毕业答辩PPT—多光谱图像配准

多光谱成像探测图像配准技术的开题报告一、研究背景与意义多光谱成像技术在地球观测、遥感和农业、林业、环境监测等领域有广泛应用。

多光谱图像的准确配准是多光谱分析的基础，而多光谱图像由于存在不同光波段的数据，因而在图像配准中存在一些独特的问题，如大气漫射、地表反射、云雾遮挡等因素会导致图像质量不均匀。

因此，如何在图像预处理过程中解决这些问题是解决多光谱图像配准的关键。

二、研究内容本研究拟采用局部特征匹配算法进行图像配准，通过建立图像特征点描述符，寻找并匹配相同特征点，同时引入红外遥感图像的辅助信息对其他光学遥感图像进行配准，从而提高传统图像匹配的准确性和鲁棒性。

三、研究方法和技术路线1.预处理：在多光谱图像配准过程中，首先需要进行预处理。

主要包括去除大气漫射、地表反射、云雾遮挡等因素的影响，使得多光谱图像的质量更加均匀，从而提高配准的准确度。

2.局部特征匹配算法：在预处理之后，采用局部特征匹配算法对多光谱图像进行配准。

本研究将采用SIFT算法提取多光谱图像中的关键点，并对关键点进行描述符的计算，并进行相同特征点的匹配。

3.红外遥感图像辅助：由于多光谱图像往往存在一些独特的问题，如大气漫射、地表反射、云雾遮挡等因素，因此我们将采用红外遥感图像的辅助信息进行图像配准。

通过提取红外图像中的特征点，并进行相同特征点的匹配，从而提高传统图像匹配的准确性和鲁棒性。

4.实验验证：将所提出的多光谱图像配准算法与其他常用算法进行对比，并在不同的图像数据集上进行实验验证，从而验证算法的有效性与实用性。

四、预期研究结果本研究预期能够提出一种有效的多光谱图像配准算法，能够在不同的图像数据集上进行实验验证，并与其他算法进行对比。

通过实验结果的统计和分析，可以验证所提出的算法的有效性和实用性。

五、研究意义本研究的主要意义在于提出一种有效的多光谱图像配准算法，从而解决多光谱图像配准中存在的独特问题，如大气漫射、地表反射、云雾遮挡等因素。

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。

多光谱和全色影像融合步骤1.引言多光谱影像和全色影像是遥感领域中常用的两种影像数据，它们分别具有不同的光谱特征和空间分辨率。

为了充分利用两种影像数据的优势，我们可以采用多光谱和全色影像融合技术，将它们融合成一幅具有高空间分辨率和丰富光谱信息的影像。

本文将介绍多光谱和全色影像融合的步骤和方法。

2.多光谱和全色影像融合步骤多光谱和全色影像融合的步骤主要包括预处理、融合方法选择和后处理三个环节。

2.1预处理在进行多光谱和全色影像融合之前，我们需要对原始影像进行预处理，以确保融合结果的准确性和可靠性。

预处理包括影像的配准、辐射校正和大气校正等。

2.1.1影像配准影像配准是将多光谱和全色影像进行精确对齐的过程。

常用的配准方法包括特征点匹配、相位相关和控制点配准等。

2.1.2辐射校正辐射校正用于消除影像中的光照差异，使得不同影像之间具有一致的辐射特性。

常用的辐射校正方法包括直方图匹配法、直线拉伸法和大气校正法等。

2.1.3大气校正大气校正用于消除影像中由于大气介质的存在而引起的大气光照效应。

常用的大气校正方法包括大气点扩散函数法和大气透射率法等。

2.2融合方法选择选择适合的融合方法对于多光谱和全色影像融合的成功至关重要。

常用的融合方法包括基于变换的方法和基于分解的方法。

2.2.1基于变换的方法基于变换的方法通过对多光谱和全色影像进行变换，将它们融合到一个新的空间域或频域中。

常用的变换方法包括傅里叶变换、小波变换和主成分分析法等。

2.2.2基于分解的方法基于分解的方法通过对多光谱和全色影像进行分解，提取它们的特征信息，并进行融合。

常用的分解方法包括主成分分析、小波分解和非负矩阵分解等。

2.3后处理融合完成后，我们还需要进行一些后处理操作，进一步改善融合结果的质量和可视效果。

2.3.1锐化增强锐化增强是指对融合结果进行图像增强处理，以提高影像的细节和边缘信息。

常用的锐化增强方法包括拉普拉斯锐化和直方图均衡化等。

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。

