基于自適應(yīng)角點提取的遙感圖像匹配方法研究.pdf

1、遙感作為一門新興綜合性探測技術(shù)的學(xué)科,有著廣泛的應(yīng)用前景。隨著遙感技術(shù)的不斷發(fā)展,人們得到了海量的遙感圖像數(shù)據(jù),于是遙感圖像處理工作顯得十分重要。圖像匹配技術(shù)作為圖像處理的一個重要組成部分,影響著圖像處理的其它方面,如圖像融合、圖像鑲嵌、圖像拼接等。因此,吸引了越來越多的研究者對圖像匹配算法的研究,也產(chǎn)生了很多經(jīng)典算法,并被廣泛的應(yīng)用在多個重要領(lǐng)域中。
　　本文主要是采用角點特征提取對遙感圖像進(jìn)行匹配的研究,本文的內(nèi)容總結(jié)主要為以

2、下幾點:
　　1.系統(tǒng)介紹了圖像匹配技術(shù)的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀,簡要分析了基于灰度的圖像匹配和基于特征的圖像匹配中各類方法。對遙感圖像匹配相關(guān)原理進(jìn)行概括性的討論,簡要說明了圖像的數(shù)學(xué)定義、圖像匹配要素和影響遙感圖像匹配的因素。介紹了基于角點特征檢測技術(shù)在圖像匹配中的應(yīng)用,并將基于角點特征匹配作為本文的研究方向。
　　2.對圖像特征的特征角點提取中,主要研究了SUSAN角點特征提取算法原理。通過實驗發(fā)現(xiàn) SUSAN角點特征提取算法

3、提取的特征點雖然很多,但同時將非角點的邊緣點也提取出來,使得提取的特征點存在大量的偽角點。提出了兩種改進(jìn)的SUSAN角點提取算法,首先采用SUSAN模板對圖像進(jìn)行模板計算得到灰度差圖,然后用Sobel算子計算得到灰度差梯度圖,再根據(jù)梯度圖的灰度分布特征,采用圖像分割方法的判斷分析法和KSW熵方法對梯度圖做分析處理,最終實現(xiàn)閾值的自動選取,正確提取出有價值的特征角點,同時在算法的執(zhí)行時間上進(jìn)行了比較。試驗結(jié)果表明,改進(jìn)算法較之傳統(tǒng)算法有明