小波变换在二源遥感图像配准中的应用研究

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1、全日制学术型硕士学位论文论文题目：小波变换在二源遥感图像配准中的应用研究作者姓名丁超指导教师覃亚丽教授学科专业信息与通信工程所在学院信息工程学院提交日期2015年4月19日浙江工业大学硕士学位论文小波变换在二源遥感图像配准中的应用研究作者姓名：丁超指导教师：覃亚丽浙江工业大学信息工程学院2015年04月DissertationSubmittedtoZhejiangUniversityofTechnologyfortheDegreeofMasterResearchandApplicationofWaveletTransforminTwo-source

2、RemoteSensingImageRegistrationCandidate:DingChaoAdvisor:Prof.QinYa-liCollegeofInformationEngineeringZhejiangUniversityofTechnologyApril2015浙江工业大学学位论文原创性声明本人邦重声明：所提交的学位论文是本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的研巧成果。除文中己经加标注引用的内容外，本论文不包含其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果，也不含为获得浙江工业大学或其它教育机构的学位证书而使用过

3、的材料。对本文的研巧作出重要贡献的个人和集体，均己在文中明确方式标明。本人承担本声明的法律责任。作者签名：系日期：年６月日！１学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留。并向国家有关部口或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅本人授权浙江工业大学可Ｗ将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检、。索，可采用影印缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文本学位论文属于１、□。保密，在年解密后适用本授权书２、不保密时＾Ｕ少’（请在上相应方框内

4、打）？作者签名：＾起日期年＾月１日导师签名：日期；兴６年（月日ｆ浙江工业大学硕士学位论文小波变换在二源遥感图像配准中的应用研究摘要随着遥感技术应用领域的不断拓展，遥感图像配准成为实现图像拼接、变化检测和目标识别等遥感图像分析任务中必不可少的一个关键环节。由于遥感图像的空间分辨率一般较高，如果对整幅遥感图像进行配准，算法计算量很大，导致图像配准的时间过长，无法达到实时性要求。因此，研究出快速、实时、高精度的遥感图像配准算法是遥感图像分析持续需要解决的难点。本文研究了小波变换在二源遥感图像配准中的算法，通过理论分析并结合实验结果，完成的

5、工作和成果有：1.叙述了小波变换的基本理论，详细分析了二维信号（即图像）的Mallat算法。针对离散小波变换的缺陷，研究了两种改进的小波变换：非抽样小波变换（UDWT）以及双树复小波变换（DT-CWT），并分析了小波变换应用在遥感图像配准中的问题。2.给出了一种基于小波变换和傅里叶-梅林变换的遥感图像配准的改进方法。针对傅里叶-梅林变换方法和最大互信息准则在图像变换时各自的优缺点，引入离散小波变换，对于小波分解后的低频子图像，利用傅里叶-梅林变换求得变换参数后，从图像的最低分辨率到最高分辨率，采用最大互信息准则逐层优化求得的变换参数，直到完成最终的

6、配准。实验证明，该算法能大大减少二源遥感图像配准的计算时间，且配准结果相对于基于傅里叶-梅林变换搜索策略以及基于最大互信息准则搜索策略的配准方法更加精确。3.针对SIFT算法可提取到图像稳定性强、特征区分度高的特征点，分析了基于小波变换和SIFT算法的遥感图像配准方法。为了克服离散小波变换的缺陷，获得原始图像更丰富完整的特征，给出了两种基于改进的小波变换和SIFT算法的遥感图像配准方法。实验证明，相对于基于小波变换和SIFT算法的遥感图像配准方法，基于UDWT和SIFT算法的遥感图像配准方法可以获得遥感图像更加细致的频域局部化信息，提取到图像更准确

7、的特征，而对于边缘特征丰富的二源遥感图像，基于DT-CWT和SIFT算法的遥感图像配准方法可以精确地提取到图像丰富的边缘特征点，可以更精确的完成对图像的配准。关键词：遥感图像，图像配准，小波变换，傅里叶-梅林变换，SIFTi浙江工业大学硕士学位论文RESEARCHANDAPPLICATIONOFWAVELETTRANSFORMINTWO-SOURCEREMOTESENSINGIMAGEREGISTRATIONABSTRACTWiththeincreasingdevelopmentoftechniquesofacquiringremotesensin

8、gimages,remotesensingimageregistrationhasbecameacrucialstepfo