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《遥感图像配准中相似性测度的比较和分析》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、CN431258/TP计算机工程与科学2008年第30卷第2期ISSN1007130XCOMPUTERENGINEERING&SCIENCEVol30,No2,2008文章编号:1007130X(2008)02004504*遥感图像配准中相似性测度的比较和分析PerformanceComparisonofSimilarityMeasuresforRemoteSensingImageRegistration马政德,杜云飞,周海芳,刘衡竹MAZhengde,DUYunfei,ZHOUHaifang,LIUHengzhu(国防科技大学计算
2、机学院,湖南长沙410073)(SchoolofComputerScience,NationalUniversityofDefenseTechnology,Changsha410073,China)摘要:相似性测度是图像配准中的重要部分之一。本文从遥感图像配准的相似性测度中选取了互信息、相关系数和差方和等三种具有代表性的相似性测度,从计算时间、锐度、对噪声的容忍性以及对多源图像配准的影响等方面,通过实验对它们的性能进行了比较和分析。实验结果表明,不同测度具有不同的有效性和适用范围。Abstract:Similaritymeasureisaveryimportantpro
3、bleminimageregistration.Threetypicalsimilaritymeasuresforremotesensingimageregistrationareselectedincludingmutualinformation,correlationcoefficientandsumofsquareddifferences.Then,theperformancesofthesemeasuresarecomparedandanalyzedbythecomputingtime,thesharpness,thesensitivityofnoisean
4、dtheeffectonmultimodalimageregistration.Theresultsofexperimentsshowthatthesesimilaritymeasureshavedifferenteffectsandperformancesindifferentapplicationcircumstances.关键词:遥感图像;图像配准;互信息;相关系数;差方和Keywords:remotesensingimage;imageregistration;mutualinformation;correlationcoefficient;sumofsquar
5、eddifferences中图分类号:TP75文献标识码:A算法对相似性测度进行多次迭代计算,寻找相似性测度的1引言极值。近年来,遥感领域的人们提出了多种相似性测度。这些方法利用图像的灰度特征,有利于实现自动图像配准。图像配准是指确定在相同或不同时间、通过相同或不但是,由于相似性测度的多样性,使得人们常常很难在配准同传感器拍摄的两幅或多幅图像之间最佳匹配关系的过算法中确定采用何种相似性测度是最合适的。程。图像配准是数据融合、异质图像分析、目标变化检测与为此,本文从中选取最具代表性的三种相似性测度:互识别、图像镶嵌等实际问题中的重要步骤,其应用遍及遥信息、相关系数和差方和
6、,在计算时间、锐度、对噪声的容忍感、医学、计算机视觉等多个领域。主流的配准方法大致可性以及对多源图像的配准等方面通过实验进行了比较和分分为基于特征(如控制点)和基于区域(如相关系数)两大析,以便为今后的研究工作提供参考,并为配准算法中相似[1]类:前者精度较高,但特征提取因图而异,往往需要人工性测度的进一步完善乃至突破性的进展提供一定的帮助。干预;而后者自动化程度高,但计算量大。目前,有大量的研究集中在基于区域的方法上,知名的开源软件包ITK2遥感图像的相似性测度(InsightSegmentation&RegistrationToolkit,简称ITK)[2]中集成的
7、配准算法全部是基于区域的方法。基于区域的图像配准利用图像的灰度特性,在两幅图在基于区域的图像配准过程中,最优变换参数的获取像重叠区域内根据像素灰度值直接计算相似性测度。遥感必须执行一个优化过程,即在一定的搜索空间内应用优化领域最常用的三种相似性测度分别是互信息、相关系数和*收稿日期:20070427;修订日期:20070710基金项目:国家自然科学基金青年基金资助项目(60603081)作者简介:马政德(1979),男,山东诸城人,硕士生,研究方向为并行计算、图像处理等;杜云飞,博士生,研究方向为并行计算、图像处理等
