基于SIFT的遥感图像配准方法

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1. 引言1.1 背景介绍在遥感影像处理中，全色与多光谱影像配准是一项重要的任务。

全色影像具有高空间分辨率和灰度信息丰富的特点，而多光谱影像具有丰富的光谱信息。

将全色影像和多光谱影像进行配准可以获得高质量的融合影像，有利于进行后续的遥感影像分析和应用。

全色影像和多光谱影像具有不同的象元大小和投影系统，导致其直接配准存在困难。

针对这一问题，基于SIFT的配准算法得到了广泛应用。

SIFT算法通过检测图像中的关键点，并计算特征描述子，实现了图像的快速匹配和配准。

本文旨在基于SIFT算法，提出一种高分二号全色与多光谱影像配准算法，通过研究实验设计和实验结果，验证算法的有效性和性能。

最终，通过算法改进，提高配准的准确度和鲁棒性，为遥感影像处理领域的应用提供技术支持。

【字数：200】1.2 研究意义全色影像和多光谱影像在遥感领域中具有重要的应用价值，二者结合后能够获得更加丰富的信息。

全色与多光谱影像之间存在着空间失配的情况，这给后续的遥感影像处理和分析带来了困难。

开展全色与多光谱影像的配准研究具有重要意义。

对全色与多光谱影像进行准确配准可以提高影像的空间精度，有助于更准确地识别和分类地物信息。

配准后的影像可以更好地支撑地理信息系统和遥感监测应用，为资源调查、环境监测等提供重要数据支撑。

全色与多光谱影像的精确配准还可以为影像融合、变化检测等研究提供基础。

通过基于SIFT的高分二号全色与多光谱影像配准算法的研究，可以解决全色与多光谱影像配准过程中存在的问题，推动遥感影像处理技术的发展，提高遥感数据的利用效率和精度。

本研究具有重要的理论和应用意义。

2. 正文2.1 SIFT算法原理SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）算法是一种用于图像特征提取和匹配的经典算法，由David Lowe在1999年提出。

该算法主要分为四个步骤：尺度空间极值点检测、关键点定位、关键点方向确定和关键点描述子生成。

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。

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。

基于SIFT算法的图像配准算法研究的开题报告一、选题背景和意义图像配准是从不同视角、不同时间或不同传感器捕获的两幅或多幅图像之间搜索相互对应的像素点的过程。

图像配准已经成为计算机视觉、机器人、医学、遥感等领域中的一个重要问题，涉及到无人机监测、医学影像、安防监控等领域。

SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）算法是一种基于局部特征的图像配准算法，具有旋转不变性、尺度不变性、光照不变性等优点，在图像匹配、目标检测和识别等方面有着广泛应用。

因此，本文旨在研究基于SIFT算法的图像配准算法，以提高其在实际应用中的性能。

二、研究内容和方法2.1 研究内容本文将研究基于SIFT算法的图像配准方法，主要包括以下内容：1）SIFT算法理论基础及其算法流程；2）SIFT特征点检测、匹配、筛选及配准的方法；3）针对SIFT算法存在的问题进行优化改进，并在实验中进行验证；4）对不同场景下的图像进行配准实验，并对比分析不同算法的性能。

2.2 研究方法本文将采用以下研究方法：1）阅读相关文献，深入理解SIFT算法及其在图像配准中的应用；2）实现SIFT算法，并在大量数据集上进行实验验证；3）对SIFT算法进行优化改进，并在实验中进行比较；4）在不同场景下选用典型的图像进行实验，并进行结果比较和分析。

三、预期结果及创新点本文预期的结果为：1）研究并深入理解SIFT算法及其在图像配准中的应用；2）通过实验验证，得出不同情况下SIFT算法在图像配准中的表现并进行比较；3）提出改进之后的SIFT算法并在实验中进行验证；4）分析比较各种算法的优缺点及应用场景。

本文的创新点如下：1）针对SIFT算法在图像配准中存在的问题进行优化改进；2）研究不同场景下的图像配准效果，并进行比较分析；3）根据实验结果和理论分析，结合实际应用场景提出优化的SIFT算法，提高图像配准的准确率和效率。

四、进度安排本文的研究进度安排如下：1）第一周：阅读相关文献，制定研究计划和实验方案；2）第二周至第四周：实现SIFT算法，进行基本的图像特征点检测、匹配和配准；3）第五周至第七周：针对SIFT算法的优化改进，并对比分析实验结果；4）第八周至第十周：对不同场景下的图像进行实验，进行结果比较和分析；5）第十一周至第十二周：撰写论文初稿，并进行修改和完善；6）第十三周：进行论文的最终修改和定稿。

