多源遥感图像配准与识别方法研究

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1、托知:營硕士研究生学位论文多源遥感图像配准与识另方法研究学生姓名张谦学科、专业计算机科学与技术研究方向同像处理导师张永梅方工业大学研究生院北方工业大学学位论文原创性声明本人郑重声明:所呈交的学位论文,是本人在导师的指导下,独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外,本论文不含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文的研宄做出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。学位论文作者签名:鮮曰期:年月日学位论文使用授权书学位论文作者完全了解北方工业大学有关保留

2、和使用学位论文的规定,即:研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产单位属北方工业大学。学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的印件和电子版,允许学位论文被查阅和借阅;学校可以公布学位论文的全部或部分内容,可以允许采用影印、缩印或其它复制手段保存、汇编学位论文(保密的学位论文在解密后适用于本授权书)。口保密论文注释:经本人申请,学校批准,本学位论文定为保密论文,密级:,期限:年,自年月日起至年月日止,解密后适用本授权书。非保密论文注释:本学位论文不属于保密范围,适用本授权书。本人签名部嫌日期卞午同导师签名:曰期:互北方工业大学

3、硕士学位论文多源遥感图像配准与识别方法研究摘要遥感技术是一门综合性学科,近几十年来,航天遥感技术不断发展,使遥感图像的配准和识别得到了广泛的应用。提高图像配准的速度和精度是保障图像融合、识别质量的重要手段。如何准确识别遥感图像中的建筑物,是目标识别的重要课题。本文研宄与全色图像的配准和识别,主要包括以下两项内容:图像携带固有的相干斑噪声,同时由于成像机理的差异,图像与全色图像的像元表现形式差异很大。为提髙配准的精度,本文首先提取梯度特征,引入交叉累积分布剩余熵(作为图像匹配测度,有效改善由噪声和计算误差引起的配准精度的损失。使

4、用均方根误差和相关系数作为客观评价指标。实验结果表明,与传统的基于互信息的配准算法相比,本文方法有更高的配准精度。针对和全色图像配准算法中,数据计算量大、配准时间长,在算法的基础上,提出一种并行优化方法,加快配准速度。将串行配准算法中大量的计算部分,分配给多个线程执行,使大块数据的计算处理并行化,从而加快处理速度。实验结果表明,并行处理方法随着线程数的增加配准时间减少明显。为实现高准确率的建筑物目标识别,本文设计面向对象的建筑物目标识别方法。首先根据人们在生活中对建筑物目标轮廓、纹理和空间位置关系的认识,得到建筑物先验知识。根

5、据建筑物先验知识的指导,提取建筑物的直线、形状、纹理等底层特征,综合建筑物的多种特征实现建筑物目标提取。最后对识别的建筑物进行标注。实验结果表明,本文的建筑物识别方法有较高的识别率。关键词:图像配准,并行策略,建筑物,目标识别北方工业大学硕士学位论文,,北方工业大学硕士学位论文:,北方工业大学硕士学位论文目录绪论研宄背景及意义图像配准研宄现状以及存在的问题图像配准研究现状图像配准存在的问题图像识别研宄现状及存在的问题图像识别研究现状图像识别存在的问题论文的主要工作和结构基于梯度和的并行配准方法研究图像配准模型基于梯度与的图像配

6、准图像变换模型与图像插值方法梯度相似性测度加速搜索算法客观评价指标并行优化方法并行计算研究并行策略图像并行配准流程实验结果与分析本章小结建筑物特征提取与建筑物目标识别建筑物特征分析光谱特征形状特征纹理特征轮廓特征空间关系特征遥感图像分割算法阈值分割法聚类方法分割北方工业大学硕士学位论文建筑物边缘直线提取算法边缘检测直线目标提取面向对象的建筑物目标识别方法常见建筑物识别方法建筑物先验知识建筑物目标识别方法实验结果与分析本章小结总结与展望总结展望参考文献申请学位期间的研究成果及发表的学术论文致北方工业大学硕士学位论文绪论近几十年来

7、,航天遥感技术不断发展,人们己经可以从卫星、飞机的传感器和其它的摄像器件上获得大量的多幅遥感图像⑴。这些遥感图像可以记录大量的地物目标观测数据,承载着很多重要信息。这些图像提供的信息可以用到军事目标识别、地质勘探、城市规划以及农业生产等多个方面,对人类的生产生活有着重要的利用价值】。本章分别介绍多源遥感图像配准和多源遥感图像识别的研究背影及研究意义,并阐述图像配准和识别的国内外研宄现状,最后说明本文的工作安排。研究背景及意义当前我们处于一个信息膨胀的世纪,在这个阶段对信息有着很强的依赖。无论是信息的获取、处理还是应用都有了跨越

8、式的发展在我们的日常生活中,随意可以接触到图片的信息,新闻图片、宣传海报、地图导航随处可见。然而图像信息的用途远不止我们生活所见,在军事、航天、医药等领域应用也是十分的广泛,。在遥感图像处理领域当中,图像配准作为其中的关键技术,是完成不同传感器获得的不同类型图像匹配的过程。图

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