多源遥感图像匹配方法研究

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1、④中国科学院大学UniversityofChineseAcadem)’ofSciences博士学位论文多源遥感图像匹配方法研究作者姓名：韭殓墨指导教师：韭红建盈宜鱼虫国科堂睡堑王芏班蕴压学位类别：王堂擅±学科专业：篮量皇篮皇处理研究所：生囤控堂匮皇王生婴壅压StudyonMulti-SensorRemoteSensingImageRegistrationByHanmoZhangADissertationSubmittedtoTheUniversityofChineseAcademyofSciencesInpartialfulfillmentoftherequ

2、irementForthedegreeofDoctorofPhilosophyInstituteofElectronics，ChineseAcademyofSciencesMay,2013研究成果声明本人郑重声明：所提交的学位论文是我本人在指导教师的指导下进行的研究工作获得的研究成果。尽我所知，文中除特别标注和致谢的地方外，学位论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得中国科学院电子学研究所或其它教育机构的学位或证书所使用过的材料。与我一同工作的合作者对此研究工作所做的任何贡献均已在学位论文中作了明确的说明并表示了谢意。特此申明。签名：黼日

3、期：汐D．1)，弓关于学位论文使用权的说明本人完全了解中国科学院电子学研究所有关保留、使用学位论文的规定，其中包括：①电子所有权保管、并向有关部门送交学位论文的原件与复印件；②电子所可以采用影印、缩印或其他复制手段复制并保存学位论文；③电子所可允许学位论文被查阅或借阅；④电子所可以学术交流为目的，复制赠送和交换学位论文；⑤电子所可以公布学位论文的全部或部分内容(保密学位论文在解密后遵守此规定)。签名：j姻溉日期：加I≥．各弓导师签名：檐红留日期：少传．f、)摘要摘要遥感图像间的匹配作为遥感图像处理与应用的重要基础，一直是遥感数据处理领域的研究热点和难点之一。

4、随着成像技术的快速发展及对图像解译、应用需求的急速增长，遥感图像已经出现了多传感器、多时相、高分辨率的趋势。图像融合、镶嵌、变化检测、三维重建等应用需求，都需要多传感器遥感图像匹配处理作为基础。丰富的遥感数据类型也进一步拓展了遥感的应用领域，不同的传感器所测量的地物信息不同，主动成像传感器测量了地物的粗糙度，被动成像传感器测量的是地物的温度及反射量。多源遥感图像匹配的主要难点就在于如何有效处理传感器成像原理差异导致的图像差异。传统的多源匹配方法，为了保证匹配结果的高精度和可靠性，往往采用人工选取控制点(CPs，ControlPoints)的方法，对图像对上相

5、似的明显地物特征进行配对。这类方法由于人工的参与使得工作效率受限，已经无法满足现在自动化处理对遥感数据的要求。人们在后期研究中，提出许多的方法和改进策略，均在匹配精度、运算效率、以及鲁棒性上进行折中。因此，如何从不同分辨率、不同传感器的遥感图像中准确、高效地实现图像的精确匹配具有重要的研究意义。论文的主要研究内容如下：(1)研究了星载合成孔径雷达(SAR，SyntheticApertureRadar)影像与光学遥感影像的精匹配方法。现有的SAR影像与光学遥感影像匹配方法都是利用图像中的几何特征作为所谓的匹配先决条件，以克服SAR影像中的乘性相干斑噪声对匹配的

6、影响。但是特定的几何特征限制了算法的适用性，对于大刈幅的遥感图像并不具有普适性。本文充分利用图像的大尺度梯度结构特征来减少SAR图像相干斑噪声对图像间相似性度量有效性的影响，提出了一种新的IRS(ISEF．ROA．SVD)梯度算子，通过在图像灰度域与梯度域上分别进行“滤波”处理，得到SAR图像的大尺度梯度结构。再以梯度图为基础，采用归一化梯度互相关(NGC，NormalizedGradientCross．Correlation)作为SAR和光学图像相似性度量方法，计算得到图像间同名点对。通过随机一致性(RANSAC，RandomSampleConsensus

7、)算法对同名点进行筛选，并采用三角网(TINs，trianglenetwork)对图像进行变换，可以达到较高精度的匹配结果。多源遥感图像匹配方法研究(2)研究了星载高光谱影像与全色影像、红外影像与全色影像间的匹配方法。根据红外影像与高光谱影像的图像特征，提出了一种基于图像梯度结构特征的匹配方法，此方法结合了图像的梯度结构特征与结构相似性(SSIM，StructuralSimilarityMe删emem)，与传统的图像边缘特征的匹配方法相比较，提出的方法能够准确的计算大分辨率差异图像的同名点对。通过中值漂移传播(MSP，MedianShiftPropagati

8、on)算法对同名点对集合进行纠正误匹配点。该方法在保