遥感图像匹配方法研究.
使用影像匹配技术进行遥感图像配准的方法和工具
使用影像匹配技术进行遥感图像配准的方法和工具随着遥感技术的快速发展，遥感图像在地理信息系统、环境监测、农业生产等领域得到了广泛应用。
然而，由于受到各种因素的影响，遥感图像之间存在着位置、尺度、方向等差异，这就给图像分析和处理带来了一定的困难。
为了解决这个问题，人们研究出了遥感图像配准技术，其中影像匹配技术是其中一种常用的方法。
影像匹配是指将不同图像中相应位置的像素进行对齐和匹配，以实现图像间的准确对比和融合。
遥感图像的影像匹配技术通常分为两类：基于特征点的匹配和基于区域的匹配。
基于特征点的匹配方法是最常见和基础的一种匹配算法。
该方法通过提取图像中的特征点，比如角点、边缘等，然后计算特征点的描述子，再通过描述子的相似性进行匹配。
在匹配过程中，通常采用各种几何变换模型，如仿射变换、透视变换等，来描述图像间的差异。
该方法的优点是计算量较小、速度较快，能够对几乎所有类型的遥感图像进行匹配。
然而，由于特征点的提取和匹配过程中存在遮挡、光照变化等干扰因素，基于特征点的匹配方法往往存在一定的不准确性。
基于区域的匹配方法是一种相对于特征点匹配更为复杂的匹配方法。
该方法利用图像的颜色、纹理、形状等特征进行匹配，以提高匹配的准确性。
一种常用的基于区域的匹配算法是基于灰度共生矩阵（GLCM）的匹配算法。
GLCM是描述图像纹理特征的一种统计方法，通过计算图像灰度级邻域像素间的灰度共生矩阵，可以得到图像的纹理信息。
在匹配过程中，通过比较不同图像间的GLCM特征来确定最佳匹配区域。
虽然基于区域的匹配方法准确性较高，但其计算复杂度较高，处理时间较长，适用性也相对较差。
除了上述的匹配方法，还有一些专门用于影像匹配的工具和软件。
例如，ENVI、Erdas等商业软件都提供了图像配准的功能模块，可以方便地进行影像配准操作。
此外，还有一些开源软件，如OpenCV、SIFT等，也提供了图像配准的开发库和算法。
用户可以根据自己的需求选择合适的工具和软件来进行影像配准。
基于SIFT算法的遥感图像配准研究
Abstract ：Automatic image registration is a vital yet challenging task,particularly for remote sensing im a g e s . A fully automatic registration approach which is accurate,robust,a n d fast is required. T h e scale-invariant feature trans form algorithm a nd its m a n y variants are widely used in feature-based remote sensing image registration. H o w e v e r ,in
关键词：S I F T 算法；特征 提取 ；图像配准；图像处理 中图分类号:T N 911.7 文献标识码：A d o i ：10. 14016/ki.jgzz.2021.06. 097
Research on remote sensing image registration based on SIFT algorithm
H U A N G H a i b o , L I X i a o l i n g , N I E X i a n g f e i ,Z H A N G Y u e , F E N G L i y u a n Chongqing K e y Laboratory of Geological Environment Monitoring a n d Disaster Early-warning in Three Gorges Reservoir A r e a ,
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。
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。
