本文選題：影像配準 + 特征點提取��； 參考：《遼寧工程技術大學》2013年碩士論文

【摘要】：隨著新型傳感器的不斷涌現(xiàn)和遙感技術的不斷發(fā)展，，人們獲取遙感影像的種類和手段不斷增多、能力不斷提高。為不同時相影像間的變化檢測、圖像融合、目標識別等多源圖像的處理工作提供海量的數(shù)據(jù)基礎。在進行這些工作之前，必須進行影像間的配準，而配準精度的高低往往直接決定著后續(xù)應用成果的好壞。因此，本文對多時相多傳感器遙感影像之間配準技術的研究就顯得十分必要。 首先，本文對現(xiàn)在的國內外配準技術的研究概況做了簡單扼要的概括。回顧配準技術的理論基礎知識，并按配準分類和配準后影像應用分類介紹進一步說明配準方法及其應用現(xiàn)狀，并分析出當前配準技術所面臨的一些問題，明確了本文研究的目的和意義。 其次，本文著重介紹了基于特征點的遙感影像配準的關鍵技術，分別對影像的預處理、特征點提取及描述、特征匹配、空間變換矩陣的估算、重采樣和插值這五步配準流程進行了詳細介紹。并通過實驗對三種基于SIFT、SURF、Harris-Laplace三種算法的配準方法進行匹配能力、定位精度和時間上的對比，折中選擇一種方法作為改進算法的基礎。 最后，對多時相多傳感器大影像現(xiàn)在存在的系統(tǒng)提取特征點速度緩慢、提取特征信息不完全、精度難以保證等問題，提出分塊提取特征點、利用最佳匹配點建立TIN三角網(wǎng)結合小面元糾正獲得高精度、快速的多時相大影像配準方法，并且通過實驗驗證了這種方法的可行性。
[Abstract]:With the continuous emergence of new sensors and the development of remote sensing technology, the types and means of obtaining remote sensing images are increasing and the ability of obtaining remote sensing images is increasing.It provides massive data base for multi-source image processing such as change detection, image fusion, target recognition and so on.Before these work, the registration between images must be carried out, and the level of registration accuracy often directly determines the quality of subsequent applications.Therefore, it is necessary to study the registration technology of multi-time and multi-sensor remote sensing images in this paper.Firstly, this paper makes a brief summary of the research of registration technology at home and abroad.Reviewing the basic theoretical knowledge of registration technology, and introducing the registration method and its application status according to the classification of registration and the classification of image application after registration, and analyzing some problems faced by the current registration technology,The purpose and significance of this paper are clarified.Secondly, this paper introduces the key techniques of remote sensing image registration based on feature points, including image preprocessing, feature extraction and description, feature matching, estimation of spatial transformation matrix, etc.The five-step registration process of resampling and interpolation is introduced in detail.Three registration methods based on sift SURFN Harris-Laplace algorithm are compared in matching ability, location accuracy and time, and a compromise method is chosen as the basis of the improved algorithm.Finally, to solve the problems such as the slow speed of feature point extraction, the incomplete feature information extraction and the difficulty of guaranteeing the accuracy of the system, the feature points are extracted in blocks.The best matching point is used to establish TIN triangle network combined with small area correction to obtain high precision and fast multi-phase large image registration method. The feasibility of this method is verified by experiments.
【學位授予單位】：遼寧工程技術大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2013
【分類號】：P237

【參考文獻】

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本文編號：1743406