遥感图像配准
ENVI遥感图像配准实验报告
ENVI遥感图像配准实验报告ENVI遥感图像配准⼀、实验⽬的：1、掌握ENVI软件的基本操作和对图像进⾏基本处理，包括打开图像，保存图像。
2、初步了解图像配准的基本流程及采⽤不同校准及采样⽅法⽣成匹配影像的特点。
3、深刻理解和巩固基本理论知识，掌握基本技能和动⼿操作能⼒，提⾼综合分析问题的能⼒。
⼆、实验原理（1）最邻近法最邻近法是将最邻近的像元值赋予新像元。
该⽅法优点是输出图像仍然保持原来图像的像元值，简单，处理速度快。
缺点就是会产⽣半个像元位置偏移，可能造成输出图像中某些地物的不连贯。
适⽤于表⽰分类或某种专题的离散数据，如⼟地利⽤，植被类型等。
双线性插⽅法是使⽤临近4个点的像元值，按照其距插点的距离赋予不同的权重，进⾏线性插。
该⽅法具有平均化的滤波效果，边缘受到平滑作⽤，⽽产⽣⼀个⽐较连贯的输出图像，其缺点是破坏了原来的像元值，在后来的波谱识别分类分析中，会引起⼀些问题。
⽰意图：由梯形计算公式：故同理最终得：三次卷积插法是⼀种精度较⾼的⽅法，通过增加参与计算的邻近像元的数⽬达到最佳的重采样结果。
使⽤采样点到周围16邻域像元距离加权计算栅格值，⽅法与双线性插相似，先在Y ⽅向插四次（或X ⽅向），再在X ⽅向（或Y ⽅向）插四次，最终得到该像元的栅格值。
该⽅法会加强栅格的细节表现，但是算法复杂，计算量⼤，同样会改变原来的栅格值，且有可能会超出输⼊栅格的值域围。
适⽤于航⽚和遥感影像的重采样。
作为对双线性插法的改进，即“不仅考虑到四个直接邻点灰度值的影响，还考虑到各邻点间灰度值变化率的影响”，⽴⽅卷积法利⽤了待采样点周围更⼤邻域像素的灰度值作三次插值。
其三次多项式表⽰为：我们可以设需要计算点的灰度值f（x,y）为：其中：计算后可得出：（4）算法⽐较⽰意图：三、实验容：1、熟练使⽤ENVI软件的基本操作和对图像进⾏基本处理，包括打开图像，保存图像。
2、初步了解学会图像处理的基本流程。
3、⼿动选择控制点，对所给的两幅图像bldr_tm.img和bldr_sp.img进⾏精确配准。
飞行器遥感数据处理中的图像配准技巧探索
飞行器遥感数据处理中的图像配准技巧探索遥感技术在地球观测领域发挥着越来越重要的作用。
飞行器遥感数据的处理涉及到很多复杂的技术，其中图像配准是一个至关重要的环节。
图像配准是将不同时刻或不同传感器获取的图像进行准确地对准，以获取一致的空间参考框架。
本文将探索飞行器遥感数据处理中的图像配准技巧，以提高数据分析的精度和可靠性。
一、图像配准的概念和意义图像配准是指将多个图像之间、不同时间或不同传感器获取的图像进行准确地对准的过程。
图像配准的目的是获取一致的空间参考框架，使得不同图像之间的特征点、目标位置以及地面坐标能够一一对应。
图像配准在飞行器遥感数据处理中具有极其重要的意义，它可以：1. 组合多源数据：将来自不同传感器的数据进行配准后，可以实现多源数据的融合分析，从而提高数据分析的全面性和准确性。
2. 时间序列分析：对于同一区域不同时刻获取的遥感图像，通过配准可以实现时间序列分析，监测和分析目标物体的时空变化。
3. 空间分析：通过图像配准，可以将不同区域的遥感图像进行叠加，形成连续、无缝的空间分析图像，方便对地物进行定量测量和空间分析。
二、图像配准的方法和技巧1. 特征点匹配法特征点匹配法是最常用的图像配准方法之一。
该方法通过检测图像上的特征点，然后将特征点进行匹配，确定图像之间的对应关系。
常用的特征点包括角点、边缘、纹理等，通过检测和匹配这些特征点，可以实现图像的精确对准。
2. 投影变换法投影变换法是一种基于几何变换的图像配准方法。
该方法假设图像之间存在一种几何关系，通过对图像进行几何变换，使得两幅图像在某种意义上相似，从而实现图像的配准。
常见的投影变换包括平移、旋转、缩放和仿射变换等。
