本文關鍵詞：結(jié)合SURF和分水嶺分割的遙感影像鑲嵌線提取，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：高分辨率遙感影像極大地拓寬了對地觀測的空間尺度，現(xiàn)已廣泛應用于地籍調(diào)查、土地利用監(jiān)測、城市規(guī)劃、搶險救災等領域。但是，隨著影像空間分辨率的提高，，影像幅寬受到了嚴重限制，單幅影像愈發(fā)不能滿足各種研究與應用的需求，影像自動拼接技術在遙感影像應用中的重要性日益明顯。 本文提出了一種遙感影像鑲嵌線提取算法，主要工作包括： （1）分析了經(jīng)典SURF算法在高分辨率影像自動匹配中的優(yōu)缺點，并在此基礎上，采用空間約束策略對SURF特征點匹配過程進行約束，提高了特征點匹配的速度與精度并使特征點分布趨于均勻。首先利用雙向匹配方法實現(xiàn)了目標影像子圖像與基準影像特征點匹配并得到了目標影像初始變換模型；通過限以搜索空間的特征點匹配，提高了特征點匹配精度和速度；通過分析影像的結(jié)構性相似度提取建筑物等區(qū)域，從而剔除位于該區(qū)域的特征點，一定程度上避免了此類特征點對影像變換模型的誤導。 （2）分析了目前初始鑲嵌線提取算法在實際應用中的不足，提出一種基于區(qū)域生長的初始鑲嵌線生成方法。該方法便于實現(xiàn)，對有效重疊區(qū)的形狀幾乎沒有任何限制，既可以是簡單的四邊形、一般多邊形，也可以是更加復雜的形狀。 （3）基于分水嶺分割，提出一種顧及影像相鄰斑塊相似度的鑲嵌線優(yōu)化算法，使得鑲嵌線落在水體、道路、建筑物等顯著地物邊緣，從而保持最終鑲嵌影像中地物的完整性，實現(xiàn)影像的無縫拼接。該算法在形態(tài)學開閉重建的基礎上對影像重疊區(qū)域進行標記分水嶺分割，以提取該區(qū)域中地物的邊緣。然后，以分水嶺路徑中的三叉路口或四叉路口為節(jié)點進行最短路徑搜索，使得節(jié)點數(shù)量至少減少了4個數(shù)量級，大大降低了時間和空間復雜度。引入TD和J-M距離作為相鄰影像斑塊間的相似性度量，對具有較高相似度的斑塊間的路徑進行懲罰，從而有效保證鑲嵌線能夠沿著顯著地物邊緣生成。 使用中等分辨率的IRS、ALOS影像和高分辨率的無人機影像對本文算法有效性進行了驗證。結(jié)果表明，本文的特征點匹配算法快速、穩(wěn)健，所提取的鑲嵌線位于明顯地物邊緣，影像拼接圖具有良好的視覺效果。
【關鍵詞】：影像配準鑲嵌 SURF 鑲嵌線 分水嶺分割 相似性度量
【學位授予單位】：中國礦業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：P237
【目錄】：

• 致謝4-5
• 摘要5-6
• Abstract6-8
• 目錄8-10
• Contents10-12
• 圖清單12-16
• 表清單16-17
• 1 緒論17-25
• 1.1 選題背景與研究意義17-19
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀19-22
• 1.3 論文研究內(nèi)容及結(jié)構安排22-25
• 2 基于局部不變特征影像匹配算法25-33
• 2.1 圖像尺度空間理論25-26
• 2.2 SURF 算法26-30
• 2.3 特征點匹配30-32
• 2.4 本章小結(jié)32-33
• 3 基于改進 SURF 特征點匹配的遙感影像配準33-45
• 3.1 問題分析33
• 3.2 改進的 SURF 特征點匹配33-36
• 3.3 多幅影像全局配準36-38
• 3.4 實驗結(jié)果與討論38-43
• 3.5 本章小結(jié)43-45
• 4 基于形態(tài)學開閉重建的標記分水嶺分割45-57
• 4.1 數(shù)學形態(tài)學概述45-51
• 4.2 分水嶺變換原理51-53
• 4.3 分水嶺算法的過分割問題53-54
• 4.4 基于形態(tài)學開閉重建濾波的標記分水嶺分割54-56
• 4.5 本章小結(jié)56-57
• 5 結(jié)合分割和最短路徑的鑲嵌線優(yōu)化57-74
• 5.1 有效重疊區(qū)域檢測與初始鑲嵌線生成57-62
• 5.2 有效重疊區(qū)域分水嶺分割62
• 5.3 基于最短路徑搜索的鑲嵌線提取62-65
• 5.4 實驗結(jié)果與分析65-71
• 5.5 本章小結(jié)71-74
• 6 結(jié)論與展望74-76
• 6.1 結(jié)論74-75
• 6.2 展望75-76
• 參考文獻76-82
• 作者簡歷82-84
• 學位論文數(shù)據(jù)集84

【參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 劉慶元;劉有;鄒磊;易柳城;;無人機遙感影像拼接方法探討[J];測繪通報;2012年05期

2 潘俊;王密;李德仁;;接縫線網(wǎng)絡的自動生成及優(yōu)化方法[J];測繪學報;2010年03期

3 左志權;張祖勛;張劍清;曹輝;;DSM輔助下城區(qū)大比例尺正射影像鑲嵌線智能檢測[J];測繪學報;2011年01期

4 袁修孝;鐘燦;;一種改進的正射影像鑲嵌線最小化最大搜索算法[J];測繪學報;2012年02期

5 王山虎;尤紅建;付琨;;基于大尺度雙邊SIFT的SAR圖像同名點自動提取方法[J];電子與信息學報;2012年02期

6 曾慶業(yè);唐娉;;使用仿射不變特征的遙感圖像自動配準[J];計算機工程;2009年01期

7 ;Intelligent optimization of seam-line finding for orthophoto mosaicking with LiDAR point clouds[J];Journal of Zhejiang University-Science C(Computers & Electronics);2011年05期

8 潘俊;王密;李德仁;;基于顧及重疊的面Voronoi圖的接縫線網(wǎng)絡生成方法[J];武漢大學學報(信息科學版);2009年05期

9 張劍清;孫明偉;張祖勛;;基于蟻群算法的正射影像鑲嵌線自動選擇[J];武漢大學學報(信息科學版);2009年06期

10 孫杰;馬洪超;湯璇;;機載LiDAR正射影像鑲嵌線智能優(yōu)化研究[J];武漢大學學報(信息科學版);2011年03期

中國博士學位論文全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 溫紅艷;遙感圖像拼接算法研究[D];華中科技大學;2009年

  本文關鍵詞：結(jié)合SURF和分水嶺分割的遙感影像鑲嵌線提取，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：373970