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使用影像匹配技术进行遥感图像配准的方法和工具随着遥感技术的快速发展，遥感图像在地理信息系统、环境监测、农业生产等领域得到了广泛应用。
然而，由于受到各种因素的影响，遥感图像之间存在着位置、尺度、方向等差异，这就给图像分析和处理带来了一定的困难。
为了解决这个问题，人们研究出了遥感图像配准技术，其中影像匹配技术是其中一种常用的方法。
影像匹配是指将不同图像中相应位置的像素进行对齐和匹配，以实现图像间的准确对比和融合。
遥感图像的影像匹配技术通常分为两类：基于特征点的匹配和基于区域的匹配。
基于特征点的匹配方法是最常见和基础的一种匹配算法。
该方法通过提取图像中的特征点，比如角点、边缘等，然后计算特征点的描述子，再通过描述子的相似性进行匹配。
在匹配过程中，通常采用各种几何变换模型，如仿射变换、透视变换等，来描述图像间的差异。
该方法的优点是计算量较小、速度较快，能够对几乎所有类型的遥感图像进行匹配。
然而，由于特征点的提取和匹配过程中存在遮挡、光照变化等干扰因素，基于特征点的匹配方法往往存在一定的不准确性。
基于区域的匹配方法是一种相对于特征点匹配更为复杂的匹配方法。
该方法利用图像的颜色、纹理、形状等特征进行匹配，以提高匹配的准确性。
一种常用的基于区域的匹配算法是基于灰度共生矩阵（GLCM）的匹配算法。
GLCM是描述图像纹理特征的一种统计方法，通过计算图像灰度级邻域像素间的灰度共生矩阵，可以得到图像的纹理信息。
在匹配过程中，通过比较不同图像间的GLCM特征来确定最佳匹配区域。
虽然基于区域的匹配方法准确性较高，但其计算复杂度较高，处理时间较长，适用性也相对较差。
除了上述的匹配方法，还有一些专门用于影像匹配的工具和软件。
例如，ENVI、Erdas等商业软件都提供了图像配准的功能模块，可以方便地进行影像配准操作。
此外，还有一些开源软件，如OpenCV、SIFT等，也提供了图像配准的开发库和算法。
用户可以根据自己的需求选择合适的工具和软件来进行影像配准。
基于灰度共生矩阵的图像特征抽取方法介绍与实验验证图像特征抽取在计算机视觉和图像处理领域中起着至关重要的作用。
其中，灰度共生矩阵（Gray-Level Co-occurrence Matrix, GLCM）是一种常用的特征提取方法。
本文将介绍GLCM的原理和应用，并通过实验验证其有效性。
一、灰度共生矩阵的原理灰度共生矩阵是一种统计特征提取方法，用于描述图像中不同像素之间的灰度关系。
它通过统计图像中每对像素之间的灰度级出现的频率来构建矩阵。
具体而言，对于给定的灰度级d和偏移量（或距离）h，灰度共生矩阵中的元素GLCM(d, h)表示在给定偏移量h的情况下，像素对(i, j)的灰度级分别为d和d+h的概率。
灰度共生矩阵的构建可以通过以下步骤完成：1. 将图像转换为灰度图像；2. 定义偏移量h和灰度级d的范围；3. 对于每个像素(i, j)，统计以偏移量h为距离的像素对(i, j)和(i+h, j)的灰度级出现的频率，并将其记录在GLCM中对应的位置。
二、灰度共生矩阵的应用灰度共生矩阵可以用于提取图像的纹理特征。
通过对GLCM进行统计分析，可以得到一系列用于描述图像纹理的特征参数。
常用的特征参数包括：1. 对比度（Contrast）：描述图像中不同灰度级像素对之间的对比度；2. 相关性（Correlation）：描述图像中不同灰度级像素对之间的线性相关性；3. 能量（Energy）：描述图像中不同灰度级像素对出现的概率；4. 熵（Entropy）：描述图像中不同灰度级像素对的不确定性；5. 逆差矩阵（Inverse Difference Moment）：描述图像中不同灰度级像素对的聚集程度。
这些特征参数可以用于图像分类、目标检测、图像检索等应用。
三、实验验证为了验证灰度共生矩阵的有效性，我们进行了一组实验。
实验使用了一组包含不同纹理的图像，包括木纹、石纹、布纹等。
首先，我们对每张图像计算其灰度共生矩阵，并提取出上述特征参数。
第31卷第9期2006年9月武汉大学学报#信息科学版Geo matics and Informat ion Science of W uhan U niver sity V ol.31N o.9Sept.2006收稿日期:2006-06-27。