3. 基于地物控制点的配准法基于地物控制点的配准法是通过在图像上选择一些已知的地物控制点，通过测量和匹配这些控制点的位置，实现图像之间的配准。
地物控制点通常是一些容易识别和测量的地物，如建筑物的角点、道路的交叉口等。
4. 影像匹配法影像匹配法是一种基于图像特征相似性的配准方法，通过在图像上搜索相似的图像块或纹理模式，并将其进行匹配，最终确定图像之间的对应关系。
遥感图像配准技术与精度评定方法
遥感图像配准技术与精度评定方法引言：遥感图像是通过卫星、飞机等空中平台获取的地球表面的影像数据，它在各个学科领域中有着广泛的应用。
在实际应用中，遥感图像配准技术是一项关键的技术，它能够将多幅图像进行几何校正，以确保它们在同一坐标系下具有一致的几何特征，进而提高遥感影像的解译和分析的准确性。
本文将介绍遥感图像配准技术的原理和方法，并探讨相应的精度评定方法。
一、遥感图像配准技术原理遥感图像配准技术的基本原理是通过提取图像中的特征点，并通过匹配这些特征点来实现图像的几何校正。
根据匹配的原理和方法的不同，遥感图像配准技术可以分为点特征匹配法、区域特征匹配法和基于控制点的配准法等。
1. 点特征匹配法点特征匹配法是基于图像中的离散像素点进行配准的方法。
它通过寻找同一地物的相应像素点，并计算它们之间的几何变换关系来实现图像配准。
这种方法的优点是计算简单，但对于遥感图像中存在复杂地物和纹理的情况，点特征匹配法的效果较差。
2. 区域特征匹配法区域特征匹配法是基于图像中的纹理和结构信息进行配准的方法。
它通过提取图像中的区域特征，并计算它们之间的相似性来实现图像配准。
这种方法的优点是对遥感图像中的复杂地物和纹理有较好的适应性，但计算复杂度较高。
3. 基于控制点的配准法基于控制点的配准法是通过已知位置的控制点来实现图像配准。
它通过提取图像和参考影像中的控制点，并计算它们之间的变换关系来实现图像配准。
这种方法的优点是精度较高，但需要准确的控制点信息。
二、遥感图像配准技术方法遥感图像配准技术的方法多种多样，下面将介绍几种常用的方法。
1. 特征点提取与匹配该方法通过使用特征点检测算法（如SIFT、SURF等）来提取图像中的特征点，再使用特征点匹配算法（如RANSAC等）来进行特征点的匹配，以实现图像的配准。
2. 多尺度配准该方法通过使用金字塔多尺度图像处理方法，将原始图像金字塔进行分解，然后将不同层次的图像进行配准，逐步实现图像的几何校正。
测绘技术中的遥感影像配准方法
测绘技术中的遥感影像配准方法引言遥感技术在测绘领域中扮演着重要的角色，它可以通过卫星、飞机等传感器获取地球表面的数据。
然而，由于不同传感器、不同时间获取的数据存在空间和时间上的差异，需要进行影像配准来融合和比较这些数据。
本文将介绍测绘技术中常用的遥感影像配准方法。
一、特征点匹配法特征点匹配法是一种常用的配准方法，也是最直观和简单的方法之一。
该方法基于图像中的特征点，通过将两幅影像中的对应特征点进行匹配，来实现影像的配准。
在这个过程中，可以采用特征描述子来提取特征点的信息，如SIFT（尺度不变特征变换）和SURF（加速稳健特征）等算法。
二、直接法直接法是一种比较常见的配准方法，它通过像素级的匹配来将两幅影像对齐。
这种方法的优点是简单直接，可以在不考虑图像特征的情况下完成配准，但由于像素匹配的计算量较大，所以在处理大尺寸影像时效率较低。
三、控制点法控制点法是一种基于地面控制点的配准方法。
它首先在待配准影像和参考影像中选择具有较好识别度的标志物作为控制点，然后通过测量这些控制点在两幅影像中的坐标，建立空间转换模型，进而实现影像的配准。
这种方法精度较高，适用于对地物变化较大的区域进行配准。
四、基于影像几何校正模型的配准方法利用影像几何校正模型进行配准是一种比较常见的方法，它主要根据空间变换模型进行配准。
常用的几何校正模型有平移、旋转、仿射和投影等。
通过对影像进行几何校正，可以将其与参考影像进行对比和融合，以获得更加准确和具有空间一致性的结果。
