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基于SIFT算法的异源遥感影像自动匹配研究张建花;白仲斐;惠广裕【摘要】由于不同传感器、多时相、多分辨率、多波段的遥感图像的光谱特征、空间特征、纹理特征等存在较大差异，为遥感图像的匹配带来了困难。
主要利用图像特征点提取方法，使用具有尺度不变特性的SIFT(Scale Invariance Feature Transform)方法，对异源遥感图像进行配准和图像进行拼接操作，并进一步对SIFr算法进行优化，采用双向匹配策略。
实验证明该算法具有稳定、可靠、快速等特点,适用于存在光谱特征、空间特征、纹理特征差异的异源遥感图像的精确配准，同时实验验证了双向匹配算法用于SIFT特征点匹配中的优越性,证明其为一种好的匹配测度。
%Since multi-source,multi-temporal,multi-resolution and multi-band remote sensing images are too different in spectral characteristics, spatial characteristics, as well as texture features. So it is full of difficulty to match these remote sensing images. We have focused our studies on the point feature extraction method to match the multi-source images in this paper. Then match the images.Based on the above theory, we have done some experiments. The results show that SIFT is one of the most effective local feature of rotation, scale, and illumination invariant. Changes of perspective, affine transformation and noise also maintain a certain degree of stability. SIFT based image matching algorithm is analyzed, and a bidirectional matching algorithm is proposed to improve the accuracy of image matching. The experimental results show that the proposed algorithm is effective.【期刊名称】《电子设计工程》【年(卷),期】2011(019)013【总页数】4页(P176-179)【关键词】遥感图像；SIFT；配准；双向匹配；RANSAC【作者】张建花;白仲斐;惠广裕【作者单位】中国飞行试验研究院测试所，陕西西安710089;中国飞行试验研究院测试所，陕西西安710089;中国飞行试验研究院测试所，陕西西安710089【正文语种】中文【中图分类】TP391光学卫星遥感成像的理论限制，难以突破云雨障碍。
基于SIFT的图像配准与拼接算法研究基于SIFT的图像配准与拼接算法研究摘要：随着图像处理技术的发展，在几何变形比较明显的图像拼接过程中，提高图像配准的精度显得尤为重要。
传统的基于特征匹配的图像配准算法只能解决简单的图像配准问题，在背景复杂或目标遮挡的情况下，常常无法实现准确的配准。
为了解决这一问题，本文提出一种基于SIFT算法的图像配准与拼接方法。
本文首先介绍了SIFT算法的原理及其在图像特征提取中的应用，然后详细阐述了基于SIFT算法的图像配准与拼接过程。
通过利用SIFT算法计算出两幅待拼接图像的特征点，并利用RANSAC算法对这些特征点进行匹配，从而求取出两幅图像之间的变换矩阵。
在得到变换矩阵之后，通过重采样方法将两幅图像拼接在一起。
为了验证本文所提出方法的有效性，我们采用了多组实验数据进行了验证。
实验结果表明，本文提出的基于SIFT算法的图像配准与拼接方法在各种复杂情况下均能够取得较为满意的拼接效果，同时具有较高的配准精度和拼接速度。
关键词：SIFT算法；图像配准；图像拼接；特征点匹配；RANSAC算一、引言随着数字图像处理技术的快速发展，图像拼接技术在遥感、医疗和娱乐等领域得到广泛应用。
图像拼接是将多张具有重叠区域的图像合成一张全景图像的过程，其中最重要的一步就是配准，即通过变换使得不同图像之间的重叠区域对齐。
在实际应用中，常常会遇到图像配准的精度要求较高，传统的基于特征匹配的图像配准算法往往难以实现精确的配准，特别是对于存在背景复杂或遮挡的情况下，更难以实现准确的配准。
