【摘要】：空間對(duì)地觀測(cè)技術(shù)正朝向高分辨率、高光譜、高靈敏度等方向發(fā)展,不同波段遙感圖像的融合利用可以提供更加豐富的地物信息,因此具有極大的應(yīng)用前景。圖像配準(zhǔn)是圖像融合利用的基礎(chǔ),其結(jié)果直接影響遙感圖像的實(shí)際應(yīng)用效果。紅外與可見(jiàn)光遙感圖像配準(zhǔn)是多傳感器(多波段)圖像配準(zhǔn)中的一種重要模式,它可以有效利用地物的紅外和可見(jiàn)光信息的互補(bǔ)性,幫助人們更好的理解場(chǎng)景并識(shí)別目標(biāo),因此在環(huán)境監(jiān)測(cè)、目標(biāo)跟蹤、軍事情報(bào)獲取等領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。本論文針對(duì)紅外和可見(jiàn)光異分辨率遙感圖像配準(zhǔn)技術(shù)展開(kāi)研究,主要內(nèi)容包括以下幾點(diǎn):1.對(duì)圖像配準(zhǔn)技術(shù)從模型、組成和具體的實(shí)現(xiàn)方法等各方面進(jìn)行了詳細(xì)的研究。從光譜特性和成像特性的角度分析了紅外和可見(jiàn)光圖像之間的差異性和共同點(diǎn),并根據(jù)兩者之間的異同從特征描述、特征匹配、共性特征和運(yùn)算復(fù)雜度等方面分析了兩者之間配準(zhǔn)所需要解決的關(guān)鍵性問(wèn)題。2.提出了一種對(duì)稱性邊緣信息提取方法,將該方法提取的邊緣信息應(yīng)用于紅外和可見(jiàn)光圖像配準(zhǔn)并與傳統(tǒng)邊緣形成對(duì)比,結(jié)果顯示:相比傳統(tǒng)邊緣,該對(duì)稱性邊緣在基于互信息測(cè)度的圖像配準(zhǔn)中具有較高的配準(zhǔn)精度和歸一化互信息峰值。3.提出了一種基于區(qū)域邊緣互信息的圖像配準(zhǔn)算法,該算法通過(guò)調(diào)整圖像比例、提取對(duì)稱性邊緣、選取特征區(qū)域并進(jìn)行歸一化互信息配準(zhǔn)等步驟實(shí)現(xiàn)紅外和可見(jiàn)光圖像之間的配準(zhǔn),實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示:本文提出的算法在紅外和可見(jiàn)光圖像配準(zhǔn)中具有較高的配準(zhǔn)精度和可重復(fù)性。4.將本文提出的圖像配準(zhǔn)算法應(yīng)用于天宮二號(hào)寬波段成像儀的紅外和可見(jiàn)光異分辨率遙感圖像配準(zhǔn),該成像儀包含可見(jiàn)光、短波紅外和長(zhǎng)波紅外等三個(gè)譜段的遙感數(shù)據(jù)且各譜段的星下點(diǎn)空間分辨率分別為100、200和400米。設(shè)計(jì)了“短波紅外-可見(jiàn)光”和“長(zhǎng)波紅外-可見(jiàn)光”兩組異分辨率遙感圖像配準(zhǔn)實(shí)驗(yàn),結(jié)果顯示本文算法在兩組實(shí)驗(yàn)中配準(zhǔn)的均方根誤差(RMSE)分別達(dá)到RMSE1和RMSE2的水平,可以達(dá)到像素級(jí)精度的圖像配準(zhǔn)要求。
【圖文】：

圖 1.1 “Web of Science”數(shù)據(jù)庫(kù)中 2000 年至今與圖像配準(zhǔn)相關(guān)論文數(shù)量Figure 1.1 Number of papers related to image registration in “Web of Science” database since20001.2.1 國(guó)外發(fā)展和研究現(xiàn)狀上世紀(jì) 70 年代初，Anuta[15]提出基于快速傅里葉變換(Fast FourierTransform, FFT) 并計(jì)算圖像相關(guān)度的方法來(lái)估計(jì)不同圖像間平移量，從而達(dá)到圖像配準(zhǔn)效果。后來(lái)，Barnea[16]于 1972 年提出了一種利用子圖像差值相似性測(cè)度的配準(zhǔn)技術(shù)，其配準(zhǔn)性能比基礎(chǔ)的傅里葉變換方法更好。1982 年，Rosenfeld[17]提出了圖像配準(zhǔn)的互相關(guān)法，該方法常用于模板匹配和模式識(shí)別。Harris[18]于 1988 年提出了經(jīng)典的 Harris 角點(diǎn)檢測(cè)算法，，點(diǎn)特征開(kāi)始應(yīng)用于圖像配準(zhǔn)中，但此時(shí)的點(diǎn)特征并不具備尺度不變性，因此，對(duì)于存在尺度差異的圖

圖 2.1 圖像配準(zhǔn)方法分類Figure 2.1 Classification of image registration methods區(qū)域的配準(zhǔn)算法圖像配準(zhǔn)方法是最早受到研究人員關(guān)注的一類全直接利用圖像的灰度、頻域或統(tǒng)計(jì)信息，并按照間的相似性關(guān)系，然后通過(guò)合理的搜索策略，找換模型，從而實(shí)現(xiàn)配準(zhǔn)。該方法通常不需要提前以在配準(zhǔn)的過(guò)程中保留了圖像的完整信息�；诳臻g域和基于頻域兩類，前者典型方法有互相關(guān)有傅里葉變換法。法
【學(xué)位授予單位】：中國(guó)科學(xué)院大學(xué)(中國(guó)科學(xué)院上海技術(shù)物理研究所)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：TP751

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本文編號(hào)：2599073