基于小波变换的近平面影像数字配准方法研究

《基于小波变换的近平面影像数字配准方法研究》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、维普资讯http://www.cqvip.com2oo8年第1期影像技术基于小波变换的近平面影像数字配准方法研究苏毛弟，晏磊，赵学军，卢宾宾(1．北京大学空间信息集成与3S．-z-~应用实验室，北京100871；2．中国矿业大学(北京)机电与信息工程学院，北京100083)摘要：本文将小波变换技术与相似度检测算法、直线拟合方法等相结合，用于近平面影像数字配准。首先，对含噪遥感影像进行多尺度小波变换，以提取不同尺度上的广义特征点，并剔除图像噪声；其次，将序贯相似度检测算法和多分辨率分析相结合进行控制点

2、匹配；最后，利用基于最小二乘法的直线拟合，建立配准变换关系。实际遥感影像的相对配准实验验证了方法的有效性。关键词：特征点；小波变换；配准中图分类号：TP751．1文献标识码：A文章编号：1001—o270(2oo8)o1一oo19—O5ResearchandApplicationsofDigitalRegistrationandAFeaturePointBasedonWaveletAnalysisinNearPlaneImageSUMao—di1,2YANLei，ZHAOXue-jun2,LUBin

3、—bin(1．BeijingKeyLab．ofSpatialInformationIntegration&Applications，PKU，Beijing100871；2．InstituteofMechanicalElectronicandInformationEngineering，ChinaUniversityofMiningandTechnology，Beijing100083)Abstract：Thisarticleaimstoanimageregistrationmethodwhichco

4、mbinesthewavelettransfoITIItechnologywiththeSSDA(SequentialSimilarityDetectionAlgorithms)andleast—squaremethod．First，themuhiscalewavelettransformisusedinaremotesensingimagewithnoise,toextractgeneralizedfeaturepointsindifferentlevelsandeliminatenoiseint

5、heimage．Secondly，theSSDAisincorporatedwiththemulti—resolvinganalysisfortheRCPs(RegistrationControlPoints)match．Finally，thesearchofRCPscanbeusedtoestablishthefunctionrelationshipbytheleast—squaremethod．Experimentconfirmedthatthemethodcanvalidlyregistert

6、heremotesensingimageKeyWords：featurepoint；waveletanalysis；registration征(点、线、区域、轮廓)的匹配为基础。建立图像间的引言映射关系并进行图像变换。遥感是近十几年来兴起的一门综合技术，遥感实际遥感图像匹配存在的问题是：图像含有噪现已广泛应用于环境变化监测、资源勘探、土地规划声，线条通常没有明显的棱边，因此，由线条形成的与利用、气象预报和军事等众多领域。遥感影像处理“角点”或“交汇点”较难确定。而在多尺度的小波变中的关键技术之一是遥

7、感影像配准。换下，可以定义并自动检测一种新的广义特征点，此目前，被广泛使用的图像配准方法是基于图像类点可以代表特征区域的中心、重心或特征区域的像素的配准方法。该方法以基准图像和实时图像特任一个相对位置。这一点借助于小波变换对于信号收稿日期：2007—12—7作者简介：苏毛弟，男(1983一)，山东淄博人，硕士研究生，主要研究方向：图像处理。赵学军，女，副教授，硕士。E-mail：sumaodiC~eah．net维普资讯http://www.cqvip.com影像技术2008年第1期突变特性的体现来实

8、现，对于其周围的邻域满足复区域，即采用逐层搜索方法。具体实现方法如下：杂性和非周期性，易于区分识别。(1)对待配准图像和参考图像中的重叠区域f本文将小波变换用于实际遥感影像配准，利用和g分别作N次2x2的滤波，得到一组图像序~lJft，f2噪声和特征点的不同特点去除噪声，并进行多尺度⋯⋯，t，f和gt，g2，⋯⋯gN_t，gN。本文中，我们取N=3，广义特征点提取；利用图像小波分解后的系数，结合这样原始图像和滤波后的三层图像组成一组分辨率序贯相似度检测算法，进行由粗到