遥感图像配准与镶嵌.ppt

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1、第四章遥感图像配准与镶嵌闫冬梅一、图像配准图像配准是指依据一些相似性度量决定图像间的变换参数使从不同传感器不同视角不同时间获取的同一场景的两幅或多幅图像变换到同一坐标系下在像素层上得到最佳匹配的过程。待配准图像相对于参考图像的配准可定义为两幅图像在空间和亮度上的映射两幅图像可定义为两个二维数组分别用I1(x,y)和I2(x,y)表示它们分别是两幅图像的亮度值(或其他度量值)则两幅图像间的映射可表示为：其中：f为二维空间坐标变换（如仿射变换），g为一维亮度或其他度量值变换。最佳空间变换是图像配准问题的关键。当需配准多幅图像时选取其中某一幅图像作为参考图像，其余图像分别相对参考图像进行配

2、准。图像配准的意义由于各传感器通过的光路不同，或成像体制不同等原因，图像间可能出现相对平移、旋转、比例缩放等，影像镶嵌或融合不能直接进行，而必须进行图像配准。多源图像配准与单传感器图像配准相比，技术难度更大，特别是要实现波段相距较远的图像自动配准，由于图像间相关性小，则更加困难。多传感器图像配准可以看作是以下集中要素的结合：特征空间：从参考影像和输入影像中提取的特征集；搜索空间：在输入特征与参考特征之间建立对应关系的可能的变换集合；搜索策略：选择可以用于计算的变换模型，在处理过程中使得匹配逐步达到精度要求；近似性度量标准：用来评估从搜索空间中获得的一个给定的变换所定义的输入数据与参考数

3、据之间的匹配。常用的图像配准方法---基于图像灰度的配准方法基于图像灰度的配准方法通常直接利用局部图像的灰度信息建立两幅图像之间的相似性度量，然后采用某种搜索方法寻找使相似性度量值最大或最小的变换模型的参数值。常用的相似性度量有：1）图像灰度的平方差和2）图像灰度的相关系数3）图像灰度差的绝对值和4）图像灰度的协方差等基于图像灰度的配准方法不需要对图像做特征提取，而是直接利用全部可用的图像灰度信息，因此能提高估计的精度和鲁棒性；但由于在基于图像灰度的算法(如互相关算法)中把匹配点周围区域的点的灰度都考虑进来进行计算，因此其计算量很大，速度较慢。常用的图像配准方法---基于图像特征的配准

4、方法由于多传感器获取各类图像灰度特征往往不一致，因此很难运用基于图像灰度的方法。基于图像特征方法提取各类图像中保持不变特征如边缘点闭区域的中心等作为两幅图像配准的参考信息。基于图像特征的配准方法包括特征提取、特征匹配、选取变换模型及求取参数坐标变换与插值四个主要组成部分。（1）特征提取特征提取是指分别提取两幅图像中共有的图像特征。这种特征是出现在两幅图像中对比例、旋转、平移等变换保持一致性的特征，如线交叉点、物体边缘角点、虚圆闭区域的中心等可提取的特征。特征包括：点、线和面三类。点特征是最常采用的一种图像特征，包括物体边缘点、角点、线交叉点等；线特征是图像中明显的线段特征，如道路河流的

5、边缘，目标的轮廓线等。线特征的提取一般分两步进行：首先采用某种算法提取出图像中明显的线段信息，然后利用限制条件筛选出满足条件的线段作为线特征；面特征是指利用图像中明显的区域信息作为特征。在实际的应用中最后可能也是利用区域的重心或圆的圆心点等作为特征。（2）特征匹配特征匹配是指建立两幅图像中特征点之间对应关系的过程。用数学语言可以描述为两幅图像A和B中分别有m和n个特征点(m和n常常是不相等的)其中有k对点是两幅图像中共同拥有的，则如何确定两幅图像中k对相对应的点对即为特征匹配要解决的问题。常用的特征匹配方法有互相关系数法、聚类法、点间距离法等。（3）选取变换模型及求取参数变换模型是指根

6、据待配准图像与参考图像之间几何畸变的情况，所选择的能最佳拟合两幅图像之间变化的几何变换模型。可采用的变换模型有如下几种：仿射变换、透视变换、投影变换和多项式变换，其中最常用的是仿射变换和多项式变换。仿射变换是最常用的一种几何变换，它是一种刚性变换，具有良好的数学特性。仿射变换通常有4个参数尺度因子s、旋转角q、x方向平移量tx、y方向平移量ty。它将第一幅图像中的点(x1,y1)映射为第二幅图像中的点(x2,y2)数学表示为多项式变换是图像间存在非线性变形时最常用的变换类型，如遥感图像中存在由缓和的地形起伏引起的变形，就可以采用多项式变换模型校正它将第一幅图像中的点(x1,y1)映射为

7、第二幅图像中的点(x2,y2)，数学表示为：求取参数是指搜索计算两幅图像之间最佳变换参数的过程，常用的算法有最小均方误差法。（4）坐标变换与插值在得到两幅图像间的变换参数后，要将输入图像做相应参数的变换，使之与参考图像处于同一坐标系下，则校正后的输入图像与参考图像可用作后续的图像融合、目标变化检测处理或图像镶嵌。涉及输入图像变换后所得点坐标不一定为整像素数，则应进行插值处理。常用的插值算法有最近邻域法、双线性插值法和双三次卷积法。二、遥感图像镶