合规则中的低频和高频融合规则进行了着重概述,本文在低频系数的融合运算中采用了加权平均方法中的渐入渐出融合算法,实现图像内容之间的平滑过渡,而高频系数采用基于区域能量取大的融合规则为了评价图像的拼接质量,采用主观和客观评价指标对拼接后的图像进行评价实验表明,采用本文的拼接算法得到的图像拼接效果较好


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