本文關(guān)鍵詞：基于配準(zhǔn)技術(shù)的非合作衛(wèi)星遙感圖像精確定位

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【摘要】：隨著航空航天技術(shù)的發(fā)展,衛(wèi)星遙感圖像在環(huán)境監(jiān)測(cè)、防災(zāi)減災(zāi)及國(guó)防軍事等領(lǐng)域發(fā)揮了巨大的作用。但由于各種因素的影響,初始的衛(wèi)星遙感圖像存在多種形式的幾何變形。為了有效地利用衛(wèi)星遙感圖像,首要的任務(wù)就是建立起像素坐標(biāo)與其對(duì)應(yīng)地面坐標(biāo)之間精確的幾何關(guān)系,即精確定位。非合作衛(wèi)星遙感圖像,由于其經(jīng)緯度信息的丟失,無法獲知地物準(zhǔn)確的坐標(biāo)位置,大大降低了圖像的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。本文以非合作衛(wèi)星遙感圖像為研究對(duì)象,主要從圖像配準(zhǔn)技術(shù)入手,最終實(shí)現(xiàn)該衛(wèi)星遙感圖像的自動(dòng)精確定位,使其在變化檢測(cè)、目標(biāo)識(shí)別中能夠發(fā)揮更大的作用。①研究了基于局部不變特征的圖像自動(dòng)匹配算法。在歸納總結(jié)SIFT算法的基礎(chǔ)之上,重點(diǎn)研究了抗成像視角變化的ASIFT算法。針對(duì)ASIFT算法復(fù)雜度很高的問題,利用快速SURF算子對(duì)其進(jìn)行改進(jìn),并通過3組實(shí)驗(yàn)對(duì)比了ASIFT算法和基于ASIFT的改進(jìn)算法的性能,結(jié)果表明改進(jìn)方法的運(yùn)算效率有一定程度的提升。②針對(duì)非合作衛(wèi)星圖像對(duì)比度低的問題,利用直方圖均衡化增強(qiáng),使圖像質(zhì)量能夠滿足配準(zhǔn)的要求;針對(duì)非合作衛(wèi)星圖像與Google地圖無法直接匹配的問題,本文將Google地圖中的地標(biāo)通過人工標(biāo)注和數(shù)據(jù)擬合映射到一張有代表性的衛(wèi)星圖像上作為母板,并對(duì)比了全局和局部?jī)煞N擬合模型的定位精度,結(jié)果表明基于薄板樣條的局部擬合模型能更好地處理地形起伏的情況,定位精度更高;非合作衛(wèi)星圖像具有時(shí)間連續(xù)、數(shù)據(jù)量大等特點(diǎn),每一幅圖都采用人工配準(zhǔn)是不實(shí)際的。針對(duì)這一問題,首先將新生成的衛(wèi)星圖與母板利用本文改進(jìn)算法進(jìn)行自動(dòng)匹配,然后將母板對(duì)應(yīng)的地標(biāo)映射到新圖上,從而完成新圖的經(jīng)緯度坐標(biāo)自動(dòng)估計(jì)。最后評(píng)價(jià)了新圖的定位精度,結(jié)果表明本文改進(jìn)算法對(duì)非合作衛(wèi)星圖像云雪遮擋、視角變化、旋轉(zhuǎn)平移具有良好的適應(yīng)性,其定位精度達(dá)到了預(yù)期的效果。③搭建了衛(wèi)星遙感圖像精確定位的實(shí)例系統(tǒng),對(duì)ASIFT算法、基于ASIFT的改進(jìn)算法、數(shù)據(jù)擬合和自動(dòng)處理等功能采用VC++編程實(shí)現(xiàn),軟件自動(dòng)定位新圖,滿足了非合作衛(wèi)星遙感圖像自動(dòng)化處理的需求。
【關(guān)鍵詞】：非合作衛(wèi)星遙感圖像 精確定位 圖像配準(zhǔn) 經(jīng)緯度坐標(biāo)自動(dòng)估計(jì) ASIFT
【學(xué)位授予單位】：重慶大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TP751
【目錄】：