第26卷第3期2006年6月 暨南大学学报(自然科学版) Journa l of Jinan Unive rsity (N atural Science ) Vol .27No .3　Jun.2006[收稿日期]　5[基金项目]　广东省自然科学基金(65)资助课题[作者简介]　陈蔓丽(8),女,硕士研究生,研究方向光电图像处理基于小波变换的多光谱图像和全色图像配准算法陈蔓丽,　陈木生,　狄红卫(暨南大学光电工程研究所,广东广州510632)[摘　要]　研究一种快速、准确的适用于大角度旋转的多光谱图像和全色图像自适应配准方法.该算法首先基于小波变换提取图像的角点作为特征点,然后提出利用基于区域带旋转角度估算的相似度最大和三角形相似的方法确定最佳的配准参数,最后采用迭代算法优化配准参数.实验结果表明:该方法可以准确、自动地获得不同的多光谱图像和全色图像之间的配准参数.[关键词]　图像配准;　小波变换;　全色图像;　多光谱图像[中图分类号]　T N957.52 [文献标识码]　A [文章编号]　1000-9965(2005)06-0382-04A r eg istra t i on m e thod for m ulti -spectra l i m a ge and panchr o m a ti ci m age ba sed o n wavelet tr an sform a t i onCHEN Man 2li,　CHEN Mu 2sheng,　D I Hong 2wei(Instit ute of Op t oe lec tron i c Engineering,J inan University,Guangzhou 510632,China)[Abstra ct]　A quick,accur ate and adaptive i m age registration m ethod applied t o large r ota tion angle f or m ulti -s pectr a l i m age and panchr om atic i m age is presented .I t extracts the cor ne r points of t wo i mages based on wavelet transf or m ati on firstly .T hen the m axi mum of c orr e lati on coefficient with the esti m ation of r otati on angle ba sed on region and triangle si m ilarity is devel oped .Finally,the iterative algorithm is used to get the op ti m al r egistr a 2ti on para m eters .Experi m ent results show that the m ethod can registe rm ulti -spectral i m 2age and panchr oma tic i m age effec tively and accurately .[Key words]　i m age registrati on;　wavele t transfor m ati on;　panchr om atic i m age;m ulti -spectral i m age 空间遥感作为一种获取全球性综合信息的重要手段,其优势已日见明显.不同的遥感数据具有不同的空间分辨率、波谱分辨率和时相分辨率.图像融合技术能够使不同形式的信息互相200-11-02040104.191-:补充,获得对同一事物或目标的更客观、更本质的认识.图像配准是图像融合的基本环节,只有经过配准后的图像才能进行有效的融合.由于不同传感器或同一传感器在不同时间获得的图像往往会存在一些差异,如图像间存在相对平移、旋转、缩放甚至产生畸变,这对图像融合处理是非常不利的,会使图像融合结果包含较多的错误信息或产生较大的形变.为此,在融合之前,需对图像进行配准.此外,图像配准还广泛应用于遥感图像镶嵌、计算机视觉、运动估计、医用图像分析等领域[1].