基于SIFT的高分二号全色与多光谱影像配准算法摘要：在遥感影像领域，全色与多光谱影像融合在一起可以提供更加丰富的信息，因此配准全色与多光谱影像成为了一个重要的问题。

本文基于尺度不变特征变换（SIFT）算法，针对高分二号卫星影像，提出了一种基于SIFT的全色与多光谱影像配准算法。

该算法首先对两幅影像进行SIFT特征提取，然后通过特征匹配和几何变换实现影像配准。

通过对实际影像进行实验验证，证明了该算法在配准精度和计算效率上的优越性。

关键词：SIFT算法；全色与多光谱影像；配准；特征提取；特征匹配一、引言近年来，随着卫星航天技术的不断发展，遥感影像在农业、环境监测、城市规划等领域得到了广泛的应用。

全色与多光谱影像融合是一种常见的图像融合技术，能够充分发挥全色影像的空间分辨率和多光谱影像的光谱信息，提供更加丰富的信息，因此在遥感影像的处理和应用中具有重要意义。

全色与多光谱影像融合的关键问题之一就是影像配准。

传统的影像配准方法主要基于像素级的配准，即通过寻找相互对应的像素点实现影像配准。

但是这种方法在存在大幅度旋转、缩放和视角变化的情况下，往往无法有效完成影像配准。

如何实现高精度和鲁棒性的全色与多光谱影像配准成为了一个重要的问题。

尺度不变特征变换（SIFT）算法正是一种能够有效解决这一问题的方法。

二、方法2.1 SIFT特征提取SIFT算法主要包括关键点检测和描述子生成两个部分。

在关键点检测阶段，SIFT算法使用高斯差分金字塔寻找图像中的极值点作为关键点。

在描述子生成阶段，SIFT算法将关键点周围的像素点灰度值构成的局部邻域划分为小块，并计算这些小块的梯度方向直方图作为关键点的描述子。

这些描述子具有尺度不变性和旋转不变性，能够在一定程度上保持特征点的稳定性。

在本文中，首先对全色影像和多光谱影像分别进行SIFT特征提取，得到它们各自的关键点和描述子。

2.2 特征匹配在得到全色影像和多光谱影像的SIFT特征后，接下来需要进行特征匹配。

基于SIFT和NCC的多源遥感影像配准方法王万同;刘鹏飞;韩志刚【期刊名称】《计算机工程与应用》【年(卷),期】2012(048)003【摘要】针对多源遥感影像的配准,提出了一种结合SIFT算法和归一化互相关(NCC)匹配算法的配准方法.该方法采用SIFT算法提取特征点并进行匹配得到一定数量的特征点对后,利用SIFT特征点的尺度和方向信息对NCC进行改进,进一步从未能匹配的特征点中获取匹配点对,经粗差滤除后得到有效的匹配特征点对,随之进行影像配准.方法结合了SIFT算法和NCC算法的优点,解决了多源遥感影像因辐射差异和几何差异造成的难以正确配准的问题.实验结果表明,算法具有较强的鲁棒性,并取得了较好的配准精度.%To resolve multi-source remote sensing image registration, a new method combining Scale Invariant Feature Transform (SIFT) algorithm and Normalized Cross Correlation(NCC) is proposed. This method adopts SIFT algorithm to match feature point and to get a certain amount of feather points, then uses the scale of SIFT feature points and directional information to improve NCC in order to get the matching point. After gross filtering the effective matching feather points, the image registration can be done. This algorithm combines the advantages of SIFT and NCC, and solves the problem that the multi-source remote images are difficult for correct registration because of geometric differences and radiometric differences. Experimental results show that this algorithm has strong robustness, and achieves high registration accuracy.【总页数】4页(P10-12,16)【作者】王万同;刘鹏飞;韩志刚【作者单位】河南大学环境与规划学院,河南开封475001;中国科学院地理科学与资源研究所,北京100101;中国科学院地理科学与资源研究所,北京100101;中国科学院地理科学与资源研究所,北京100101【正文语种】中文【中图分类】TP751【相关文献】1.一种基于相位一致性相关的多源遥感影像配准方法 [J], 范登科;潘励;叶沅鑫2.基于改进SIFT算法的多源遥感影像配准研究 [J], 焦斌亮;樊曼曼3.基于SIFT点特征和Canny边缘特征匹配的多源遥感影像配准研究 [J], 王万同;韩志刚;刘鹏飞4.一种利用点特征和互信息的多源遥感影像配准方法 [J], 周浩;叶沅鑫;王蕾5.基于SIFT算法的InSAR影像配准方法试验研究 [J], 喻小东;郭际明;黄长军;袁长征因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