文章编号:1671-8860(2006)09-0761-04文献标志码:A一种有效的基于灰度共生矩阵的图像检索方法王 波1 姚宏宇1 李弼程1(1 信息工程大学信息工程学院,郑州市俭学街7号,450052)摘 要:提出了一种基于广义图像灰度共生矩阵的图像检索方法。
该方法首先将原图像作平滑处理得到平滑图像,然后将原图像和平滑图像组合得到广义图像灰度共生矩阵,提取该矩阵的统计特征量,最后将该统计量组成归一化向量用以检索。
实验结果表明,本方法的效果要优于单纯的灰度共生矩阵法。
关键词:图像检索;基于内容的检索;平滑图像;共生矩阵中图法分类号:T P751;P237.3基于内容的图像检索[1]主要采用较低层次的图像特征,如颜色、纹理和形状等。
至于高层次的语义特征,由于在图像内容表示中出现的/语义鸿沟0问题[2]的解决还有待突破,而颜色、纹理和形状易于实现特征的自动提取,因而,现有的一些图像检索系统大都采用这几种特征或将这几种特征综合起来应用。
在图像检索中,较常用的纹理特征主要有Tamura 纹理特征、自回归纹理模型、方向性特征、小波变换和共生矩阵等形式[3]。
这些纹理分析方法的共同点就是提取了那些在特定纹理描述中最重要的特征,突出纹理的不同方面。
其中,基于共生矩阵的纹理检索算法被广泛应用。
共生矩阵法[4,5],又称为灰度联合概率矩阵法(灰度共生概率矩阵法),是对图像的所有像元进行统计调查,以便描述其灰度分布的一种方法。
此方法在多数情况下是有效的,但由于灰度共生矩阵本身具有方向性,从该矩阵提取的统计量只能反映某一方向的信息。
虽然检索时采用了4个方向的统计量作平均,但还是不能很好地表达图像的全局信息。
面向图像分类的SAR与可见光图像融合陈磊;杨风暴;王志社;纪利娥【摘要】SAR和可见光图像成像机理不同,图像差异较大,较难取得良好的融合效果.本文直接面向SAR图像分类,在NSCT变换融合框架下,利用遗传算法搜索低频加权系数,高频系数采用空间频率取大规则对SAR和可见光图像进行融合.实验结果表明本文方法获得的融合图像分类效果更好,更加有利于图像识别等后续处理.【期刊名称】《激光与红外》【年(卷),期】2013(043)011【总页数】5页(P1291-1295)【关键词】图像融合;图像分类;NSCT;遗传算法【作者】陈磊;杨风暴;王志社;纪利娥【作者单位】中北大学信息与通信工程学院,山西太原030051;中北大学信息与通信工程学院,山西太原030051;中北大学信息与通信工程学院,山西太原030051;中北大学信息与通信工程学院,山西太原030051【正文语种】中文【中图分类】TP391.411 引言近年来，随着航天技术的迅猛发展，SAR(合成孔径雷达)越来越受到人们的关注，SAR能够穿透云层和雨区，具有全天时、全天候的工作特性，而且SAR还可以深入地表、穿透植被，改变 SAR的波长可以得到植被上层甚至地下的图像信息［1］。
SAR通过物体的几何特性和介电特性得到图像信息，由于不同目标的微波反射特性受频率、反射角和极化方式的影响而不同，使得在SAR图像上呈现较多的地物纹理特征［2］。
而可见光图像对目标的物理和化学属性更为敏感，所以图像主要反映不同地物的轮廓和光谱信息。
因此将SAR图像与可见光图像进行融合，充分利用两者的互补信息，在保持图像纹理信息的同时，尽可能地增加光谱信息，以便于后续的目标识别等。
SAR与可见光图像融合算法，目前主要是基于灰度调制和多分辨率融合框架的。
文献［3］提出基于灰度调制的融合方法，将可见光图像经IHS变换提取的I分量与SAR低频信息的比率进行调制，以加入SAR图像的纹理细节信息。
第11卷 第1期2007年1月遥 感 学 报J OURNAL OF REMOTE SENSI N GV o.l 11,N o .1Jan .,2007收稿日期:2004-09-30;修订日期:2006-05-10基金项目:江苏省高校自然基金项目(编号:04KJ D420193)和徐州师范大学重点基金(编号:04XLA12)。
作者简介:林 卉(1973 ),男,讲师,2001年毕业于武汉大学摄影测量与遥感专业,获工学硕士学位,现从事遥感图像边缘提取、图像融合、I nSAR 技术的研究工作。
