本文關(guān)鍵詞：不同時(shí)相遙感圖像配準(zhǔn)技術(shù)的研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：圖像配準(zhǔn)指將不同時(shí)間、不同傳感器或不同視角下獲取的同一場(chǎng)景的兩幅或多幅圖像進(jìn)行匹配、疊加的圖像處理過程。圖像的自動(dòng)配準(zhǔn)方法主要分三類:基于圖像灰度信息的配準(zhǔn)方法、基于特征的配準(zhǔn)方法和基于變換域的配準(zhǔn)方法。本文總結(jié)了前人在圖像配準(zhǔn)領(lǐng)域的研究成果,并且詳細(xì)的介紹了遙感圖像配準(zhǔn)的幾種經(jīng)典算法,分析它們的優(yōu)缺點(diǎn),針對(duì)無人機(jī)遙感圖像和衛(wèi)星圖像的特點(diǎn),提出了能夠?qū)崿F(xiàn)不同時(shí)相遙感圖像的配準(zhǔn)算法。圖像的灰度信息是反映圖像內(nèi)容的重要特征,本文針對(duì)圖像的灰度信息開展對(duì)不同時(shí)相遙感圖像配準(zhǔn)技術(shù)的研究。主要的研究?jī)?nèi)容如下:1、分析了當(dāng)前國(guó)內(nèi)外3種經(jīng)典圖像配準(zhǔn)算法,即ABS算法、圖像矩的配準(zhǔn)算法和基于圖像特征的配準(zhǔn)算法對(duì)不同時(shí)相遙感圖像進(jìn)行配準(zhǔn)的優(yōu)缺點(diǎn)。通過對(duì)100對(duì)圖像數(shù)據(jù)集的仿真實(shí)驗(yàn),指出這3種算法對(duì)不同時(shí)相遙感圖像的配準(zhǔn)效果不佳,且基于特征點(diǎn)的圖像配準(zhǔn)算法無法實(shí)現(xiàn)不同時(shí)相遙感圖像的配準(zhǔn)。2、針對(duì)上述3種經(jīng)典圖像配準(zhǔn)算法對(duì)不同時(shí)相遙感圖像的配準(zhǔn)效果不理想等問題,提出一種基于PSO優(yōu)化與互信息融合的不同時(shí)相遙感圖像配準(zhǔn)算法。首先利用該算法來實(shí)現(xiàn)具有視角變化的同時(shí)相無人機(jī)低空航拍遙感圖像的自動(dòng)配準(zhǔn);然后通過改進(jìn)PSO優(yōu)化算法中的目標(biāo)函數(shù)來實(shí)現(xiàn)不同時(shí)相遙感圖像的配準(zhǔn);最后進(jìn)行了一系列實(shí)驗(yàn),并與SIFT算法、窮舉互信息搜索法、單純型法在能否實(shí)現(xiàn)圖像配準(zhǔn)、配準(zhǔn)時(shí)間以及配準(zhǔn)精度上作比較。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,基于PSO-MI的配準(zhǔn)算法能夠?qū)崿F(xiàn)不同時(shí)相遙感圖像的配準(zhǔn),且比單純型法的配準(zhǔn)精度高,比窮舉互信息搜索法的速度快,能夠合理且有效地實(shí)現(xiàn)不同時(shí)相遙感圖像的配準(zhǔn)。3、針對(duì)PSO優(yōu)化與互信息融合的配準(zhǔn)算法無法實(shí)現(xiàn)配準(zhǔn)的圖像對(duì)等問題,提出一種基于Graph Cuts方法的配準(zhǔn)算法來實(shí)現(xiàn)不同時(shí)相遙感圖像的自動(dòng)配準(zhǔn)。該方法通過設(shè)計(jì)以近似互信息為能量函數(shù)的數(shù)據(jù)項(xiàng),利用最大流/最小割算法最小化能量函數(shù)來實(shí)現(xiàn)圖像數(shù)據(jù)集的配準(zhǔn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法能夠很好地實(shí)現(xiàn)不同時(shí)相遙感圖像的配準(zhǔn),與基于PSO優(yōu)化與互信息融合算法相比,其算法復(fù)雜度更低,配準(zhǔn)效果更好,能夠?qū)崿F(xiàn)圖像中特征信息較少的圖像集的配準(zhǔn)。最后針對(duì)本文所做的工作進(jìn)行了總結(jié),并對(duì)本文在不同時(shí)相遙感圖像配準(zhǔn)領(lǐng)域仍需要深入研究的地方進(jìn)行了展望。
【關(guān)鍵詞】：不同時(shí)相 圖像配準(zhǔn) PSO算法 互信息 Graph Cuts方法 近似互信息 最大流/最小割
【學(xué)位授予單位】：集美大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TP751
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第1章 緒論9-14
• 1.1 研究背景和研究意義9-10
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-12
• 1.2.1 國(guó)外研究現(xiàn)狀10-11
• 1.2.2 國(guó)內(nèi)研究現(xiàn)狀11-12
• 1.3 論文的研究目標(biāo)和結(jié)構(gòu)安排12-13
• 1.4 本章小結(jié)13-14
• 第2章 遙感圖像的特點(diǎn)以及相關(guān)研究方法簡(jiǎn)介14-22
• 2.1 引言14
• 2.2 圖像的特點(diǎn)14-16
• 2.2.1 無人機(jī)遙感圖像的特點(diǎn)14-15
• 2.2.2 衛(wèi)星圖像的特點(diǎn)15-16
• 2.3 相關(guān)的幾種配準(zhǔn)算法簡(jiǎn)介16-21
• 2.3.1 ABS算法16-17
• 2.3.2 圖像矩的配準(zhǔn)算法17-19
• 2.3.3 圖像特征的配準(zhǔn)算法19-21
• 2.4 本章小結(jié)21-22
• 第3章 基于PSO優(yōu)化與互信息融合的不同時(shí)相遙感圖像配準(zhǔn)算法22-37
• 3.1 引言22-23
• 3.2 粒子群優(yōu)化算法的原理23-24
• 3.3 圖像互信息算法的計(jì)算原理24-25
• 3.4 基于PSO優(yōu)化與互信息融合算法的流程25-26
• 3.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析26-35
• 3.5.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)26
• 3.5.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析26-35
• 3.6 本章小結(jié)35-37
• 第4章 基于Graph Cuts方法的不同時(shí)相遙感圖像配準(zhǔn)算法37-48
• 4.1 引言37
• 4.2 圖割理論及能量函數(shù)的描述37-41
• 4.2.1 圖割理論37-38
• 4.2.2 能量函數(shù)的描述38-41
• 4.3 基于Graph Cuts方法的不同時(shí)相遙感圖像配準(zhǔn)算法41-42
• 4.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析42-47
• 4.4.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)42
• 4.4.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析42-47
• 4.5 本章小結(jié)47-48
• 第5章 結(jié)論與展望48-50
• 5.1 本文的研究工作總結(jié)48
• 5.2 進(jìn)一步的研究工作48-49
• 5.3 展望49-50
• 致謝50-51
• 參考文獻(xiàn)51-55
• 在學(xué)期間的研究成果以及發(fā)表的學(xué)術(shù)論文55

【相似文獻(xiàn)】

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