【摘要】：圖像拼接指的是通過對現(xiàn)實中從同一場景獲取的多幅圖像進行特定變換拼接成完整圖像的過程。隨著航空技術(shù)的飛速發(fā)展,航空遙感圖像在很多領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。但是在航空遙感圖像采集過程中,由于太陽光散射、飛機的振動、曝光時飛機移動導(dǎo)致的像點偏移等因素的影響,實際獲得的圖像的質(zhì)量較差、分辨率比較低;在航空攝影過程中,攝像機以低幀率采集的序列圖像包含較少的重疊區(qū)域,一些傳統(tǒng)的配準方法無法使用或無法獲得較高的精度。因此,提高航空遙感圖像的配準精度和拼接效果十分重要。本文以航空遙感圖像配準和拼接作為研究內(nèi)容,主要完成以下幾方面工作:首先,針對航空遙感圖像分辨率低、重疊區(qū)域少、重復(fù)特征多的特點設(shè)計了一種先粗配準再精配準的兩步配準法。由于航空遙感圖像本身特點,直接使用SIFT算法提取特征點對數(shù)量少,導(dǎo)致配準容錯率低甚至無法正確配準。而圖像增強后提取的特征點會出現(xiàn)位置不準確的情況,為了得到更高的配準精度,在SIFT算法配準后增加了一步基于互信息的配準算法。其次,提出一種改進的互信息配準算法。傳統(tǒng)的互信息算法僅僅考慮了圖像的灰度統(tǒng)計信息而忽略了圖像像素間的關(guān)聯(lián)關(guān)系,為了克服這一缺點,采用一種圖像梯度角度的互信息配準算法,有效的提高了配準的精度。最后,提出一種動態(tài)融合區(qū)域的加權(quán)平均法。圖像拼接過程中容易出現(xiàn)的重影和明顯的拼接線。針對該問題,提出一種圖像融合算法。首先,使用已配準的兩幅圖像中找到一條差異最小的縫合線。然后尋找融合線附近的動態(tài)融合區(qū)域進行加權(quán)融合,該方法可以有效的解決重影和拼接線問題。本文以多組實際航空遙感圖像作為數(shù)據(jù)進行配準和拼接實驗,驗證了所提出的配準和拼接算法的有效性和實用性。
【圖文】：

8(a) (b) (c)圖 2-3lena 原圖 圖 2-4 模糊的 lena對航空遙感圖像（圖 2-2 (e)，，圖像大小 625*475）和不同程度高斯模糊的 lena圖像（圖 2-3、圖 2-4，圖像大小 512*512）分別使用 SIFT 算法進行識別特征點，

8(a) (b) (c)圖 2-3lena 原圖 圖 2-4 模糊的 lena對航空遙感圖像（圖 2-2 (e)，圖像大小 625*475）和不同程度高斯模糊的 lena圖像（圖 2-3、圖 2-4，圖像大小 512*512）分別使用 SIFT 算法進行識別特征點，
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：TP751

【參考文獻】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 柳思聰;杜培軍;陳紹杰;;決策級融合的多分辨率遙感影像變化檢測[J];遙感學(xué)報;2011年04期

2 殷松峰;王一程;曹良才;金國藩;凌永順;;基于快速傅里葉變換和積分圖的快速相關(guān)匹配[J];光子學(xué)報;2010年12期

3 程詠梅;張紹武;花永強;柳丹;雷寶權(quán);;基于SIFT聯(lián)合描述子的航拍視頻圖像鑲嵌[J];西北工業(yè)大學(xué)學(xué)報;2010年01期

4 冉柯柯;王繼成;;基于比值法圖像拼接的等比例改進算法[J];計算機技術(shù)與發(fā)展;2010年02期

5 袁春蘭;熊宗龍;周雪花;彭小輝;;基于Sobel算子的圖像邊緣檢測研究[J];激光與紅外;2009年01期

6 吳飛;肖鴻開;趙勇;莊越挺;葉朝陽;;大視場視頻全景圖生成研究[J];浙江大學(xué)學(xué)報(工學(xué)版);2006年03期

7 安居白;航空遙感探測海上溢油的技術(shù)[J];交通環(huán)保;2002年01期

8 羅述謙,李響;基于最大互信息的多模醫(yī)學(xué)圖象配準[J];中國圖象圖形學(xué)報;2000年07期

9 王愛民,趙忠旭,沈蘭蓀;基于矢量Prewitt算子的多尺度彩色圖象邊緣檢測方法[J];中國圖象圖形學(xué)報;1999年12期

10 何國金,李克魯,胡德永,從柏林,張雯華;多衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)的信息融合:理論、方法與實踐[J];中國圖象圖形學(xué)報;1999年09期

相關(guān)博士學(xué)位論文 前1條

1 徐麗燕;基于特征點的遙感圖像配準方法及應(yīng)用研究[D];南京理工大學(xué);2012年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前6條

1 李婷;無人機影像拼接關(guān)鍵技術(shù)研究[D];中國礦業(yè)大學(xué);2014年

2 賈歡;基于多尺度分解的圖像融合算法及其實現(xiàn)[D];北京理工大學(xué);2014年

3 史永凱;基于仿射不變特征的無人機影像匹配研究[D];中國礦業(yè)大學(xué);2014年

4 郭麗珍;基于特征的圖像配準方法研究[D];太原理工大學(xué);2010年

5 郭飛飛;基于特征點的圖像配準方法及其應(yīng)用[D];重慶大學(xué);2010年

6 許敏;基于遙感信息的戰(zhàn)場態(tài)勢可視化技術(shù)研究[D];解放軍信息工程大學(xué);2004年

本文編號：2591953