已发表论文30余篇,合编教材3部。
E-m ai:l li nhu i xznu@126.co m 。
文章编号:1007-4619(2007)01-0062-07基于多分辨率分析的灰度调制影像融合方法研究林 卉1,张连蓬1,张庆利1,肖剑平2(1.徐州师范大学国土信息与测绘工程系,江苏徐州 221116; 2.武汉市勘测设计研究院,湖北武汉 430022)摘 要: 在遥感图像处理中,由于应用的需要,已经有很多算法可以用来融合高分辨率的全色影像和低分辨率的多光谱影像。
本文阐述了小波变换的M all a t 算法和a T rous(多孔)算法,在此基础上,作者提出了一种基于多分辨率分析的灰度调制影像融合方法(M RAGM 算法),以SPOT 全色影像与TM 多光谱影像融合为例,详细给出了算法和解算步骤,最后分别用三种方法对SPOT 高分辨率全色影像和TM 低分辨率多光谱影像进行了融合,并且对融合后的影像从定性和定量方面都进行了评价,可以得出MRAGM 方法比M a llat 算法和a T rous(多孔)算法的融合效果要好。
关键词: 影像融合;多分辨率分析;M RAGM 算法;影像融合评价中图分类号: TP751.1 文献标识码: AI mage Fusion R esearch on the Basis ofM ult-i resol uti onAnal ysis Grey M odul ationL I N H ui 1,Z HANG L i an -peng 1,Z HANG Q i ng -li 1,X I AO Ji an -pi ng2(1.S c hool of Geod es y an d G e o m a ti c of X uzhou N or m al Universit y ,Jian g su X uzhou 221116,C hina ;2.Wuhan d esi g n and researc h institute o f e xploration an d surveyi ng ,H ubeiWuhan 430022,C hina )Abstract : In the course of re m ote sensi ng m i age processi ng ,i n or der to meet the application needs ,no w,m any a l gorithm s have been provided for the fusi on bet w een hi gh -resoluti on panc hro m atic m i age and lo w-resolut i on mu lt-i spectra l m i age .Th i s paper infers M all at algorith m and a T rous(porous algorith m )al gorith mtheoretically ,then prov i des specific calculat i on procedure .On the basi s of the m,mult-i resolut i on analysis grey modu l ation(M RAGM algorithm)is put for w ard ,at the sa m e tm i e ,ta k i ng the f usion bet w een SP OT m i age and TM m i age as an exa mple .A t last ,three ki nds of method are used for m i age f usion bet ween SP OT h i gh -resolut i on panchro mat i c m i age and T M l o w-reso l utionmult-i spectral m i age respectively ,and the f used m i age has been evaluated fr o m