• 中文摘要3-4
• 英文摘要4-9
• 1 緒論9-15
• 1.1 研究背景及意義9-10
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-13
• 1.3 本文研究?jī)?nèi)容及章節(jié)安排13-15
• 2 圖像增強(qiáng)及配準(zhǔn)技術(shù)概述15-25
• 2.1 圖像的增強(qiáng)15-20
• 2.1.1 灰度變換增強(qiáng)15-17
• 2.1.2 直方圖均衡化17-18
• 2.1.3 圖像平滑去噪18-20
• 2.2 圖像配準(zhǔn)的基本原理20-21
• 2.2.1 配準(zhǔn)的數(shù)學(xué)描述20
• 2.2.2 配準(zhǔn)的基本組成20-21
• 2.3 幾何變換模型21-22
• 2.3.1 相似變換21
• 2.3.2 仿射變換21
• 2.3.3 投影變換21-22
• 2.4 重采樣插值22-24
• 2.4.1 最鄰近插值22-23
• 2.4.2 雙線性插值23
• 2.4.3 立方卷積插值23-24
• 2.5 配準(zhǔn)精度評(píng)價(jià)24
• 2.6 本章小結(jié)24-25
• 3 局部興趣點(diǎn)的檢測(cè)、匹配與改進(jìn)25-53
• 3.1 引言25
• 3.2 SIFT特征點(diǎn)檢測(cè)與描述25-32
• 3.2.1 尺度空間的生成25-27
• 3.2.2 極值點(diǎn)的檢測(cè)及精確定位27-29
• 3.2.3 關(guān)鍵點(diǎn)的方向指定29-30
• 3.2.4 描述子的生成30-32
• 3.3 成像視角的模擬32-37
• 3.3.1 仿射相機(jī)模型32-34
• 3.3.2 相對(duì)傾斜度34-35
• 3.3.3 ASIFT算法原理及步驟35-36
• 3.3.4 經(jīng)度和緯度采樣36-37
• 3.3.5 多分辨率下ASIFT算法加速37
• 3.4 特征點(diǎn)的匹配37-43
• 3.4.1 KD樹的建立38-39
• 3.4.2 BBF算法搜索策略39-41
• 3.4.3 RANSAC刪除誤匹配41-43
• 3.5 SURF快速檢測(cè)子43-46
• 3.5.1 積分圖像的建立43
• 3.5.2 快速Hessian極值點(diǎn)檢測(cè)43-44
• 3.5.3 盒子濾波器構(gòu)建尺度空間44-46
• 3.6 基于ASIFT的改進(jìn)算法46-51
• 3.6.1 算法流程設(shè)計(jì)46-47
• 3.6.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析47-51
• 3.7 本章小結(jié)51-53
• 4 衛(wèi)星遙感圖像經(jīng)緯度坐標(biāo)自動(dòng)估計(jì)53-75
• 4.1 引言53
• 4.2 衛(wèi)星遙感圖像的增強(qiáng)53-55
• 4.3 母板的坐標(biāo)標(biāo)注55-58
• 4.3.1 Google地圖的截取55-56
• 4.3.2 地標(biāo)點(diǎn)的選取56-57
• 4.3.3 誤標(biāo)的自動(dòng)檢測(cè)57-58
• 4.4 Web墨卡托坐標(biāo)變換58-59
• 4.5 母板的精確定位59-63
• 4.5.1 基于多項(xiàng)式的全局?jǐn)M合59-60
• 4.5.2 基于薄板樣條函數(shù)的局部擬合60-61
• 4.5.3 最小二乘法計(jì)算模型參數(shù)61-62
• 4.5.4 母板的生成62-63
• 4.6 母板的定位精度評(píng)價(jià)63-66
• 4.7 新圖經(jīng)緯度坐標(biāo)自動(dòng)估計(jì)的實(shí)現(xiàn)66-72
• 4.7.1 新圖與母板的匹配67-70
• 4.7.2 新圖經(jīng)緯度函數(shù)的學(xué)習(xí)70-72
• 4.8 新圖的定位精度評(píng)價(jià)72-74
• 4.9 本章小結(jié)74-75
• 5 衛(wèi)星遙感圖像精確定位實(shí)例系統(tǒng)設(shè)計(jì)75-79
• 5.1 開發(fā)環(huán)境及界面設(shè)計(jì)75-76
• 5.1.1 系統(tǒng)開發(fā)環(huán)境75
• 5.1.2 界面設(shè)計(jì)75-76
• 5.2 系統(tǒng)主要功能76-78
• 5.2.1 兩幅衛(wèi)星圖像的配準(zhǔn)76-78
• 5.2.2 地標(biāo)點(diǎn)的擬合78
• 5.3 本章小結(jié)78-79
• 6 總結(jié)與展望79-81
• 6.1 總結(jié)79
• 6.2 展望79-81
• 致謝81-83
• 參考文獻(xiàn)83-87

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：518813