《航空航天摄影测量》结课论文--遥感图像匹配方法研究

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1、《航空航天摄影测量》结课论文遥感图像匹配方法研究院（系）名称：遥感信息工程学院专业名称：测绘工程学号：2013282130099学生姓名：刘昆波授课老师：王树根教授等二○一三年十一月摘要：图像配准是把一个图像区域从另一个往往由别的传感器摄取的相应图像区域中确定出来或找到它们之间对应关系的一种重要的图像处理与分析技术，是一门迅速发展的图像处理技术，在图像镶嵌、图像融合、变化检测等领域有广泛的应用。本文就遥感图像匹配的发展进行了简要概述，并针对图像匹配方法进行了深入细致的研究。主要研究了两类图像匹配算法：直接基于图像灰度信息的算法和基于图像特征的匹配算法。并且对几种经

2、典的匹配方法进行了分析，同时也关注新的匹配方法的研究。通过对比分析找出各匹配方法的优势，对提高匹配方法的有效性和可靠性提供了依据，对后续高精度匹配方法的研究有着重要指导作用。关键词：遥感图像；对比分析；高精度匹配引言：图像匹配是在图像处理的研究中一个很重要的研究方向。在机器识别的过程中，常需要把不同传感器在不同时间，不同成像条件下对同一景物获取的两幅或是多幅图像在空间中对准，或是根据已知的模式到另一幅图找到相应的模式，这就需要用到图像匹配。图像匹配就是将模板与待检测的图像进行比较匹配，并给图像匹配算法研究出一个描述匹配程度的计算结果。如果算法的运算结果显示图像中的

3、某一部分与模板相同或是相似大于设定的闺值，则认为匹配成功。图像匹配问题的通常理解就是将两幅取自于同一景物的图像在空间上进行。对准。。在多数情况下，这只是两幅图像之间的相对平移过程。但也有相当多的应用场合下，必须考虑图像之间的空间坐标变换，诸如旋转变换，比例变换，投影变换等等，从而导致了图像和模板发生旋转和扭曲等变形，使得匹配问题变得更加复杂。两幅图像之间的匹配问题可以归结为。相关性。度量的问题。使用图像相关性的大小衡量图像的匹配程度；若是相关性大，就可以说明两幅图像的匹配程度高；反之，若是相关性小，就说明两幅图像之间并无什么匹配关系。于是，图像匹配问题可以分为两大

4、方面(步骤)：一是匹配的特征的选择；一是对特征进行相关性计算方法的选择。匹配的特征有不同层次的选择：最底层的是图像的像素的灰度值，可以充分利用图像的所有信息来高精度地区分不同对象，但因此处理的信息量很大，计算复杂度提高；高层次的是图像的物理形状特征，如边缘，骨架线条，角点等等，需要进行相关计算的像素点数目有了明显地减少，并具有了更强的适应能力；更高层次的就是基于图像内容描述的特征，利用图像特征间的几何约束，将特征属性值之间的比较作为相似性度量进一步提高匹配算法的速度。相关性计算方法的选择则要根据上一步所获得的特征来选择。最通用的是归一化的相关计算，根据所选择的特征

5、不同，还可以采用基于距离的判断和计算，基于字符串匹配的判断和计算等等。具体的实现方法应该与实际的特征选择相联系。国内外对匹配方法的研究，一是为了提高匹配方法对具体应用的适应性，一是为了提高匹配精度。传统的影像匹配方法大体上可以分为基于影像灰度信息和基于特征空间信息两大类，随着遥感数据处理方法的丰富，出现了对图像理解和解译的匹配、加入智能计算的匹配等方法。随着各项技术的发展，影像匹配将向快速、有效、高精度地完成大量遥感图像的自动匹配方向发展，实现影像匹配的实时化、快速化和智能化。1.影像匹配发展图像配准最早在美国七十年代从事的飞行器辅助导航系统、武器投射系统的末制导

6、以及寻的等应用研究中提出，并且得到军方的大力支持与赞助。八十年代后，在很多不同领域都有大量配准技术的研究，如遥感领域、模式识别、自动导航、医学诊断、计算机视觉等。在国内，图像处理技术起步相对较晚，但后来获得了很大的发展。比如：一种适用于轮廓特征丰富的基于轮廓相似性测度的图像配准方法；一种使用互相关系数作为相似性测度的半自动的图像配准方法，用于图像的高精度配准；一种将遗传算法(GeneticAlgorithm，简称GA)用于图像配准的算法；采用多级影像概率松弛整体匹配技术，用于不同传感器、不同空间分辨率的遥感影像的快速配准；将遗传算法和最小二乘法结合用于图像的子像素

7、级配准。2.图像匹配的原理和流程2.1图像匹配的原理图像配准是两幅图像之间的空间位置和灰度的映射。如果把两幅图像定义为尺寸已知的二维阵列，分别表示为I1、I2，I1(x,y)、I2(x,y)分别代表象素点的灰度值。如上所述的映射关系为：I2x,y=g(I1(fx,y))(2.1)其中f为二维空间几何变换,g为灰度变换；配准问题就是要寻找最优的空间变换f和灰度变换g。通常意义的配准只关心空间变换f,灰度变换g可以归为图像预处理部分,所以寻找空间几何变换关系f便成为配准的关键所在。于是上式可改写成更为一般的表示方式：I2x,y=I1(fx,y)(2.2)图像匹配的定位

8、问题，是寻