第３７卷第１期红外与激光工程２００８年２月Ｖｏｌ．３７Ｎｏ．１ＩｎｆｒａｒｅｄａｎｄＬａｓｅｒＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＦｅｂ．２００８基于ＳＩＦＴ的图像配准方法刘小军１，杨杰１，孙坚伟２，刘志３（１．上海交通大学图像处理与模式识别研究所，上海２００２４０，２．中国科学院上海技术物理研究所，上海２０００８３，３．上海大学通信与信息工程学院，上海２０００７２）摘要：针对大尺度图像配准和不同传感器图像配准问题，介绍了一种基于ＳＩＦＴ的图像配准方法。

首先提取图像中适应尺度变化的不变特征点，在提取过程中加入多尺度Ｈａｒｒｉｓ检测算子，提高了匹配点对的重复率，通过聚类和归一化互信息准则对候选匹配点对的角度、尺度和位置特征进行迭代筛选，删除错误的匹配点对，最后得到正确的匹配点对，对图像进行配准。

实验结果表明：该方法能处理相似变换的图像配准。

关键词：尺度不变特征变换；图像配准；多尺度Ｈａｒｒｉｓ角点检测；归一化互信息中图分类号：ＴＰ３９１．４文献标识码：Ａ文章编号：１００７－２２７６（２００８）０１－０１５６－０５ＩｍａｇｅｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎａｐｐｒｏａｃｈｂａｓｅｄｏｎＳＩＦＴＬＩＵＸｉａｏ!Ｊｕｎ１，ＹＡＮＧＪｉｅ１，ＳＵＮＪｉａｎ!Ｗｅｉ２，ＬＩＵＺｈｉ３（１．ＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＩｍａｇｅＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇａｎｄＰａｔｔｅｒｎＲｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ，ＳｈａｎｇｈａｉＪｉａｏｔｏｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｓｈａｎｇｈａｉ２００２４０，Ｃｈｉｎａ；２．ＳｈａｎｇｈａｉＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＴｅｃｈｎｉｃａｌＰｈｙｓｉｃｓ，ＣｈｉｎｅｓｅＡｃａｄｅｍｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅｓ，Ｓｈａｎｇｈａｉ２０００８３，Ｃｈｉｎａ；３．ＳｃｈｏｏｌｏｆＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎａｎｄＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＳｈａｎｇｈａｉＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｓｈａｎｇｈａｉ２０００７２，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｏｒｅｓｏｌｖｅｔｈｅｌａｒｇｅｓｃａｌｅａｎｄｍｕｌｔｉｓｅｎｓｏｒｉｍａｇｅｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎ，ａｎｉｍｐｒｏｖｅｄｍｅｔｈｏｄｂａｓｅｄｏｎｓｃａｌｅｉｎｖａｒｉａｎｔｆｅａｔｕｒｅｓｔｒａｎｓｆｏｒｍ（ＳＩＦＴ）ｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄ．Ｆｉｒｓｔ，ｔｈｅｓｃａｌｅｉｎｖａｒｉａｎｔｆｅａｔｕｒｅｓｏｆｉｍａｇｅｓａｒｅｅｘｔｒａｃｔｅｄ，ａｎｄａｍｕｌｔｉ!ｓｃａｌｅＨａｒｒｉｓｃｏｒｎｅｒｄｅｔｅｃｔｉｏｎｏｐｅｒａｔｏｒｉｓａｄｄｅｄｉｎｔｈｅｐｒｏｃｅｓｓ，ｗｈｉｃｈｉｎｃｒｅａｓｅｓｔｈｅｒｅｐｅａｔａｂｉｌｉｔｙｏｆｍａｔｃｈｉｎｇｐｏｉｎｔｐａｉｒｓ．Ｔｈｅｎ，ａｆｔｅｒｄｅｌｅｔｉｎｇｔｈｅｆａｌｓｅｍａｔｃｈｉｎｇｐｏｉｎｔｓｂｙｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇａｎｄｎｏｒｍａｌｉｚｅｄｍｕｔｕａｌｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ（ＮＭＩ）ｆｏｒｔｈｅｒｏｔａｔｉｏｎａｎｇｌｅ，ｓｃａｌｅａｎｄｐｏｓｉｔｉｏｎｏｆｔｈｅｃａｎｄｉｄａｔｅｍａｔｃｈｉｎｇｐｏｉｎｔｐａｉｒｓ，ｔｈｅｃｏｒｒｅｃｔｍａｔｃｈｉｎｇｐｏｉｎｔｓａｒｅｆｏｕｎｄ．Ｆｉｎａｌｌｙ，ｔｈｒｏｕｇｈｔｈｅｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎｅｑｕａｔｉｏｎｓｆｏｒｍｅｄｂｙｃｏｒｒｅｃｔｍａｔｃｈｉｎｇｐｏｉｎｔｓ，ｔｈｅｉｍａｇｅｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎｃａｎｂｅｆｉｎｉｓｈｅｄ．Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅｍｅｔｈｏｄｃａｎｄｅａｌｗｉｔｈｓｉｍｉｌａｒｉｔｙｔｒａｎｓｆｏｒｍｉｎｉｍａｇｅｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：Ｓｃａｌｅｉｎｖａｒｉａｎｔｆｅａｔｕｒｅｓｔｒａｎｓｆｏｒｍ；Ｉｍａｇｅｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎ；Ｍｕｌｔｉ!ｓｃａｌｅＨａｒｒｉｓｃｏｒｎｅｒｄｅｔｅｃｔｉｏｎ；Ｎｏｒｍａｌｉｚｅｄｍｕｔｕａｌｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ收稿日期：２００７－０４－１０；修订日期：２００７－０５－０６基金项目：国家自然科学基金资助项目（６０６７５０２３；６０６０２０１２）作者简介：刘小军（１９７８－），男，陕西扶风人，博士生，研究方向为图像配准及目标跟踪。

