本文選題：高光譜影像 + 影像拼接�。� 參考：《遙感信息》2017年01期

【摘要】：針對UHD185影像圖幅小的特點,在大范圍應用中影像拼接是急需解決的問題之一。該文首先從影像中選出峰值信噪比最大的波段,然后利用尺度不變特征變換算法提取并匹配特征點,接著使用隨機抽樣一致性算法剔除錯誤的匹配點,再采用線性過渡方法融合影像,最終實現(xiàn)影像拼接。試驗結(jié)果表明,拼接前后3種典型地物光譜曲線的光譜角余弦最小值為0.999 7,均值為0.999 8;光譜相關系數(shù)的最小值為0.998 6,均值為0.999 0;光譜信息散度的最大值為0.001 1,均值為0.000 6,光譜距離的最大值為0.227 6,均值為0.181 7,拼接前后光譜畸變小,拼接效果好。
[Abstract]:In this paper , the maximum signal - to - noise ratio of UHD185 is one of the most urgent problems . Firstly , the maximum signal - to - noise ratio ( SNR ) is selected from the image , then the feature points are extracted and matched by the scale invariant feature transform algorithm . The results show that the minimum value of the spectral angle of the three typical landmarks before and after splicing is 0.999 7 , the mean value is 0.999 8 , the maximum value of spectral distance is 0 . 227 6 , the mean value is 0.181 7 , the spectral distortion is small before and after splicing , and the splicing effect is good .
【作者單位】： 河南理工大學測繪與國土信息工程學院;河南理工大學礦山空間信息技術國家地理信息局重點實驗室;
【基金】：礦山空間信息技術國家測繪地理信息局重點實驗室開放基金(KLM201407) 河南理工大學博士基金(B2016-13) 國家自然科學基金委員會與神華集團有限責任公司聯(lián)合資助項目(U1261206)
【分類號】：TP751

【相似文獻】

相關期刊論文 前10條

1 甘甫平;王潤生;;高光譜遙感技術在地質(zhì)領域中的應用[J];國土資源遙感;2007年04期

2 余旭初;楊國鵬;馮伍法;周欣;;基于簡約集支持向量機的高光譜影像分類[J];計算機科學;2010年11期

3 李新雙;張良培;李平湘;吳波;;基于小波分量特征值匹配的高光譜影像分類[J];武漢大學學報(信息科學版);2006年03期

4 楊可明;陳云浩;郭達志;蔣金豹;;基于高光譜影像的小麥條銹病光譜信息探測與提取(英文)[J];光子學報;2008年01期

5 蘇俊英;舒寧;;一種基于非線性增益小波濾波的高光譜影像去噪技術研究[J];遙感技術與應用;2008年04期

6 孫偉偉;劉春;施蓓琦;李巍岳;;基于隨機矩陣的高光譜影像非負稀疏表達分類[J];同濟大學學報(自然科學版);2013年08期

7 楊可明;李慧;郭達志;;基于最佳小波包基的高光譜影像特征制圖[J];測繪學報;2008年01期

8 楊國鵬;余旭初;劉偉;陳偉;;基于支持向量機的高光譜影像分類研究[J];計算機工程與設計;2008年08期

9 董超;趙慧潔;;關聯(lián)向量機在高光譜影像分類中的應用[J];遙感學報;2010年06期

10 董超;田聯(lián)房;趙慧潔;;遺傳關聯(lián)向量機高光譜影像分類[J];上海交通大學學報;2011年10期

相關會議論文 前10條

1 舒寧;胡穎;;基于地物光譜特征的高光譜影像邊緣提取方法[A];地理空間信息技術與應用——中國科協(xié)2002年學術年會測繪論文集[C];2002年

2 舒寧;;多光譜和高光譜影像紋理分析的幾種方法[A];第十五屆全國遙感技術學術交流會論文摘要集[C];2005年

3 于美嬌;董廣軍;張永生;紀松;楊靖宇;;一種基于極大后驗估計的高光譜影像分辨率增強方法[A];圖像圖形技術與應用進展——第三屆圖像圖形技術與應用學術會議論文集[C];2008年