五、基于图像配准质量评估的方法在影像配准过程中，如何评估配准结果的质量是一个重要的问题。
一种常用的方法是计算影像配准后的残差误差，该误差越小，表示配准效果越好。
另外，可以利用图像质量评价指标，如峰值信噪比（PSNR）和结构相似性（SSIM）等指标来评估配准结果的质量。
六、配准精度与应用影像配准的精度对于后续的测绘应用具有重要影响。
在地图制图、城市规划、资源调查和环境监测等领域，高精度的影像配准可以提供准确的地理信息，为决策和规划提供支持。
测绘技术中的遥感影像匹配与配准方法
测绘技术中的遥感影像匹配与配准方法遥感影像匹配与配准方法是测绘技术中的重要研究内容。
遥感影像匹配是指将不同时间或不同传感器获取的遥感影像进行比对，找出它们之间的相似性和差异性。
而遥感影像配准则是将不同时间或不同传感器获取的遥感影像进行几何校正，使它们在空间上具有一致的坐标和尺度。
在测绘应用中，遥感影像匹配与配准是非常关键的。
首先，它们能够帮助提取地表特征和地物信息。
通过匹配不同时间的遥感影像，我们可以观测到地表的变化情况，例如城市的扩张、农田的变化等。
通过配准不同传感器获取的遥感影像，我们可以获得一致的地物几何信息，从而进行更精确的测量和分析。
其次，遥感影像匹配与配准还可以用于制作地图和更新地理信息数据库。
通过将不同时间或不同传感器获取的遥感影像进行匹配和配准，可以实现地图的更新和变化监测，为城市规划、土地管理等提供决策支持。
遥感影像匹配与配准的方法有很多种。
其中，基于特征点的方法是最常用的一种。
该方法通过提取影像中的特征点，比如角点、边缘等，然后利用特征点之间的相互关系进行匹配和配准。
这种方法具有计算速度快、适用范围广的特点，但对于存在大量相似的地物和复杂的地形条件，其匹配结果可能存在误差。
为了解决这个问题，研究人员还提出了基于区域的匹配与配准方法。
该方法首先将影像划分为若干个区域，然后对每个区域进行特征提取和匹配，最后将各个区域的匹配结果进行整合。
这种方法能够更好地处理影像中存在的局部匹配问题，但对于区域划分和整合过程的准确性要求较高。
除了基于特征点和区域的方法外，还有一些其他的遥感影像匹配与配准方法。
例如，基于模型的方法利用地物的几何特征和变换模型进行匹配和配准。
这种方法适用于具有明显几何特征的地物，如建筑物、道路等。
另一种方法是基于图像配准校正点的方法，该方法通过选取几个具有已知准确坐标的地物作为控制点，利用它们在遥感影像中的位置信息进行匹配和配准。
这种方法能够提高配准的精度，但需要事先获取控制点的准确坐标。
如何使用测绘技术进行遥感图像配准
如何使用测绘技术进行遥感图像配准近年来，随着科技的不断发展，测绘技术得到了广泛应用，其中之一就是遥感图像配准。
遥感图像配准是指将不同时间、不同角度或不同传感器获取的遥感图像进行几何校正，以使它们在地理坐标上能够对应。
这项技术在农业、环境监测、城市规划等领域具有重要作用。
下面将简要介绍如何使用测绘技术进行遥感图像配准。
首先，为了进行遥感图像配准，我们需要使用的遥感图像必须具备一定的特征点。
特征点是图像中具有明显、稳定、易于提取和匹配的显著位置，例如建筑物的角点、道路交叉口等。
在图像中选择合适的特征点对是进行配准的基础。
一般情况下，特征点的数量越多，配准的精度就越高。
接下来，我们可以使用图像处理软件进行特征点提取和匹配。
常用的图像处理软件有ENVI、ArcGIS等。
通过这些软件，我们可以从遥感图像中提取出特征点，并将其与参考图像中的特征点进行匹配。
匹配的原则是将两幅图像中距离最近的特征点进行配对。
在匹配过程中，我们需要确保所有特征点都被正确匹配。
如果存在匹配错误的特征点，我们可以通过手工调整或使用配准算法进行修复。
在特征点匹配完成后，我们需要进行几何变换，以将待配准图像与参考图像进行对准。
常用的几何变换方法有平移、旋转、缩放和仿射变换等。
选择合适的几何变换方法取决于图像间的变形程度。