基于SIFT的高分二号全色与多光谱影像配准算法摘要:高分二号卫星是我国自主研发的空间遥感信息获取系统之一，它搭载了全色与多光谱传感器，提供高分辨率的遥感影像数据。

由于高分二号卫星的全色与多光谱影像具有不同的光谱和空间分辨率，因此对其进行影像配准是进行遥感数据的混合和融合分析的必要步骤。

本文提出了一种基于尺度不变特征转换（SIFT）的高分二号全色与多光谱影像配准算法，该算法可以有效地解决影像配准中的旋转、平移和尺度变换等问题。

实验结果表明，该算法能够对高分二号全色与多光谱影像进行准确的配准，为后续的遥感影像处理和分析提供了有力的支持。

1.引言高分二号卫星是我国一颗重要的遥感卫星，它具有高分辨率和多光谱的特点，可以提供丰富的地理信息数据。

在高分二号卫星的数据处理过程中，影像配准是一项重要的任务，它可以将全色与多光谱影像进行对准，为后续的数据分析和应用提供准确的参考。

影像配准是指将不同影像源或同一场景的不同时间影像，通过寻找对应关系，使其在某种几何和光谱空间上达到一致。

常用的影像配准方法包括基于特征的方法、基于模板的方法和基于变换的方法等。

基于特征的方法是一种较为常用和有效的算法，它可以通过提取图像的特征点并寻找这些特征点之间的对应关系，来实现影像的配准。

2.方法本文提出了一种基于SIFT的高分二号全色与多光谱影像配准算法。

SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）是一种图像特征提取和匹配的算法，它具有尺度不变性和旋转不变性等优点，可以有效地解决影像配准中的旋转、平移和尺度变换等问题。

具体实现步骤如下：（1）在全色影像和多光谱影像中提取SIFT特征点。

对两幅影像进行预处理，包括灰度化、直方图均衡化和高斯模糊等。

接着，利用SIFT算法提取影像的关键点和特征描述子。

（2）通过特征匹配找到两幅影像之间的对应关系。

利用SIFT算法提取的特征描述子，通过计算两幅影像之间的特征点距离，来确定匹配关系。

基于SIFT的高分二号全色与多光谱影像配准算法摘要：高分二号卫星是中国自主研发的一种多模式观测卫星，具有全色和多光谱两种不同分辨率的成像模式。

图像配准是遥感领域的一个重要问题，对于融合不同分辨率、不同波段的遥感影像具有重要意义。

本文提出了一种基于尺度不变特征变换（SIFT）的高分二号全色与多光谱影像配准算法，该算法通过提取影像的SIFT关键点，并利用关键点的特征描述子进行特征匹配，最终实现了高分二号全色与多光谱影像的精确配准。

