本文關(guān)鍵詞：SIFT結(jié)合圖像信息的多源遙感圖像配準(zhǔn)技術(shù)研究

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【摘要】：多源遙感圖像協(xié)同處理可以提高遙感應(yīng)用效果，而多源遙感圖像配準(zhǔn)是多源遙感圖像協(xié)同處理的前提。因此，多源遙感圖像配準(zhǔn)技術(shù)的研究具有重要意義。 本文以SIFT特征提取與配準(zhǔn)為基礎(chǔ)，結(jié)合圖像的其他信息，研究多源遙感圖像的配準(zhǔn)。論文主要研究的內(nèi)容包括： (1)簡單描述了本文研究的相關(guān)背景與實(shí)際意義，查閱國內(nèi)外研究相關(guān)的文獻(xiàn)，并對其進(jìn)行分析與總結(jié)，為本文提出改進(jìn)的配準(zhǔn)方法提供重要的科學(xué)參考與理論支持。 (2)對配準(zhǔn)相關(guān)理論進(jìn)行系統(tǒng)介紹，包括圖像配準(zhǔn)的定義及其數(shù)學(xué)模型，常用的空間變換模型、以及基本的配準(zhǔn)流程，最后對配準(zhǔn)算法的性能評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行簡單介紹。 (3)結(jié)合圖像的光譜信息，提出了基于SIFT和植被指數(shù)分析相結(jié)合的配準(zhǔn)方法。詳細(xì)介紹了經(jīng)典SIFT特征點(diǎn)提取算法，并根據(jù)多光譜圖像中地物光譜反射率的差異特性，引入了植被指數(shù)分析。 (4)結(jié)合圖像的灰度信息，提出SIFT結(jié)合粒子群算法優(yōu)化區(qū)域互信息的圖像配準(zhǔn)�；赟IFT算法提取特征點(diǎn)，經(jīng)匹配和有效地外點(diǎn)排除完成預(yù)配準(zhǔn)，然后對匹配特征對坐標(biāo)進(jìn)行亞像素級微調(diào)，，通過最小二乘法求得一系列匹配參數(shù)構(gòu)造初始粒子群，最后利用混沌粒子群優(yōu)化區(qū)域互信息完成精配準(zhǔn)得到最優(yōu)匹配參數(shù)。 (5)總結(jié)本文所做工作，并對未來遙感圖像配準(zhǔn)方面的發(fā)展方向進(jìn)行展望。
【學(xué)位授予單位】：杭州電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TP751

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本文編號：1156213