双线性内插方法是使用临近4个点的像元值，按照其距内插点的距离赋予不同的权重，进行线性内插。
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：三次卷积内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，方法与双线性内插相似，先在 Y 方向内插四次（或 X 方向），再在 X 方向（或 Y 方向）内插四次，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范围。
适用于航片和遥感影像的重采样。
作为对双线性内插法的改进，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内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、实验内容：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。
无人机遥感影像处理中的图像配准与目标提取研究
无人机遥感影像处理中的图像配准与目标提取研究第一章引言无人机遥感技术的快速发展使得无人机在地理信息获取和环境监测等领域发挥了重要作用。
其中，无人机遥感影像处理是无人机遥感技术中不可或缺的环节。
图像配准与目标提取是无人机遥感影像处理中的关键问题，对于相关研究具有重要意义。
本章将介绍研究背景、研究目的和研究意义。
第二章无人机遥感影像的图像配准2.1 图像配准的定义和作用2.2 无人机遥感影像图像配准的流程2.3 图像配准的方法和算法2.3.1 特征点匹配算法2.3.2 区域匹配算法2.3.3 非特征点方法2.4 无人机遥感影像图像配准实验与评估2.5 图像配准在无人机遥感影像处理中的应用案例第三章无人机遥感影像的目标提取3.1 目标提取的定义和作用3.2 无人机遥感影像目标提取的流程3.3 目标提取的方法和算法3.3.1 基于阈值分割的目标提取方法3.3.2 基于模型的目标提取方法3.3.3 基于机器学习的目标提取方法3.4 无人机遥感影像目标提取实验与评估3.5 目标提取在无人机遥感影像处理中的应用案例第四章结果与分析4.1 图像配准算法的比较与评估4.2 目标提取算法的比较与评估4.3 实验结果的分析与讨论第五章研究总结与展望5.1 研究总结5.2 研究成果与创新点5.3 研究的不足和展望第六章参考文献该文章旨在探讨无人机遥感影像处理中的图像配准与目标提取问题，通过系统的文献调研和实验数据的分析，提出相应的方法和算法，并进行了实验评估和结果分析。
文章内容专业性强，分章节介绍了图像配准与目标提取的定义、作用、流程、方法、算法以及实验评估和应用案例等相关内容。
最后，对研究结果进行总结和展望，为进一步研究提供了方向和指导。
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。
基于Harris和SURF的遥感图像匹配方法研究
（ 江苏省基础地理信息中心 ， 江苏 南京 ２ １ ０ ０ １ ３ ）
摘
要： 针 对 多源遥 感图像 匹配正确率低的 问题 ， 本 文首先采 用点 空间约束的 Ｈ ａ ｒ ｒ ｉ ｓ角点检 测算 法 ， 得 到分布 比
较均 匀的角点 ； 接 着构建 Ｖ ｏ ｒ ｏ ｎ ｏ ｉ 图进行 图像分块 ； 然后应用分块 Ｓ Ｕ Ｒ Ｆ特征 点检测和 匹配得到仿射 变换参 数 ； 再 利用灰度积相关算法实现 同名点搜 索； 最后辅 以两点对 空间约束剔 除误 匹配。实验 结果表 明 ， 本文 采用的基 于
Ｒｅ ｍｏ ｔ ｅ Ｓ ｅ ｎ ｓ ｉ ｎ ｇ Ｉ ｍａ ｇ ｅ Ｍａ ｔ ｃ ｈ ｉ ｎ ｇ Ｍｅ ｔ ｈｏ ｄ Ｂａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ Ｈａ ｒ ｒ ｉ ｓ ａ ｎ ｄ Ｓ ＵＲＦ
Ｓ ＨＩ Ｓ ｈ ａ ｎ—ｑ ｉ ｕ