实验结果表明，该算法具有较高的配准精度和鲁棒性，适用于高分二号卫星数据的影像配准任务。

1.引言高分二号卫星是中国自主研发的一种多模式观测卫星，主要用于地球资源调查、环境监测、城市规划等领域。

该卫星具有全色和多光谱两种不同分辨率的成像模式，全色影像的分辨率为1米，多光谱影像的分辨率为4米。

由于全色和多光谱影像具有不同的分辨率和波段信息，因此需要进行影像配准后才能进行融合和后续的数据处理分析。

影像配准是将多幅遥感影像中的同一地物或场景对准到同一坐标系下的一个过程，对于融合不同分辨率、不同波段的遥感影像具有重要意义。

目前，常用的影像配准方法包括基于特征点的配准方法、基于控制点的配准方法、基于区域的配准方法等。

基于特征点的配准方法由于其在不同光照条件、视角变化等情况下具有较好的鲁棒性而得到了广泛的应用。

尺度不变特征变换（Scale-Invariant Feature Transform，SIFT）是一种基于局部特征的图像配准算法，具有很好的尺度不变性和旋转不变性，在遥感影像配准中具有较好的效果。

本文针对高分二号全色和多光谱影像进行配准问题，提出了一种基于SIFT的影像配准算法，并进行了实验验证。

2.1 SIFT算法原理SIFT算法由Lowe于1999年提出，它是一种基于局部不变特征的图像配准算法。

SIFT 算法主要分为尺度空间极值检测、关键点精确定位、方向分配和特征描述子生成四个步骤，其关键在于通过DoG（差分高斯）金字塔检测图像的极值点，并且确定这些极值点的位置、尺度和方向信息。

基于SIFT的高分二号全色与多光谱影像配准算法随着遥感技术的发展，高分辨率的全色影像与低分辨率的多光谱影像成为了一种常见的组合形式，可以提供丰富的空间和光谱信息。

由于这两种影像的分辨率和采集时间存在差异，因此需要对其进行配准，以实现准确的信息提取和分析。

基于尺度不变特征变换（SIFT）的配准算法是一种常用的配准方法，它能够自适应地提取出图像中的不变特征点，并能够处理图像旋转、尺度变化和光照变化等问题。

下面将详细介绍基于SIFT的高分二号全色与多光谱影像配准算法。

将全色影像和多光谱影像进行预处理，包括去噪和直方图均衡化等操作，以提高图像质量和对比度。

然后，利用SIFT算法在两幅影像中提取特征点。

SIFT算法分为关键点检测和特征描述两个步骤。

在关键点检测阶段，SIFT算法通过寻找图像中的尺度空间极值点来检测关键点，这些极值点对于图像的旋转和尺度变化具有不变性。

在特征描述阶段，SIFT算法基于关键点附近的图像梯度和特征点的尺度信息生成高维向量描述每个关键点的局部图像特征。

接下来，利用SIFT算法计算两幅影像的特征点之间的匹配关系。

SIFT算法通过计算两个特征向量之间的欧氏距离来确定它们之间的相似度，从而进行特征点的匹配。

为了提高匹配的准确性，通常会采用一些优化方法，如RANSAC算法，来排除误匹配点。

利用特征点的配准结果来进行影像配准。

基于特征点的配准方法可以通过计算相似变换矩阵来实现影像的平移、旋转和尺度调整等操作。

根据配准结果，可以将全色影像与多光谱影像进行像素级的配准，从而实现它们之间的对应关系。

基于SIFT的高分二号全色与多光谱影像配准算法可以通过自适应地提取图像中的不变特征点，并利用特征点的匹配关系来实现影像的精确配准。

这种方法具有较强的鲁棒性和准确性，在实际应用中具有一定的可行性和可靠性。

摘要图像匹配是指通过一定的算法在两幅或多幅影像之间识别同名点的过程。

图像匹配技术是图像处理技术中的重要研究内容，是图像信息领域之中的一项重要技术，同时它也是其它一些图像分析技术的基础。

正由于其应用的广泛性，使得匹配算法的研究逐步走向成熟。

图像匹配是一个多步骤的过程，不同的匹配算法之间步骤也会有很大的不同，效果也有较大的出入。

SIFT算法是一种基于尺度空间的算法，该算法特征是图像的局部特征，使其对旋转、尺度缩放、亮度变化具有保持不变性，对视角变化、方式变换、噪声也具有良好的稳定性，同时SIFT算法具有独特性好、信息量丰富，运行速度快等特点。

