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1、圖像配準圖像配準圖像配準圖像配準的基本概念圖像配準的一般步驟圖像配準面臨的難點圖像配準的基本概念圖像配準是將不同時間,不同的傳感器(成像設備)或不同條件下(天氣,角度,照射位置)獲取的同一場景的兩幅或者多幅圖像進行匹配,校正的處理過程,是圖像處理領域的一個基礎的問題圖像配準的基本概念同一場景的多幅圖像的差異表現(xiàn)在:不同的成像機理不同的灰度屬性不同的變換模型:位置,比例尺(空間分辨率),圖像旋轉,變形等圖像配準是進行圖像融合的前提步驟圖像配準的數(shù)學定義圖像配準的一般步驟特征提取特征匹配變換模型參數(shù)估計
2、圖像重采樣與變換特征選擇可以采用的特征:特征點:角點,高曲率點等邊緣與直線段輪廓區(qū)域相似性測度在圖像配準中,需要;找到相互對應的特征剔除誤匹配的特征因此,必須要基于相似性度量來完成常用的相似性測度常分為三種:距離測度相關性測度概率測度矢量X(x1,x2,…xN)與矢量(y1,y2,…,yN)的距離:圖像配準的變換類型圖像配準技術最根本的問題是找出適當?shù)膱D像轉換或者映射類型從而正確匹配兩幅福像.我們希望待配準的圖像特征與參考圖像的特征盡可能的一致相近.圖像變換的類型:剛體變換仿攝變換投影變換非線性變換
3、典型的變換示例重采樣與變換在圖像配準中,首先根據(jù)參考圖像與待配準圖像對應的點特征,求解兩幅圖像之間的變換參數(shù);然后將待配準的圖像做相應的空間變換,是兩幅圖像處于同一坐標下,最后再通過灰度變換,對空間變換后的待配準圖像的灰度值進行重新賦值,即重采樣.重采樣的方法主要有:雙線性差值法,最鄰近像元法,高階方法不同的插值方法示例當前的難點異類圖像的對比可見光與SAR圖像中配準的難點同名特征(點,線,區(qū)域,結構)的提取以及匹配比較困難,SAR圖像特有的斑點噪聲使得圖像結構模糊,使得同名特征的精確獲取十分困難光
4、學圖像中常用的提取特征的方法不能直接用于SAR圖像中由于SAR圖像噪聲的影響,相似性測度的精度會受到干擾配準時精度難以控制謝謝
