基于尺度不變特征和互信息的遙感圖像自動配準(zhǔn).pdf

1、近年來,對于圖像配準(zhǔn)的研究受到了廣泛的關(guān)注。圖像配準(zhǔn)能夠?qū)崿F(xiàn)不同拍攝條件下獲得的圖像間的匹配,已被應(yīng)用于諸多領(lǐng)域,如醫(yī)學(xué)圖像分析中的疾病狀態(tài)監(jiān)測、計(jì)算機(jī)視覺中的三維圖像重建,遙感圖像中的變換檢測。這些應(yīng)用對圖像配準(zhǔn)提出了很高的要求,如亞像素的精確度、全自動化和實(shí)時(shí)性。目前還沒有一種完美的配準(zhǔn)方法能夠滿足所有的要求,特別是在遙感圖像處理領(lǐng)域。遙感圖像受傳感器機(jī)理、光照變換等因素的影響,圖像間灰度差異較大,增加了圖像配準(zhǔn)的難度。針對遙感圖像

2、的特點(diǎn),本文基于尺度不變特征(SIFT)和互信息(MI)提出了一種新圖像配準(zhǔn)策略。具體內(nèi)容闡述如下:
　　(1)提出一種基于尺度不變性的SIFT特征錯(cuò)誤匹配濾除方法。該方法計(jì)算待配準(zhǔn)圖像中兩兩特征間距離與參考圖像中相應(yīng)特征間距離的比值,形成尺度直方圖,直方圖的波峰對應(yīng)兩幅圖像的尺度比,直方圖中邊緣點(diǎn)被認(rèn)為是錯(cuò)誤配準(zhǔn)并濾除。尺度直方圖利用了SIFT的尺度不變性,獲得更加準(zhǔn)確的濾除結(jié)果。
　　(2)提出一種新的最大化互信息初始解

3、選擇策略。該策略獲得SIFT匹配,并濾除其中的錯(cuò)誤匹配,然后利用最小二乘法估計(jì)出配準(zhǔn)參數(shù)。通過該策略獲得的配準(zhǔn)參數(shù)在最優(yōu)解的附近,因此將其作為最大化互信息的初始解能夠?qū)崿F(xiàn)最大化互信息全自動化,降低互信息迭代次數(shù),加快搜索算法收斂。
　　(3)利用 Levenberg–Marquardt最大化互信息實(shí)現(xiàn)遙感圖像配準(zhǔn)。Levenberg–Marquardt算法結(jié)合了梯度下降法的魯棒性和牛頓法的快速收斂性。利用該算法的優(yōu)越性能,能夠快速