例如，如果图像间存在较大的旋转，则需要使用旋转变换来使其对准。
在进行几何变换时，我们需要根据匹配的特征点的位置关系来确定变换参数。
这些变换参数包括平移向量、旋转角度和缩放比例等。
完成几何变换后，我们需要进行精细调整以提高配准的精度。
一种常用的方法是通过控制点优化来实现。
控制点是已知地理坐标的特征点，我们可以通过控制点优化来进一步提高配准的准确性。
在进行控制点优化之前，我们需要确保控制点的地理坐标和图像坐标之间存在明确的对应关系。
通过控制点优化，我们可以对已经进行几何变换的图像进行微调，使其更加精确地与参考图像对齐。
最后，进行图像配准后，我们可以对配准结果进行评估。
遥感图像配准
1.实验目的(1)初步了解图像配准的基本流程，包括base的选取和控制点的选取，实现对两组图像进行配准，给出图像配准误差。
(2)掌握ENVI软件的基本操作方法，确保能够使用ENVI软件完成图像配准实验。
(3)理解和巩固理论知识，明确图像配准的意义，掌握动手实践操作能力，提高综合分析问题的能力。
2.实验原理2.1 几何校正与图像配准几何校正必须在遥感图像信息提取之前进行。
只有把所提取的图像信息表达在一个规定的空间投影参照系统中，才能进行图像的几何测量、相互比较以及图像叠加分析。
几何精校正是利用地面控制点进行的几何校正。
它是用一种数学模型来近似描述遥感图像的几何畸变过程，并利用畸变的遥感图像与标准地图之间的一些对应点（即控制点数据对）求得这个几何畸变模型，然后利用此模型进行几何畸变的校正。
图像配准是相对于一个参考图像而言，利用畸变的遥感图像与一个参考图像之间的控制点来求得几何畸变模型，然后采取像素坐标变换来得到修正之后的图像。
它是图与图之间的一种几何关系。
图像配准的流程如下：(1)输入原始数字图像(2)确定工作范围(3)选择特征点(4)匹配同名点与像元位值(5)选择纠正函数和相关参数(6)重采样(7)输出配准后的图像2.2 地面控制点的选取地面控制点是几何纠正中用来建立纠正方程的基础。
(1) 控制点数目和分布控制点数目的最小值按未知系数多少来确定。
k 阶多项式方程控制点的最小数目为(k+1)(k+2)/2，在条件允许的情况下。
控制点要均匀分在工作地区。
(2) 图像中控制点的确定在图像上，控制点应该在容易分辨、相对稳定、特征明显的位置。
在变化不明显的大面积区域，控制点可以少一些。
(3) 地面控制点坐标的确定地面控制点坐标可以通过地形图或现场实测获取。
2.3 多项式纠正方程通过多项式函数描述地面控制点在待校正图像上的图像坐标（x,y ）与其真实地理坐标（X,Y ）的映射关系。
对于简单的旋转、偏移和缩放变形，可以使用最基本的仿射变换公式进行纠正：012012x a a X a Yy b b X b Y=++=++ (2-1)复杂的变形可以使用3阶多项式纠正方程：22322301234567892232230123456789()()()()()()x a a X a Y a X a XY a Y a X a X Y a XY a Y y b b X b Y b X b XY b Y b X b X Y b XY b Y =+++++++++=+++++++++(2-2)式中：x 、y 为像素的图像坐标，从待校正图像上获取 ；X 、Y 为地面(或地图)真实地理坐标，可通过野外调查、地形图或参考图像获取；ai 、bi 为多项式系数。
遥感影像处理中的图像配准技术研究
遥感影像处理中的图像配准技术研究遥感影像作为一种远程获取地球表面信息的手段，已经广泛应用于农业、林业、城市规划、地质勘探等领域。
在遥感影像处理中，图像配准技术是非常重要的一步，它可以将不同时间、不同角度、不同分辨率、不同传感器获取的遥感影像精确地拼接起来，为后续的数据分析和信息提取提供准确的基础。
图像配准技术的基本概念图像配准是指将不同图像空间中的图像通过一系列变换，使得它们在相同的空间坐标系中具有相似的几何特征和像素值。