qualitative and quantitative aspect .The concl usion is dra wn that the ne w m ethod pr oposed i n th i s paper i s better t han other kinds of fusi on algorith m.K ey words : m i age f usion ;mult-i resoluti on ana l ysis ;M RAGM algorithm;m i age fusi on evaluati on1 引 言在遥感图像处理中,由于应用的需要,已经有很多算法可以用来融合高分辨率的全色影像和低分辨率的多光谱影像。
专利名称：一种基于灰度中列数参照的多聚焦图像融合方法和系统
专利类型：发明专利
发明人：刘伟,王然,叶志伟,王春枝,黄千,胡明威,汤远志,汪封文,詹思楷,曹烨,张艾欣
申请号：CN201910061302.2
申请日：20190123
公开号：CN109886903A
公开日：
20190614
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明公开了一种基于灰度中列数参照的多聚焦图像融合方法和系统。
该方法包括：对配准后的灰度图像A和B，读取每一像素点的灰度值并计算各自图像的灰度中列数，然后根据A和B两幅源图像上每一点像素的灰度值距离源图像灰度中列数的大小来完成图像融合。
该方法简单有效融合以后得到的图像具有更多的细节信息，有利于图像的进一步分析、处理与理解，能明显提高融合图像的对比度，同时与传统的图像融合方法相比，也是一种快速融合方法。
申请人：湖北工业大学
地址：430068 湖北省武汉市武昌区南湖李家墩1村1号
国籍：CN
代理机构：武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙)
代理人：王琪
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遥感影像配准中出现的不同影像段落匹配问题的解决方法遥感影像配准是将不同影像段落进行匹配，以使它们在相同的坐标系下对齐。
在遥感图像处理中，配准是一个非常重要的步骤，它对于提取图像信息、监测变化、制作准确的地图和进行地表分析等应用领域都十分关键。
然而，由于许多原因，遥感影像配准中往往会出现不同影像段落的匹配问题，这就需要寻找解决方法。
首先，不同影像段落匹配问题的根源之一是影像的姿态和形变。
由于拍摄角度、拍摄高度以及地球表面的地形变化，相同地区的不同影像段落会出现一定程度的形变。
为了解决这一问题，可以利用几何校正方法，如地面控制点法或图像特征点匹配法。
地面控制点法是通过选择具有已知位置信息的特征点，以实现影像定位，然后根据这些位置信息对影像进行调整。
而图像特征点匹配法则是通过提取图像中的特征点，然后通过计算这些特征点之间的关系来实现影像的配准。
其次，遥感影像的亮度、对比度和色彩也可能在不同影像段落之间存在差异，这会导致影像匹配的困难。
为了解决这一问题，可以尝试直方图匹配法和灰度共生矩阵法。
直方图匹配法通过将不同影像段落的直方图进行比较，然后调整亮度和对比度，使它们尽可能地一致。
而灰度共生矩阵法则是通过计算图像的纹理特征来进行匹配，可以通过调整图像的色彩来实现影像配准。
此外，图像的噪声和模糊度也会影响遥感影像配准的结果。
为了解决这个问题，可以利用图像增强和滤波方法。
图像增强可以增强图像的对比度和细节，减少图像的噪声和模糊度，从而提高影像配准的精度。
常用的图像增强方法有直方图均衡化、锐化和中值滤波等。
最后，不同传感器获取的影像可能存在几何变形和辐射问题，这也会影响影像段落的匹配精度。
为了解决这一问题，可以采用辐射校正和多传感器影像融合方法。
辐射校正可以将影像进行辐射校准，使其具有一致的辐射度量单位。
而多传感器影像融合则是将不同传感器获取的影像进行融合，以获得更高分辨率和更丰富的信息。
总之，遥感影像配准中不同影像段落的匹配问题是一个复杂的问题，但可以利用几何校正、直方图匹配、灰度共生矩阵、图像增强、滤波、辐射校正和多传感器影像融合等方法来解决。
