基于区域特征地图像自动配准方法.pdf

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1、38502009，30(16)计算机工程与设计ComputerEngineeringandDesign·开发与应用·基于区域特征的图像自动配准方法黄勇杰，王树国。，张生(1．哈尔滨工业大学机电工程系，黑龙江哈尔滨150001；2．95806部队，北京100076)摘要：通过分析比较不同配准方法的原理及优缺点，提出了一种基于图像区域特征的配准方法。算法首先对待配准图像进行自适应阈值分割，然后利用数学形态学方法进行区域轮廓提取优化，接着计算各区域的特征描述，最后以各特征向量距离最近区域的重心作为控制点集对图像进行配准。实验结果表明，该算法能

2、够对图像进行快速准确的配准，而且具有纠正一定几何畸变的能力，是一种有效的自动配准方法。关键词：图像配准；图像分割；特征提取；数学形态学；几何纠正中图法分类号：TP391文献标识码：A文章编号：1000-7024(20o9)16·3850-03AutomaticimageregistrationbasedonregionfeatureHUANGYong~ie，WANGShu-guo。，ZHANGSheng2(1．DepartmentofMechanicsandElectronicsEngineering，HarbinInstituteof

3、Technology,Harbin150001，China；2．95806Troops，Beijing100076，China)Abstract：Anewimageregistrationme~odbasedonregionfeaturesisproposed，throughanalyzingtheprinciple，advantagesanddis-advantagesofthemethodscommonlyusedinimageregistration．Imagesegmentationisusedfirstlytoextractc

4、loseregionregions，andthenregionfeaturesarecalculatedandfeaturematchingismadebyfeaturedistancevector~Experimentalresultsshowthatthemethodcouldaccomplishimageregistrationfastandaccurately,andcouldcorrectadefinitegeometricaldistortion．Keywords：imageregistration；imagesegment

5、ation；featureextraction；mathematicalmorphology；geometriccorrect被发现。由此可见，对于多源卫星遥感图像配准，最好的办法0引言是采用基于图像特征的配准方法，配准图像的共有特征越多在遥感数据处理中，图像配准是变化检测、数据融合的基配准精度就越高。针对基于图像灰度配准方法的固有缺陷，本处理步骤，配准精度对后继的处理产生重要的影响。目前本文提出了一种基于图像区域特征的配准方法，方法主要针对于不同类型的图像存在很多种图像配准的方法，也相应地对具有区域特征明显的图像，通过图像分割，区域轮

6、廓提取，形成了很多种对方法进行分类的准则。常见的分类准则将图特征描述和图像特征配准等处理来实现图像配准，算法流程像配准方法分为两类：基于图像灰度的方法和基于图像特征如图1所示。的方法⋯。基于灰度的配准方法主要依赖图像的一些灰度统1基本原理与关键技术计信息，比较适合用于在图像的灰度分布上有线性关系的图像；基于特征的配准方法依赖的是图像中的某些特征如边缘、1．1图像区域提取及优化区域和纹理等，比较适合用于有明显特征的图像。多源遥感算法流程中图像典型目标区域的提取对于配准至关重卫星图像是由各类传感器在不同环境条件下获得的。同一种要，通过图像分

7、割将配准图像分割成图像块。算法结合自适传感器由于不同的成像时间和角度会造成图像之间的差异，应阈值分割方法以及图像形态优化的方法对图像进行分割，这样就使得依靠图像灰度特征来寻找同名控制点变得很困同时兼顾了区域分割的准确性和区域优化。难，而且精度不高；不同传感器图像之间配准更是如此，由于(1)图像分割成像机理不同，不同传感器图像反映的是地物的不同物理特图像分割是一种重要的图像技术，其任务就是把图像分性，同一目标在不同传感器图像中会表现为尺度或者图像灰成互不交叠的有意义的区域，以便进一步的处理、分析和应度不一致，不同传感器表现地物目标的特征也

8、会不同，如加盖用。图像分割的方法主要分为两类。：一类是边界方法，一类伪装网的坦克在SAR图像中会突显，而在光学图像中则很难是区域方法。这两种方法各有优点和缺点，可以根据实际情收稿日期：2008—08—17；