图像配准研究的目标是找到快速、适应大角度旋转、缩放和平移等功能,抗噪能力强、能对不同传感器图像配准的自适应算法.图像配准的关键是参考图和配准图之间控制点对的选取和匹配,主要有基于灰度和基于图像特征的自动图像配准方法.近年来,利用小波变换实现图像的自动配准成为一个热点,主要因为利用小波变换实现图像自动配准具有精度高、速度快等优点.目前主要的图像配准算法通常只适用于小角度旋转的情况[2].针对这一问题,本文基于小波域提取图像的角点作为特征点,提出利用基于区域带旋转角度估算的相似度最大和三角形相似的方法自动地获取图像的特征匹配控制点对,再对匹配控制点对进行仿射变换,计算出图像的配准参数,并利用迭代算法进行优化,最后对图像进行插值实现图像的配准.实验结果表明,本文提出的算法能够准确地对低分辨率多光谱图像和高分辨率全色图像进行配准,并且适用于大角度旋转的情况.1　图像变换模型在图像配准时,采取什么样的图像空间变换方法是配准技术中的主要问题之一.不管哪种配准方法都要建立自己的空间变换模型,空间变换模型的选取与图像的变形特性有关.利用不同传感器或同一传感器在不同时间对同一物体获取的图像,图像中主要特征点的相对位置是保持不变的,因而可用刚体模型采用仿射变换来描述.设U =(u x ,u y )t 是参考图f 1(x,y)中的点,V =(v x ,v y )t 是配准图f 2(x,y )中的点,则U 、V 满足下式:U =sRV +T (1)其中,s 是缩放因子,R =cos θ　sin θcos θ-sin θ是旋转矩阵,θ为两图像的旋转角度,T =(Δx,Δy)t 是两图像之间沿x 、y 方向的平移量,t 表示矩阵转置.由式(1)可看出,只要利用两个控制点对就可求出s 、θ、T,即可对测试图进行配准.2　基于小波变换的图像配准原理对高分辨率的全色图(配准图)和低分辨率的多光谱图(参考图)进行N 层小波分解,可得到一个低频分量和3N 个高频分量.首先,提取出两图像低频分量的特征点(如边缘点、角点),再根据配准原则(如相似度最大、标准偏差最小等)提取两图像的匹配控制点对.最后利用匹配控制点对计算出图像的配准参数.基于小波变换的匹配控制点选取的主要优点是提取的特征点对相关性高、噪声抑制能力强、计算量少,从而可以提高图像配准的精度[3,4].利用小波变换进行图像配准实际上是将两幅图像的配准问题转化为小波分解后两幅图像近似分量的配准问题,它们之间满足一定的关系原来两幅图像配准时的缩放因子和旋转角度与两幅图像近似分量的缩放因子和旋转角度相等;如果原来两幅图像配准时的平移分量为383第3期陈蔓丽,等:基于小波变换的多光谱图像和全色图像配准算法 :(2Δx,2Δy ),则两幅近似分量图像配准时的平移量为(Δx,Δy )[5].3　基于小波变换的多光谱图像和全色图像配准算法的实现本文提出一种小波域中基于特征点的图像配准算法,主要包括特征点提取、小波系数块搜索和配准控制点的选取.算法的具体实现步骤如下:步骤1:配准图像(高分辨率全色图像)和参考图像(低分辨率多光谱图像)进行N 层分解,提取出低频部分的角点作为特征点[4-5].步骤2:基于图像旋转角度估算,利用区域相似度最大,从待配准图中找出与参考图中某个角点最为匹配的点.①带旋转角度估算的相似度计算:以参考图中的一个角点o 为中心,取出大小为3×3小波块bl ock1,计算block1的质心与中心点的夹角θ1,同理,在待配准图中以某个特征点o ′为中心,取出大小为3×3小波块block2,计算block2的质心与中心点的夹角θ2,计算出两小波块相对旋转角度θ相=θ2-θ1,再把bl ock2沿着顺时针方向旋转θ相,生成小波块block3,最后计算block1与bl ock3的相似度S M 1.②重复①,计算小波块大小为5×5时的相似度S M 2.③重复步骤①、②,求出特征点o 与配准图像中其它特征点的相似度S M 1、S M 2.④在待配准图像的所有角点中搜索出与角点o 相匹配的特征点构成相匹配的控制点对.条件为:该特征点与角点o 处的相似度S M 1、S M 2的值都大于某个阈值(本文中选为0185),并且它们的相似度S M 1、S M 2在所有的特征点同时达到最大.步骤3:重复步骤2,求出两图像中所有的控制点对MP ={U i ΖV i ,i =1,2,…,N },N 表示两图像控制点对的个数,U i 、V i 分别表示参考图f 1(x,y )和配准图f 2(x,y )中的点.