（ Ｆ ｏ ｕ ｎ ｄ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｌ Ｇｅ ｏ ｇ ｒ ａ ｐ ｈ ｙ Ｉ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｃ ｅ ｎ ｔ ｅ ｒ ｏ ｆ Ｊ ｉ ａ ｎ ｇ ｓ ｕ Ｐ ｒ ｏ ｖ ｉ ｎ ｃ ｅ ， Ｎ ａ ｎ ｊ ｉ ｎ ｇ ２ １ ０ ０ １ ３ ，Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ）
Ｈ ａ ｒ ｒ ｉ ｓ 和Ｓ Ｕ Ｒ Ｆ的方法在遥 感图像 匹配正确率和效率上优于 Ｓ Ｕ Ｒ Ｆ算法。
关键词 ： Ｈ ａ ｒ ｒ ｉ ｓ ； Ｓ Ｕ Ｒ Ｆ ； 特征点 ； 匹配
中图分类号 ： Ｐ ２ ３ ７ ； Ｔ Ｐ ７ ５
文献标识码 ： Ｂ
文章编号 ： １ ６ ７ ２— ５ ８ ６ ７ （ ２ ０ １ ３ ） ０ ８ — ０ ０ ５ ２— ０ ３
第３ ６卷 第 ８期
２ ０ １ ３牟 ８月
遥感影像配准技术及应用研究
遥感影像配准技术及应用研究遥感技术是现代化社会的产物，它以卫星遥感和航空遥感为主要手段，以在海、陆、空中相机等数码影像获取设备为载体，利用成像分辨率优异和快速获取数据的特点，实现短时间内大面积地图制作和数据采集的效果。
而遥感影像配准技术的应用则在众多研究领域中具有广泛的应用，如城市规划、农业、环境监测等领域，无疑是未来发展的重要方向。
遥感影像配准技术的概念所谓遥感影像配准技术，简单来说就是将两幅及以上的遥感图像进行位置和方位决策，从而使它们能够在同一个几何坐标系下进行比较、对照和计算，以获取更精确更全面的信息。
它的主要目的是为了将多个遥感图像融合到一起，形成高分辨率、高时效性、高精度度数值地图或时间序列地图。
遥感影像配准技术的分类根据分类方法的不同，遥感影像配准技术可以分为以下几种：1.点对点配准技术：这是最早的遥感影像配准方法，它利用人工地识别待配准遥感图像和已知参考图像中具有对应关系的某些物点和地标物，求出两图像中对应相同点的变换之间的数学传递函数，并将待配准图像变换至与标准图像相同的地理坐标系下，以实现两幅图像对比和分析。
2.特征点匹配配准技术：特征点匹配配准技术是一种自动匹配待配准图像和已知参考图像中的特征点，建立两幅图像之间的几何变换关系的方法。
该技术在配准速度、自动性和通用性方面有很大的优势。
它适用于图像中含有特殊标志物、建筑物等的区域。
3.基于互信息的配准技术：基于互信息的配准技术是一种权衡速度和精度的取舍，通过比较待配准和标准图像中像素值的相似度、互异性和相关性等统计指标，来计算两幅图像之间的相似度，实现图片配准。
遥感影像配准技术的应用遥感影像配准技术在很多领域都有着广泛的应用，下面将介绍一些最为典型的应用场景。
1.城市规划：随着城市化进程的加速，城市规划和管理变得越来越复杂。
高分辨率遥感影像指导了城市空间结构的分析和控制，对于合理规划和管理城市起到了至关重要的作用。
在城市规划中，通常需要对不同时间或不同数据源的遥感影像进行配准，以实现城市空间态势的比较和分析。
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遥感图像匹配方法研究
图像配准是把一个图像区域从另一个往往由别的传感器摄取的相应图像区域中确定出来或找到它们之间对应关系的一种重要的图像处理与分析技术。
本文在研究了以前各种经典图像匹配算法的基础上,采用灰度互相关算法和特征编码匹配算法对遥感图像进行匹配。
首先对遥感图像进行几何校正、波段合成、图像裁剪等处理工作,然后用两种方法对不同类型的遥感图像进行匹配。
结果发现,在图像畸变很小的情况下,两种方法都能对图像实现很好的匹配,而且精度相差不大,但随着图像畸变的增大,特征编码匹配算法的精度相对更高,这是由于灰度互相关算法几乎没有抗噪能力,而特征编码匹配算法对整体灰度值的变化具有相对的稳定性,具有一定的抗噪能力。
在匹配速度方面,如果条件相同,特征编码匹配算法比灰度互相关算法的匹配速度更快。
相对而言,特征编码匹配方法适应性更强。