图像配准技术可以分为点匹配和区域匹配两大类。
点匹配是指在两幅图像中找出对应的特征点，通过计算这些特征点的坐标变换关系来进行图像配准。
常用的特征点匹配方法有SIFT、SURF和ORB等。
这些方法利用图像中的局部不变性特征点，在不同的图像中寻找出携带相同信息的点，然后通过点匹配对图像进行配准。
区域匹配是指在两幅图像中找出特征区域，以此来进行配准。
常用的区域匹配方法有基于互相关的方法和基于相位相关的方法。
其中基于互相关的方法是最简单的区域匹配方法，它利用图像中的像素值相似度进行匹配，并通过计算变换矩阵把两幅图像对齐。
基于相位相关的方法则是通过将图像转换到频域进行滤波、反变换等处理，从而实现图像配准。
图像配准技术在遥感影像处理中的应用在遥感影像处理中，图像配准技术是非常重要的一步。
由于遥感影像分辨率不同，光学成像区域不同等因素的影响，所获取的遥感影像之间存在较大的差异，必须经过配准才能拼接成一幅完整的图像。
同时，配准后的遥感影像还需要通过遥感影像处理技术来进行分析和提取信息。
图像配准技术在遥感影像处理中的应用广泛，其中最为常见的是农业、林业和城市规划等领域的应用。
在农业领域中，图像配准技术可用于对不同时间或不同角度获得的遥感影像进行配准，从而得出关于植物的生长状态、地面覆盖率等信息。
在林业领域中，图像配准技术可用于不同时间、不同季节甚至不同年份获得的遥感影像进行比较，从而了解森林变化、伐木状况等情况。
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不同的插值方法示例Fra bibliotek 当前的难点异类图像的对比
可见光与SAR图像中配准的难点
• 同名特征(点,线,区域,结构)的提取以及匹配 比较困难,SAR图像特有的斑点噪声使得图像 结构模糊,使得同名特征的精确获取十分困 难 • 光学图像中常用的提取特征的方法不能直 接用于SAR图像中 • 由于SAR图像噪声的影响,相似性测度的精度 会受到干扰 • 配准时精度难以控制
图像配准
图像配准
图像配准
图像配准的基本概念 图像配准的一般步骤 图像配准面临的难点
图像配准的基本概念
图像配准是将不同时间,不同的传感器(成像 设备)或不同条件下(天气,角度,照射位置)获 取的同一场景的两幅或者多幅图像进行匹 配,校正的处理过程,是图像处理领域的一个 基础的问题
可以采用的特征: 特征点:角点,高曲率点等 边缘与直线段 轮廓 区域
相似性测度
在图像配准中,需要; • 找到相互对应的特征 • 剔除误匹配的特征 因此,必须要基于相似性度量来完成 常用的相似性测度常分为三种: • 距离测度 矢量X(x1,x2,…xN)与矢量(y1,y2,…,yN)的距离: • 相关性测度 N xi y i • 概率测度 S 1/ N
图像配准的基本概念
同一场景的多幅图像的差异表现在: 不同的成像机理 不同的灰度属性 不同的变换模型: 位置,比例尺(空间分辨率), 图像旋转,变形等 图像配准是进行图像融合的前提步骤
图像配准的数学定义
图像配准的一般步骤
特征提取
特征匹配
变换模型 参数估计
图像重采 样与变换
特征选择
i 1
y i xi
图像配准的变换类型
• 图像配准技术最根本的问题是找出适当的图像 转换或者映射类型从而正确匹配两幅福像.
• 我们希望待配准的图像特征与参考图像的特征 尽可能的一致相近.图像变换的类型: 刚体变换 仿摄变换 投影变换 非线性变换
典型的变换示例
重采样与变换
• 在图像配准中,首先根据参考图像与待配准 图像对应的点特征,求解两幅图像之间的变 换参数;然后将待配准的图像做相应的空间 变换,是两幅图像处于同一坐标下,最后再通 过灰度变换,对空间变换后的待配准图像的 灰度值进行重新赋值,即重采样.重采样的方 法主要有:双线性差值法,最邻近像元法,高阶 方法
谢谢