步骤4:把图像看成刚体,图像中主要特征点的相对位置不发生变换.在所有的控制点对中找出3个控制点对{U 1ΖV 1,U 2ΖV 2,U 3ΖV 3},并且这3点所组成的三角形相似.本文利用3条对应边的比例尽可能相等来确定3个匹配控制点对.步骤5:在3个控制点对中取出相似度最大的2个控制点对进行仿射变换,求出变换参数.步骤6:利用迭代算法求出最优化的仿射变换参数,使得图像的标准偏差最小,并用插值实现图像的配准.4　实验结果及分析本文基于MAT LAB 程序语言对高分辨全色图和低分辨率多光谱图进行了仿真实验.先将已配准的高分辨全光图进行旋转和缩放(对应为表1中旋转角、缩放倍数的真实值),生成待配准图.以低分辨率多光谱图为参考图,利用本文的配准算法对待配准图进行配准,计算它们的配准参数,并将计算所得到的参数(估计值)与实际的参数(真实值)进行比较(表1).图1中,(a )为参考图,(b )为待配准图,(c )是配准结果.表1给出了不同参数下的实验结果,可以看出,缩放系数的平均误差为136%,旋转系数的平均误差31%,并且适用于大角度旋转(5°)图像的配准把该方法应用于其它的多光谱图像与全色图像的配准也得到较好的效果由于本文对两幅图像配准后,利用剪切的方法提取出图像,因而未考虑图像的平移483暨南大学学报(自然科学版)2006年　191991...表1　实验结果比较缩放倍数旋转角/(°)真实值估计值真实值与估计值误差/%真实值估计值真实值与估计值误差/%0.90000.91411.5668.00008.13011.62601.00000.98141.86015.000015.40022.66801.10001.07382.3824.00004.21215.3025图1　实验结果 本文利用小波域中的特征点,基于图像旋转角度估算、区域最大相关系数、三角形相似等方法自动地获取图像的特征匹配控制点对,再对匹配控制点对进行仿射变换,计算出图像的配准参数.实验结果表明,本文提出的算法能够准确、自动地对两多光谱图像和全光图像进行配准,并且适用于大角度旋转图像的配准.[参考文献][1]　N I U Y ong -s heng,N I Guo -qiang .Aut o m ated registration for infraed i mage B ased on wavele t Ana lysis[J ].Journa l of B eijing i n stitute of Technol ogy,2000,9(1):66-72.[2]　曹　炬,马　杰,谭毅华,等.基于像素抽样的快速互相关图像匹配算法[J ].宇航学报,2004,25(2):173-178.C AO Ju,MA J ie,T AN Yi -hua,e t al .A fast correla ti on m ethod f o r i m age ma tching using pixelsAbstrac t[J ].Journa l of Astronautics,2004,25(2):173-178.[3]　BOLA N ～O R R,BARAD AD V P,G ARC íA -LA DONA E .I m age registra ti on technique s with m ulti -re s olutionana lysis in s a tellite oceanography[M /OL ].htt p://ww w .uvic .e s/recerca /_fitxers/Cdsh .pdf ,2002,12,9.[4]　CO LE -Rhodes A,JOHNS ON K,Le MO I G NE J .M ulti -res oluti on registration of remot e -sen sing i m ageusing st ochastic gradi ent[J ].SP I E Aerosense O rlando,F L ,2002,4738:44-55.[5]　刘　斌,彭嘉雄.图像配准的小波分解[J 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