基于小波变换的多光谱图像和全色图像配准算法

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1、第26卷第3期暨南大学学报(自然科学版)Vol.27No.32006年6月JournalofJinanUniversity(NaturalScience)Jun.2006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

2、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]TN957.52[文献标识码]A[文章编号]1000-9965(2005)06-0382-04Aregistrationmethodformulti-spectralimageandpanchromaticimagebasedonwavelettransformationCHENMan2li,CHENMu2sheng,DIHong2wei(InstituteofOptoelectronicEngineering,JinanUniversity,Guangzhou510632,China)[A

3、bstract]Aquick,accurateandadaptiveimageregistrationmethodappliedtolargerotationangleformulti-spectralimageandpanchromaticimageispresented.Itextractsthecornerpointsoftwoimagesbasedonwavelettransformationfirstly.Thenthemaximumofcorrelationcoefficientwiththeestimationofrotationanglebasedonregio

4、nandtrianglesimilarityisdeveloped.Finally,theiterativealgorithmisusedtogettheoptimalregistra2tionparameters.Experimentresultsshowthatthemethodcanregistermulti-spectralim2ageandpanchromaticimageeffectivelyandaccurately.[Keywords]imageregistration;wavelettransformation;panchromaticimage;multi-

5、spectralimage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[收稿日期]2005-11-02[基金项目]广东省自然科学基金(04010465)资助课题.[作者简介]陈蔓丽(1981-),女,硕士研究生,研究方向:光电图像处理第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383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

6、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[1]图像分析等领域.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

7、、速度快等[2]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.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

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