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《基于特征的遙感圖像配準(zhǔn)方法研究》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫。
1、基于特征的遙感圖像配準(zhǔn)方法研究作者姓名陳凱學(xué)校導(dǎo)師姓名、職稱王爽教授領(lǐng)域電子與通信工程企業(yè)導(dǎo)師姓名、職稱鳳宏曉高工申請學(xué)位類別工程碩士提交學(xué)位論文日期2014年12月學(xué)校代碼10701學(xué)號1202121306分類TN82號TP75密級公開西安電子科技大學(xué)碩士學(xué)位論文基于特征的遙感圖像配準(zhǔn)方法研究作者姓名：陳凱領(lǐng)域：電子與通信工程學(xué)位類別：工程碩士學(xué)校導(dǎo)師姓名、職稱：王爽教授企業(yè)導(dǎo)師姓名、職稱：鳳宏曉高工提交日期：2014年12月AResearchOnRemotedSensingImageRegistrationBasedOnFeaturesA
2、thesissubmittedtoXIDIANUNIVERSITYinpartialfulfillmentoftherequirementsforthedegreeofMasterinElectronicsandCommunicationEngineeringByChenKaiSupervisor:WangShuangFengHongxiaoDecember2014西安電子科技大學(xué)學(xué)位論文獨創(chuàng)性（或創(chuàng)新性）聲明秉承學(xué)校嚴(yán)謹(jǐn)?shù)膶W(xué)風(fēng)和優(yōu)良的科學(xué)道德，本人聲明所呈交的論文是我個人在導(dǎo)師指導(dǎo)下進(jìn)行的研究工作及取得的研究成果。盡我所知，除了文中特別加以
3、標(biāo)注和致謝中所羅列的內(nèi)容以外，論文中不包含其他人已經(jīng)發(fā)表或撰寫過的研究成果；也不包含為獲得西安電子科技大學(xué)或其它教育機構(gòu)的學(xué)位或證書而使用過的材料。與我一同工作的同志對本研究所做的任何貢獻(xiàn)均已在論文中作了明確的說明并表示了謝意。學(xué)位論文若有不實之處，本人承擔(dān)一切法律責(zé)任。本人簽名：日期：西安電子科技大學(xué)關(guān)于論文使用授權(quán)的說明本人完全了解西安電子科技大學(xué)有關(guān)保留和使用學(xué)位論文的規(guī)定，即：研究生在校攻讀學(xué)位期間論文工作的知識產(chǎn)權(quán)單位屬于西安電子科技大學(xué)。學(xué)校有權(quán)保留送交論文的復(fù)印件，允許查閱、借閱論文；學(xué)校可以公布論文的全部或部分內(nèi)容，允許采用影
4、印、縮印或其它復(fù)制手段保存論文。同時本人保證，獲得學(xué)位后結(jié)合學(xué)位論文研究成果撰寫的文章，署名單位為西安電子科技大學(xué)。保密的學(xué)位論文在年解密后適用本授權(quán)書。本人簽名：導(dǎo)師簽名：日期：日期：摘要摘要圖像配準(zhǔn)的過程就是將在不同時間、不同傳感器、不同視角及不同成像條件下獲取的同一場景下的多幅圖像進(jìn)行匹配和疊加的過程。它是圖像處理領(lǐng)域一個非常重要的問題，是很多圖像處理技術(shù)的基礎(chǔ)。通過對現(xiàn)有的配準(zhǔn)方法進(jìn)行總結(jié)分析，我們可以將配準(zhǔn)方法簡單分為三類：基于灰度信息的配準(zhǔn)、基于變換域的配準(zhǔn)以及基于特征的配準(zhǔn)。本文針對遙感圖像配準(zhǔn)領(lǐng)域提出了三種的基于特征的遙感圖像
5、配準(zhǔn)方法，并通過實驗證明了算法的可行性。本文的完成的工作如下：1．考慮到SAR圖像中很多目標(biāo)區(qū)域在圖像中比較顯著，而圖像配準(zhǔn)的問題實際上只需要少量的有效的特征就能實現(xiàn)配準(zhǔn)，我們通過一種簡單實用的自適應(yīng)閾值分割的區(qū)域特征提取策略提取區(qū)域。然后從高精度的角度出發(fā)，并利用PSO和Powell組合優(yōu)化進(jìn)行一次由粗到精的高精度的配準(zhǔn)。并且從優(yōu)化算法的時間復(fù)雜度的角度出發(fā)，采用小波分解的策略，對圖像實行分層式配準(zhǔn)，縮短了算法的運行時間。2．還是從區(qū)域特征的角度出發(fā)，考慮到光學(xué)圖像的區(qū)域特征提取困難，我們通過顯著性提取策略，提取我們想要的光學(xué)圖像的區(qū)域特征
6、。由于光學(xué)圖像中地物的細(xì)節(jié)信息太多，但實際上我們用于圖像配準(zhǔn)只需要一些主要的結(jié)構(gòu)性信息，很多細(xì)節(jié)信息實際上是不必要的。本文引入了一種結(jié)構(gòu)性提取策略對光學(xué)圖像和SAR圖像進(jìn)行預(yù)處理，通過顯著性提取策略，提取我們想要的光學(xué)圖像的區(qū)域特征，然后用自適應(yīng)閾值分割策略分割出我們想要的SAR圖像的區(qū)域特征。通過對得到的區(qū)域特征進(jìn)行匹配，來實現(xiàn)光學(xué)與SAR圖像的配準(zhǔn)。3．從高速、易于硬件實現(xiàn)的角度出發(fā)，本文提出了一種基于SIFT特征和相位相關(guān)的SAR圖像配準(zhǔn)方法。SIFT特征非常魯棒?？紤]到傳統(tǒng)的RANSAC去除誤匹配策略時間復(fù)雜度高，我們考慮利用相位相關(guān)
7、法來去除誤匹配。由于是基于FFT快速算法的，相位相關(guān)法能做到實時的配準(zhǔn)，并且易于硬件實現(xiàn)。因此，我們采用128維的SIFT特征，對特征點取塊，用相位相關(guān)法去除誤匹配。本文做了大量的仿真實驗，驗證了上述方法的有效性與準(zhǔn)確性。本文工作得到了國家自然科學(xué)基金（No.61173092）、新世紀(jì)優(yōu)秀人才支持計劃（No.66ZY110）和陜西省科學(xué)技術(shù)研究發(fā)展計劃項目（No.2013KJXX-64）資助。關(guān)鍵詞：圖像配準(zhǔn)，SAR圖像，光學(xué)圖像，組合優(yōu)化，顯著性論文類型：應(yīng)用基礎(chǔ)技術(shù)I西安電子科技大學(xué)碩士學(xué)位論文IIABSTRACTABSTRACTImag
8、eregistrationistheprocessofmatchingandoverlayingimageswhichistakenatdifferenttimes