本课题研究了基于SIFT算法的图像匹配方法，论述了SIFT算法的实现过程。

通过实验，探寻SIFT在亮度变化、尺度变化、旋转变化下的匹配效果。

并运用SIFT 算法实现物体识别。

关键字：图像匹配，尺度空间，稳定性， SIFT算法，物体识别ABSTRACTImage matching refers to the process of identify homonymy points between two or more images by a certain algorithm. Generally speaking, Image matching technology is of important, not only in the application of image processing technology, but also in the field of pattern information. Besides, it is also the basis of some other technology of image analysis. Therefore, it would seem that further investigation about image matching technology is needed.Image matching is a multi-step process. Different matching algorithm would have different calculate steps and results. In addition, SIFT is an algorithm based on scale-space, which feature is the local features of the image, its rotation, scale zooming, brightness variation have the advantage of invariability, and the change of viewpoint ,pattern transformation, noise also has good trait of stability. Meanwhile, the SIFT algorithm has the characteristics of good uniqueness, huge information, faster running speed and so on.This article presents that the method of image matching what based on SIFT algorithm, and summarize that the implementation procedure of SIFT algorithm as well as explores the matching results of SIFT in the aspect of brightness variation, scale variation and Rotation variation.Besides, it also discusses the way of object recognition by use of SIFT algorithm.Keywords:image matching, scale-space, stability, SIFT algorithms, object recognition1 绪论 (1)1.1研究的背景及意义 (1)1.2国内外研究现状 (2)1.3研究内容和目标 (3)1.4 章节安排 (3)2 图像匹配 (5)2.1 图像匹配技术概述 (5)2.2 图像匹配技术的定义 (5)2.3 图像匹配算法分类 (6)2.4 本章小结 (6)3 尺度空间理论 (7)3.1 尺度空间理论 (7)3.2 高斯尺度空间 (7)3.3 本章小结 (8)4 SIFT特征匹配 (9)4.1 图像的初始 (10)4.2 尺度空间极值检测 (10)4.3 精确定位特征点的位置和所在的尺度 (14)4.4 确定特征点的主方向 (17)4.5 生成SIFT特征向量 (18)4.6 SIFT特征向量的匹配 (20)4.7 本章小结 (21)5 实验结果及分析 (23)5.1 SIFT特征提取实验结果 (23)5.2 特征匹配实验结果 (24)5.3 图像匹配应用——物体识别 (29)5.3 本章小结 (36)6 总结与展望 (38)6.1 总结 (38)6.2 展望 (38)参考文献 (40)致谢 (41)附录 (42)1.1研究的背景及意义二十一世纪，人们进入一个信息爆炸的时代，获取的信息的方式也呈现出多样性，早已不仅仅局限在数字、符号、文本等信息，越来越多的信息是以图像的信息在传递，图像信息的比重也越来越大，人们已经从一个读字的时代逐渐在迈向一个读图时代。

基于SIFT特征的图像配准（附Matlab源代码）本文先给出了采用SIFT方法进行图像配准的实验原图以及实验结果，最后附上Matlab 源代码。

实验一：实验一的图像（见图1.1）是本人自己拍摄的，然后由软件裁剪成400×400像素而成，其中参考图像和待配准图像之间有重叠部分，且具有一定的旋转。

这是一般难度的图像配准。

（图1.1 参考图像（左图）和待配准图像（右图））经过筛选后的能作为配准控制点的SIFT匹配特征点对见下图1.2所示。

（图1.2 经过筛选后的能作为配准控制点的SIFT匹配特征点对）配准后的图像见下图1.3所示。

（1.3 配准后的图像）实验二：实验二的图像（见图2.1）是本人自己在同一地点不同角度拍摄的，然后由软件裁剪成600×450像素而成，其中参考图像和待配准图像之间有重叠部分，且具有一定的旋转。

这是具有一定难度的图像配准。

（图2.1 参考图像（左图）和待配准图像（右图））经过筛选后的能作为配准控制点的SIFT匹配特征点对见下图2.2所示。

（图2.2 经过筛选后的能作为配准控制点的SIFT匹配特征点对）配准后的图像见下图1.3所示。

（2.3 配准后的图像）实验三：实验三的图像（见图3.1）是两幅SAR图像，大小为400×400像素，其中参考图像和待配准图像之间有重叠部分，且具有一定的旋转。

这是具有难度的图像配准。

（图3.1 参考图像（左图）和待配准图像（右图））经过筛选后的能作为配准控制点的SIFT匹配特征点对见下图3.2所示。

（图3.2 经过筛选后的能作为配准控制点的SIFT匹配特征点对）配准后的图像见下图3.3所示。

（3.3 配准后的图像）要自行下载，下载链接为/s/1pJL4SB5，需要*.m格式的源代码的，到/download/destiny0321/9204877进行下载。