SIFT算法作为一种局部特征描述子算法，在图像配准与拼接中具有广泛应用。
SIFT算法不仅能够有效地提取出图像中的关键点和特征描述子，而且对于光照变化、尺度变化、旋转变化等具有很好的鲁棒性。
因此，本文提出了一种基于SIFT算法的图像配准与拼接方法，旨在提高图像配准的精度和图像拼接的效果。
二、SIFT算法原理及其在图像特征提取中的应用SIFT算法是一种局部特征描述子算法，具有对尺度和旋转不变性、抗噪性等优点，能够有效地解决图像配准、目标跟踪、三维重建等问题。
基于SIFT的高分二号全色与多光谱影像配准算法摘要：高分辨率遥感影像的配准是遥感图像处理的重要环节之一。
本文针对高分二号全色与多光谱影像，提出了一种基于尺度不变特征转换（SIFT）的配准算法。
通过对SIFT 算法的原理和特点进行详细介绍，并结合高分二号遥感影像的特点，设计了相应的配准流程。
在此基础上，利用MATLAB对影像进行实验，取得了较好的配准效果。
一、引言高分辨率遥感影像在土地利用规划、自然资源调查、环境监测等领域有着广泛的应用。
由于高分辨率遥感影像受到大气、地形的影响，容易产生大量失配问题，因此影像配准是进行遥感图像处理的基础。
全色与多光谱影像融合是一种常用的处理手段，然而在进行影像融合前，需要对全色与多光谱影像进行准确的配准。
传统的配准方法往往需要依靠标定点或者人工干预，效率低且易受误差影响。
本文引入了一种基于尺度不变特征转换（SIFT）的配准算法，以提高全色与多光谱影像的配准效果和效率。
二、SIFT算法原理SIFT算法是由David Lowe于1999年在《International Journal of Computer Vision》上提出的，是一种基于局部特征的图像配准算法。
SIFT算法具有尺度不变性和旋转不变性，可以在不同尺度、角度下检测到相同的特征点，因此在遥感影像配准中具有很好的效果。
SIFT算法的思想是先检测出影像中的关键点，然后提取关键点周围的局部特征，最后通过特征匹配实现影像配准。
SIFT算法的主要步骤包括尺度空间极值检测、关键点定位、方向确定、关键点描述和特征匹配。
尺度空间极值检测是通过高斯差分来检测图像中的关键点，关键点定位是通过对极值点进行精确定位，确定关键点周围的尺度和位置。
方向确定是为了确保关键点具有旋转不变性，通过关键点周围的梯度方向来确定主方向。
关键点描述是指通过关键点周围的像素值来构建关键点的特征向量，以便进行特征匹配。
三、高分二号影像特点高分二号卫星是我国自主研制的一种多用途遥感卫星，搭载了高分辨率的全色和多光谱相机，在土地利用规划、城市规划、环境保护等领域有着广泛的应用。
矢量与遥感影像的自动配准矢量数据和遥感影像在地理信息系统（GIS）和遥感领域中具有广泛的应用。
矢量数据是一种描述地理要素的数据格式，包括点、线、面等几何形状和属性信息，常用于地图制作和空间分析。
遥感影像是通过遥感技术获取的地球表面图像，可以包括可见光、红外、雷达等多种类型，用于土地资源调查、环境监测、城市规划等领域。
在应用过程中，往往需要将矢量数据与遥感影像进行配准，以便实现空间位置的精确对应，进而进行一体化分析和应用。
提高精度：通过对矢量数据和遥感影像进行精确配准，可以将不同数据源的数据进行精确对接，减少地图制作和空间分析中的误差，提高数据精度。
降低成本：手动配准数据不仅需要大量时间，而且容易出错。
自动配准技术可以通过程序实现快速、准确的数据对接，大大降低配准成本。
促进数据融合：通过将矢量数据和遥感影像进行配准，可以促进多种数据源的融合，扩展数据的应用领域，提高数据的利用率。
矢量与遥感影像的自动配准主要涉及以下技术和方法：特征提取：通过对矢量数据和遥感影像进行特征提取，获取具有代表性的特征点、线、面等元素，为后续匹配提供依据。
匹配算法：常见的匹配算法包括基于概率统计的匹配算法、基于距离的匹配算法、基于梯度的匹配算法等。
这些算法可以根据矢量数据和遥感影像的特征，选择合适的算法进行自动配准。
变换模型：常用的变换模型包括仿射变换、透视变换、多项式变换等。
这些模型可以将矢量数据和遥感影像进行几何变换，以实现精确配准。
优化算法：为了找到最优的变换参数，需要使用优化算法进行求解。
常见的优化算法包括梯度下降法、牛顿法、遗传算法等。
矢量与遥感影像的自动配准技术在诸多领域都有广泛的应用。
以下是一些典型案例：土地资源调查：将矢量地图与遥感影像进行配准，可以准确获取土地资源的分布、面积、利用状况等信息，为政府决策提供科学依据。
环境监测：通过对矢量数据和遥感影像进行配准，可以实时监测环境污染状况，为环境保护提供数据支持。
基于SIFT的高分二号全色与多光谱影像配准算法基于SIFT（尺度不变特征转换）的高分二号全色与多光谱影像配准算法，是一种用于将高分二号全色影像与多光谱影像进行配准的方法。
全色影像通常具有很高的空间分辨率，而多光谱影像则具有较高的光谱分辨率。
