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遥感图像拼接算法研究

温红艳  
【摘要】:在遥感影像的应用中,为了扩大视野,更好地统一处理、解译、分析和研究遥感影像信息,往往需要把相邻两幅或多幅遥感影像拼接为一幅影像图。遥感图像拼接的应用领域非常广阔,如环境监测、土地资源调查、植被资源调查、陆地水资源调查、海洋资源调查等。因此,遥感图像拼接处理技术已成为地理科学中区域遥感监测和宏观规律研究的基本技术之一。本文针对遥感图像拼接中的图像配准和图像合成两个关键技术进行了研究,主要工作如下: 图像空间配准是遥感图像拼接前非常重要的一步,其误差大小直接影响拼接结果的有效性,它是进行遥感图像拼接的前提与基础。首先从计算时间、锐度曲线、窗口大小等因素讨论比较了遥感图像配准中常用的三种相似性测度(差方和、互相关、互信息)。通过实验分析可知,互信息作为相似性测度可以很好地反映图像间的相关信息,但在求解互信息最大化时易出现局部极值,且运算量较大。由此提出了一种改进的互信息相似性判据的分层遥感图像配准方法。该方法把灰关联分析提取的边缘梯度信息引入互信息,减少局部极值出现的几率;通过小波变换构造图像金字塔,采用分层搜索细化的策略降低运算量。此算法在遥感图像匹配实验中得到了有效、精确的配准结果。 多源遥感图像配准中,边缘特征是遥感图像的一种特别重要的特征,它是基于边缘特征匹配的图像配准的基础。提出了基于张量投票和多分辨率思想的遥感图像边缘特征匹配算法。该算法结合了鲁棒性强的张量投票算法在高分辨率影像的精确定位性与小波变换后的低分辨率影像的抗噪能力,从而可以消除噪声的干扰,提取更加完整的边缘。该方法为多源遥感图像配准提供了一种稳健的匹配特征。配准过程中,首先通过粗配准,以部分Hausdorff距离作为边缘特征的相似准则寻找两幅图像大致的配准参数,然后在粗配准基础上进行图像精配准。 近年来,最佳接缝算法被用来无缝地合成图像和纹理,其基本思想就是在输入图像的重叠区域中寻找一条使两输入图像之间的颜色和纹理误差最小的划分线。一条好的拼接线会消减甚至避免纹理差异造成的拼接后影像上的重影、模糊效果。因此本文对最佳拼接线的检测算法进行了深入的研究,并提出改进。 提出了一种基于灰关联分析的多景遥感影像最佳镶嵌线的检测算法。根据中心像元与周围像元之间的临近像元效应,在两景影像重叠区域选择中心像元邻域作为参考序列与比较序列,利用灰关联分析衡量二者的相似性程度,据此找到一条影像色调和纹理差异较小的镶嵌线。实验表明,该方法找到的镶嵌线优于重叠区域平分线法找到的镶嵌线,并且在影像重叠区域纹理杂乱的情况下效果更优。 基于动态规划的最佳拼接线检测技术相对其它方法而言,复杂度低且思路相对简单。为了更好地考虑几何结构上的相似性,提出用灰斜率关联度代替梯度算子,并给出新的拼接线准则,该准则能够更加稳定地求解拼接线且计算过程简单。 地面环境的微小变化、曝光差异等因素都会造成输入图像间颜色或者亮度不一致,从而导致遥感图像拼接后出现明显的拼接缝。研究分析了现有的基于小波变换和基于重叠区域的两种拼接缝消除方法,采用一种基于动态宽度的拼接缝消除的强制改正方法。该方法先从HIS色彩空间的色调、亮度和饱和度三个方向,对拼接缝两侧的像素值进行动态宽度的差异消除,再将其转换为RGB彩色图像。实验表明,该方法对于遥感彩色图像拼接缝消除具有较好的视觉效果,且算法简单、易于实现。 综上所述,本文较深入、系统地研究了遥感图像的配准、拼接线的检测及拼接缝消除技术,所提出的一些新的方法具有良好的性能,对以后的研究工作和遥感图像拼接技术的工程应用都有一定的意义。


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