Zoo_main.mclose all;clear all;clc;im1=imread('image data\image3_1.jpg'); im2=imread('image data\image3_2.jpg');gray1=zoo_x2gray(im1);gray2=zoo_x2gray(im2);[des1,loc1]=zoo_sift(gray1);[des2,loc2]=zoo_sift(gray2);figure;zoo_drawPoints(im1,loc1,im2,loc2);Num=3;Thresh=0.85;match=zoo_BidirectionalMatch(des1,des2,Num ,Thresh);clear des1des2loc1=loc1(match(:,1),:);loc2=loc2(match(:,2),:);figure;zoo_linePoints(im1,loc1,im2,loc2);agl=zoo_getRotAgl(loc1,loc2);figure;zoo_drawRotAglHist(agl);opt=zoo_optIndex(agl);loc1=loc1(opt,:);loc2=loc2(opt,:);figure;zoo_linePoints(im1,loc1,im2,loc2);T=zoo_getTransMat(gray1,loc1,gray2,loc2); im=zoo_imRegist(im1,im2,T);figure,imshow(im);zoo_x2gray.mfunction gray=zoo_x2gray(im)if length(size(im))==3gray=rgb2gray(im);elsegray=im;endgray=uint8(medfilt2(double(gray)));zoo_sift.mfunction [des,loc]=zoo_sift(im)[row,col]=size(im);f=fopen('tmp.pgm','w');if f==-1error('Could not create file tmp.pgm.'); endfprintf(f, 'P5\n%d\n%d\n255\n', col, row); fwrite(f,im','uint8');fclose(f);if isunixcommand = '!./sift ';elsecommand = '!siftWin32 ';endcommand = [command ' <tmp.pgm >tmp.key']; eval(command);g=fopen('tmp.key','r');if g==-1error('Could not open file tmp.key.');end[header,cnt]=fscanf(g,'%d %d',[1 2]);if cnt~=2error('Invalid keypoint file beginning.'); endnum=header(1);len=header(2);if len~=128error('Keypoint descriptor length invalid (should be 128).');endloc=double(zeros(num,4));des=double(zeros(num,128));for k=1:num[vector,cnt]=fscanf(g, '%f %f %f %f', [1 4]);if cnt~=4error('Invalid keypoint file format');endloc(k,:)=vector(1,:);[descrip, count] = fscanf(g, '%d', [1 len]);if (count ~= 128)error('Invalid keypoint file value.');enddescrip = descrip / sqrt(sum(descrip.^2));des(k, :) = descrip(1, :);endfclose(g);for k=1:size(des,1)des(k,:)=des(k,:)/sum(des(k,:));enddelete tmp.key tmp.pgmzoo_drawPoints.mfunction zoo_drawPoints(im1,loc1,im2,loc2)im=zoo_appendingImages(im1,im2);imshow(im);hold onset(gcf,'Color','w');plot(loc1(:,2),loc1(:,1),'r*',loc2(:,2)+size(im1,2),l oc2(:,1),'b*');hold offzoo_BidirectionalMatch.mfunctionmatch=zoo_BidirectionalMatch(des1,des2,Num ,Thresh)X=sum(des1.^2,2);Y=sum(des2.^2,2);XY=des1*des2';zoo_BidirectionalMatchcorr=XY./sqrt(X*Y');[corr1,ix1]=sort(corr,2,'descend');corr1=corr1(:,1:Num);ix1=ix1(:,1:Num);[row1,col1]=find(corr1>Thresh);match12=zeros(length(row1),2);match12(:,1)=row1;match12(:,2)=ix1(size(corr1,1)*(col1-1)+row1); 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elseim(1+cY:row1+cY,1+cX:col1+cX)=im1; endT=T^(-1);for i=1:size(im,1)for j=1:size(im,2)xy1=[j-cX;i-cY;1];xy2=round(T*xy1);nx=xy2(1);ny=xy2(2);if nx>=1 && nx<=col2 && ny>=1 &&ny<=row2if i<=cY || i>=cY+row1 || j<=cX || j>=cX+col1if dim==3im(i,j,:)=im2(ny,nx,:);elseim(i,j)=im2(ny,nx);endendendendendim=imCrop(im);im=uint8(im);function im=imCrop(pic)if length(size(pic))==3gray=rgb2gray(pic);elsegray=pic;endSZ=length(gray);k=1;while k<SZif any(any(gray(k,:)))breakendk=k+1;endceil=k;k=SZ;while k>0if any(any(gray(k,:)))breakendk=k-1;endbottom=k;k=1;while k<SZif any(any(gray(:,k)))breakendk=k+1;endleft=k;k=SZ;while k>0if any(any(gray(:,k)))breakendk=k-1;endright=k;if length(size(pic))==3im=pic(ceil:bottom,left:right,:);elseim=pic(ceil:bottom,left:right);endzoo_appendingImages.mfunction im=zoo_appendingImages(im1,im2) if length(size(im1))==3[row1,col1,~]=size(im1);[row2,col2,~]=size(im2);if row1<=row2im1=[im1;zeros(row2-row1,col1,3)];elseim2=[im2;zeros(row1-row2,col2,3)];endelse[row1,col1]=size(im1);[row2,col2]=size(im2);if row1<=row2im1=[im1;zeros(row2-row1,col1)];elseim2=[im2;zeros(row1-row2,col2)];endendim=[im1,im2];zoo_optIndexfunction opt=zoo_optIndex(agl) [n,xout]=hist(agl,180);alpha=0.75;[~,IX]=find(n>alpha*max(n));n=n(IX);xout=xout(IX);theta=sum(xout.*n)/sum(n);rg=[theta-1,theta+1];opt=[];for k=1:length(agl)if agl(k)>=rg(1) && agl(k)<=rg(2) opt=[opt,k];endif length(opt)>=16breakendend。

