用局部灰度极值方法进行多光谱图像配准算法研究

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1、航天返回与遥感第31卷第5期32SPACECRAFTREC0VERY＆REM0TESENSING2010年1O月用局部灰度极值方法进行多光谱图像配准算法研究朱近司美玲夏德深梁宛玉王辉登张洁玉(南京理工大学计算机科学与技术学院，南京210094)摘要针对多光谱遥感图像，提出了一种基于局部灰度极值的配准方法：通过在基准图像和待配准图像中同步寻找含有灰度极值的小区域，再用多项式对极值区域进行曲面拟合，最后，分别计算小区域的极值点作为特征点对进行配准。并用真实和模拟多光谱图像进行了试验，结果显示本课题提出的方法具有算法简

2、单和配准精度高的特点。关键词多光谱图像配准亚像素控制点仿真遥感中图分类号：唧51．1文献标识码：A文章编号：1009—8518(2010)05—0032—06ResearchonMulti-spectralImageRegistratio、thLocalGrayExtremumMethodZhuJinSiMeilingXiaDeshenLiangWanyuWangHuidengZhangJieyu(NanjingUniversityofScienceandTechnology，Nanjing210094，Chin

3、a)AbstractAccordingtoMulti—spectralremotesensingimage，thispaperproposesamethodbasedonlocalgrayex—tremummethod：Firstly，itisneedtosynchronizetofindsmallareascontaininggray—extremumbetweentherefereneeim—ageandtheregistrationimage．Secondly，theextremalregionswillb

4、esurfacefittingwithpolynomia1．LasⅡy，extremepointsofthesmallareaarecalculatedrespectivelyasfeaturepointsforregistration．Inthispaper，itexperimentonrealandsimulatedmulti—spectralimages．Theresultsshowthattheproposedapproachhastheadvantagesofsimplealgorithmandgood

5、precision．KeywordsMulti—-spectralImageregistrationSub··pixelControlpointSimulationRemotesensing1引言图像配准是一种基本的图像预处理技术，广泛应用于需要从多个影像数据源中提取信息的领域。在过去的几十年中，来自许多不同领域的学者从不同角度、不同应用背景出发对图像配准问题做了很多研究{1一。最常用的图像配准方法是基于灰度的配准和基于特征的配准。但基于灰度的图像配准方法¨3存在对图像的灰度变化比较敏感，计算复杂度高等缺点；基于

6、特征的图像配准方法¨4J需要图像中有分布均匀、几何特征显著的目标，这对自然景物的遥感图像提出了非常苛刻的要求。并且上述2种方法的配准精度大多是像素级精度的，不适合用于多光谱遥感图像的配准。而对于如遥感(多模图像融合、目标检测、超分辨率图像生成)、高精度3D重建、视觉定位、医学图像等应用中的许多关键问题，需要更高精度的配准，即亚像素级的图像配准[。多光谱图像(Multi．spectralImage)是指利用多光谱传感器从同一对象(目标或区域)上获得的多个谱段范围的图像。其成像特点为：各谱段原始图像间的位置偏移误差小

7、，属于亚像素级；同一目标在不同谱段的特收稿日期：2010—06—09第5期朱近等：用局部灰度极值方法进行多光谱图像配准算法研究33性参数会有较大变化，其影像中的灰度差异可能很大。因此，用常规方法在多光谱图像中无法找到其亚像素级特征点，而使用亚像素级的图像配准技术，在不同谱段图像中进行特征点的自动提取困难很大。本文针对多光谱遥感图像的自动配准问题，提出了一种基于局部灰度极值方法对多光谱图像进行配准的算法：首先，根据经验阈值在基准图像和待配准图像中同步寻找含有极值的小区域并对其进行曲面拟合；然后，再分别计算小区域的极

8、值点，并将其作为特征点对进行配准。本课题还采用真彩色图像中的R，G，B通道图像做亚像素偏移，模拟多光谱图像进行配准绝对误差的估算方法。2基于局部灰度极值方法多光谱图像配准的任务是用2个或多个不同光谱传感器对同一目标景物进行图像的获取，之后在空问上进行配准，确定并修正图像之间相对位移的过程l6j。与常规图像配准相比，多光谱遥感图像各谱段间图像相对位置偏移小，但部分目标景物在