通过将这两种影像进行融合，可以得到既有高空间分辨率又有高光谱分辨率的影像数据，对于地物的提取和分析具有重要的作用。
全色与多光谱影像的配准问题成为了遥感图像处理中的一个重要研究方向。
SIFT算法是一种用于图像特征提取与匹配的方法，具有尺度不变性、旋转不变性和仿射不变性的特点。
在SIFT算法中，首先通过高斯金字塔方法计算图像的尺度空间，然后在每个尺度空间中通过差分高斯函数对图像进行滤波，得到关键点。
在得到关键点之后，通过主曲率来确定关键点的主方向，进而计算关键点的特征向量。
通过比较特征向量之间的欧氏距离来进行特征匹配。
在高分二号全色与多光谱影像的配准算法中，首先需要对全色影像和多光谱影像进行尺度空间的计算和特征向量的提取。
然后，通过比较全色影像和多光谱影像的特征向量之间的欧氏距离，找到最佳的匹配点对。
通过计算匹配点对之间的变换矩阵，将全色影像与多光谱影像进行配准。
该算法具有以下特点和优势：1. 尺度不变性：SIFT算法使用尺度空间来提取特征向量，具有很好的尺度不变性，可以适应不同尺度的影像数据。
2. 抗干扰性：SIFT算法通过特征向量之间的欧氏距离来进行特征匹配，可以有效地抵抗噪声和干扰。
3. 计算效率高：SIFT算法通过高斯金字塔来计算尺度空间，可以有效地减少计算量，提高计算效率。
4. 高精度：SIFT算法通过特征匹配和变换矩阵计算，可以得到高精度的配准结果。
基于SIFT的高分二号全色与多光谱影像配准算法具有很好的性能和效果，能够有效地实现全色影像和多光谱影像的配准。
通过该算法可以提高遥感图像处理的精度和效率，为地物提取和分析等应用提供了可靠的数据基础。
第34卷第4期2009年7月测绘科学Science of Surveying and M app ingVol134No14Jul1作者简介:柯涛(19782),男,武汉大学遥感信息工程学院博士研究生,主要研究方向:数字摄影测量,计算机视觉。
E2mail:ketao1kt@g mail1com收稿日期:2008203205基金项目:国家科技支撑计划(2006BAJ09B01);国家863计划(2006AA12Z136);教育部“新世纪优秀人才支持计划”项目(NCET20720645)S IFT特征算子在低空遥感影像全自动匹配中的应用柯 涛,张永军(武汉大学遥感信息工程学院,武汉 430079)【摘 要】低空遥感影像由于其飞行平台的不稳定性,影像间旋偏角和比例尺差异较大,因此常用的基于区域灰度的匹配方法很难获得令人满意的匹配结果,甚至无法进行匹配。
本文针对低空遥感影像的特点,介绍了基于SI FT算子的特征匹配原理及其在低空遥感影像全自动匹配中的应用。
试验结果表明,利用核线约束进行SI FT特征匹配,其速度和精度能够满足低空遥感影像的应用需求。
【关键词】低空遥感;影像;匹配;SI FT;数字摄影测量【中图分类号】P23115 【文献标识码】A 【文章编号】100922307(2009)04200232041 引言长期以来,传统的以飞机和卫星为平台的航空、航天影像被广泛应用于各种比例尺的地形图测绘。
但是对于小面积范围和大比例尺测绘而言,常规的航摄系统因成本高、性能价格比差和受飞机转场条件严格等多种因素的限制而无法满足大比例尺遥感影像快速更新的需求。
近年来随着无人驾驶低空飞行器及其辅助设备的发展,低空遥感迅速成为广泛关注的热点[1,2]。
而影像匹配则是低空遥感数据处理的关键技术,其匹配质量直接影响到后续成果的优劣。
影像匹配按匹配的基元可以分为3类[3-8]:①基于区域灰度的匹配(相关匹配);在两张影像上比较一定尺寸窗口内像素的灰度分布相似程度,利用相关系数作为相似测度;②基于特征的匹配。
基于SIFT特征的遥感影像自动配准
茹朝阳
【期刊名称】《城市勘测》
【年(卷),期】2009(000)006
【摘要】提出了一种基于特征点的全自动高分辨率遥感影像配准方法,该方法采用对于尺度具有鲁棒性的SIFT算法进行特征点的提取与匹配,并通过RANSAC方法和双向匹配策略提高特征点的匹配精确度.最后利用同名特征点构建影像间的转换模型,实现高精度影像纠正与配准.实验结果表明,该算法具有较强的匹配能力和鲁棒性.
【总页数】5页(P61-65)
【作者】茹朝阳
【作者单位】太原市勘察测绘研究院,山西,太原,030002
【正文语种】中文
【中图分类】P237
【相关文献】
1.基于Harris-SIFT特征匹配的图像自动配准算法研究 [J], 李玉峰;王竹筠
2.集成MSER和SIFT特征的遥感影像自动配准算法 [J], 王晓华;邓喀中;杨化超
3.基于SIFT特征的遥感影像自动配准 [J], 李晓明;郑链;胡占义
4.基于SIFT特征的多源遥感影像自动配准 [J], 李吉军;周尚波;陈虹;张伟伟
5.基于SIFT特征遥感影像自动配准与拼接 [J], 程焱;周焰;林洪涛;潘恒辉
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