基于SIFT的高分二号全色与多光谱影像配准算法图像配准是指将不同视角或不同时间拍摄的图像进行平移、旋转、缩放等几何变换，使得它们在像素级别上对应对齐。

图像配准在许多领域具有广泛的应用，例如航空遥感、医学影像处理和计算机视觉等。

高分二号卫星是我国自主研制的一颗高分辨率遥感卫星，具有全色和多光谱两种成像模式。

全色影像具有较高的空间分辨率，而多光谱影像则能提供更丰富的光谱信息。

将高分二号的全色影像与多光谱影像进行配准，可以充分利用两种不同角度的数据，提供更全面和精确的信息。

本文提出了一种基于SIFT（尺度不变特征转换）算法的高分二号全色与多光谱影像配准算法。

SIFT算法是一种基于局部特征的图像配准算法，具有尺度不变性和旋转不变性等优点，适用于不同视角和光照条件下的图像配准。

对全色影像和多光谱影像进行预处理，包括图像灰度化、直方图均衡化和高斯滤波等操作，以增强图像的对比度和清晰度。

然后，使用SIFT算法检测和描述影像中的关键点和特征描述符。

接下来，通过匹配两幅影像中的特征点，确定它们之间的对应关系。

采用最小二乘法或随机采样一致性算法（RANSAC）求解变换矩阵，实现全色影像到多光谱影像的几何变换。

对配准后的影像进行精细调整和质量评估。

可以通过交叉验证和均方根误差等评价指标，对配准结果进行量化分析，并进行必要的调整和优化。

实验结果表明，基于SIFT算法的高分二号全色与多光谱影像配准算法具有较高的配准精度和鲁棒性。

与传统的基于特征点匹配的配准方法相比，该算法能够实现自动特征提取和匹配，减少了人工干预和误差。

基于SIFT的高分二号全色与多光谱影像配准算法可以有效地实现两种不同模式影像的配准，为高分辨率遥感影像的后续分析和应用提供了可靠的数据基础。

基于SIFT算法和马氏距离的无人机遥感图像配准
陈裕;刘庆元
【期刊名称】《测绘与空间地理信息》
【年(卷),期】2009(32)6
【摘要】提出了一种基于SIUF和马氏距离的无人机遥感图像配准方法.该方法首先使用SIUF算法进行特征点的查找和匹配.由于SIFT算法只考虑点的局部特征信息,没有处理匹配后特征点对的几何分布信息.为了提高特征点对的精度,本文使用马氏距离对SIFT算法得到的结果进行再处理得到新的特征点对.最后,利用新的特征点对进行图像配准.较之以往,该方法可以得到更多的、正确的匹配点对.数值试验证明了该方法的有效性和鲁棒性.
【总页数】4页(P50-53)
【作者】陈裕;刘庆元
【作者单位】中南大学信息物理工程学院,湖南,长沙,410083;中南大学信息物理工程学院,湖南,长沙,410083
【正文语种】中文
【中图分类】TN911.73
【相关文献】
1.基于SIFT算法的无人机遥感图像拼接技术 [J], 王茜;宁纪锋;曹宇翔;韩文霆
2.基于SIFT算法的遥感图像配准系统设计与应用 [J], 张正源
3.基于优化SIFT算法的无人机遥感作物影像拼接 [J], 贾银江;徐哲男;苏中滨;靳思
雨;Arshad M. Rizwan
4.基于DSP的无人机遥感影像SIFT算法设计与实现 [J], 孙鹏; 肖经; 赵海盟; 刘帆; 晏磊; 赵红颖
5.基于改进SIFT算法的无人机遥感图像匹配 [J], 任伟建;王子维;康朝海
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