4 董廣軍;紀松;朱朝杰;;基于局部線性嵌入流形學習的高光譜影像分類技術[A];第六屆全國信息獲取與處理學術會議論文集（3）[C];2008年

5 汪瑋;周可法;王金林;周曙光;劉慧;;環(huán)境減災衛(wèi)星高光譜數(shù)據(jù)預處理[A];第十二屆全國數(shù)學地質(zhì)與地學信息學術研討會論文集[C];2013年

6 黃遠程;張良培;李平湘;;基于最小單形體體積約束的高光譜影像端元光譜提取[A];遙感定量反演算法研討會摘要集[C];2010年

7 劉慶杰;藺啟忠;王黎明;王欽軍;李慶亭;苗峰顯;;基于CFFT最優(yōu)信噪比的星載高光譜影像噪聲抑制研究[A];第十七屆中國遙感大會摘要集[C];2010年

8 張杰林;;砂巖型鈾礦床高光譜數(shù)據(jù)挖掘技術研究[A];第十五屆全國遙感技術學術交流會論文摘要集[C];2005年

9 董彥芳;龐勇;;高光譜影像與LiDAR數(shù)據(jù)融合提取城市目標提取[A];中國地震學會空間對地觀測專業(yè)委員會2013年學術研討會論文摘要集[C];2013年

10 李飛;周成虎;陳榮國;;基于光譜曲線形態(tài)的高光譜影像檢索方法研究[A];第二屆中國科學院博士后學術年會暨高新技術前沿與發(fā)展學術會議程序冊[C];2010年

相關博士學位論文 前8條

1 劉軻;冬小麥葉面積指數(shù)高光譜遙感反演方法研究[D];中國農(nóng)業(yè)科學院;2015年

2 楊國鵬;基于機器學習方法的高光譜影像分類研究[D];解放軍信息工程大學;2010年

3 路威;面向目標探測的高光譜影像特征提取與分類技術研究[D];中國人民解放軍信息工程大學;2005年

4 楊哲海;高光譜影像分類若干關鍵技術的研究[D];解放軍信息工程大學;2006年

5 王凱;基于多特征融合的高光譜影像地物精細分析方法研究[D];武漢大學;2013年

6 杜輝強;高光譜遙感影像濾波和邊緣提取方法研究[D];武漢大學;2004年

7 韋瑋;基于多角度高光譜CHRIS數(shù)據(jù)的濕地信息提取技術研究[D];中國林業(yè)科學研究院;2011年

8 龔鑓;基于HDA和MRF的高光譜影像同質(zhì)區(qū)分析[D];武漢大學;2007年

相關碩士學位論文 前10條

1 司海青;含水量對土壤有機質(zhì)含量高光譜估算的影響研究[D];中國農(nóng)業(yè)科學院;2015年

2 汪重午;基于高光譜線性混合模型的地質(zhì)勘查研究[D];成都理工大學;2015年

3 原娟;面向高光譜地物的在軌替代光譜定標影響因子分析[D];浙江農(nóng)林大學;2015年

4 魏祥坡;高光譜影像土質(zhì)要素和人工地物分類技術研究[D];解放軍信息工程大學;2015年

5 康苒;松嫩平原典型土壤有機質(zhì)高光譜預測模型研究[D];東北農(nóng)業(yè)大學;2016年

6 張穎;基于主動學習的高光譜影像分類[D];成都理工大學;2016年

7 張風;基于子空間學習的高光譜影像地物分類[D];西安電子科技大學;2015年

8 董連鳳;高光譜影像預處理技術研究[D];長安大學;2007年

9 祝鵬飛;面向?qū)ο蟮母吖庾V影像地物分類技術研究[D];解放軍信息工程大學;2011年

10 楊國鵬;基于核方法的高光譜影像分類與特征提取[D];解放軍信息工程大學;2007年

，

本文編號：1899379