毕业答辩PPT—多光谱图像配准
多光谱成像探测图像配准技术的开题报告
多光谱成像探测图像配准技术的开题报告一、研究背景与意义多光谱成像技术在地球观测、遥感和农业、林业、环境监测等领域有广泛应用。
多光谱图像的准确配准是多光谱分析的基础，而多光谱图像由于存在不同光波段的数据，因而在图像配准中存在一些独特的问题，如大气漫射、地表反射、云雾遮挡等因素会导致图像质量不均匀。
因此，如何在图像预处理过程中解决这些问题是解决多光谱图像配准的关键。
二、研究内容本研究拟采用局部特征匹配算法进行图像配准，通过建立图像特征点描述符，寻找并匹配相同特征点，同时引入红外遥感图像的辅助信息对其他光学遥感图像进行配准，从而提高传统图像匹配的准确性和鲁棒性。
三、研究方法和技术路线1.预处理：在多光谱图像配准过程中，首先需要进行预处理。
主要包括去除大气漫射、地表反射、云雾遮挡等因素的影响，使得多光谱图像的质量更加均匀，从而提高配准的准确度。
2.局部特征匹配算法：在预处理之后，采用局部特征匹配算法对多光谱图像进行配准。
本研究将采用SIFT算法提取多光谱图像中的关键点，并对关键点进行描述符的计算，并进行相同特征点的匹配。
3.红外遥感图像辅助：由于多光谱图像往往存在一些独特的问题，如大气漫射、地表反射、云雾遮挡等因素，因此我们将采用红外遥感图像的辅助信息进行图像配准。
通过提取红外图像中的特征点，并进行相同特征点的匹配，从而提高传统图像匹配的准确性和鲁棒性。
4.实验验证：将所提出的多光谱图像配准算法与其他常用算法进行对比，并在不同的图像数据集上进行实验验证，从而验证算法的有效性与实用性。
四、预期研究结果本研究预期能够提出一种有效的多光谱图像配准算法，能够在不同的图像数据集上进行实验验证，并与其他算法进行对比。
通过实验结果的统计和分析，可以验证所提出的算法的有效性和实用性。
五、研究意义本研究的主要意义在于提出一种有效的多光谱图像配准算法，从而解决多光谱图像配准中存在的独特问题，如大气漫射、地表反射、云雾遮挡等因素。
基于SIFT的高分二号全色与多光谱影像配准算法
基于SIFT的高分二号全色与多光谱影像配准算法1. 引言1.1 背景介绍在遥感影像处理中，全色与多光谱影像配准是一项重要的任务。
全色影像具有高空间分辨率和灰度信息丰富的特点，而多光谱影像具有丰富的光谱信息。
将全色影像和多光谱影像进行配准可以获得高质量的融合影像，有利于进行后续的遥感影像分析和应用。
全色影像和多光谱影像具有不同的象元大小和投影系统，导致其直接配准存在困难。
针对这一问题，基于SIFT的配准算法得到了广泛应用。
SIFT算法通过检测图像中的关键点，并计算特征描述子，实现了图像的快速匹配和配准。
本文旨在基于SIFT算法，提出一种高分二号全色与多光谱影像配准算法，通过研究实验设计和实验结果，验证算法的有效性和性能。
最终，通过算法改进，提高配准的准确度和鲁棒性，为遥感影像处理领域的应用提供技术支持。
【字数：200】1.2 研究意义全色影像和多光谱影像在遥感领域中具有重要的应用价值，二者结合后能够获得更加丰富的信息。
全色与多光谱影像之间存在着空间失配的情况，这给后续的遥感影像处理和分析带来了困难。
开展全色与多光谱影像的配准研究具有重要意义。
对全色与多光谱影像进行准确配准可以提高影像的空间精度，有助于更准确地识别和分类地物信息。
配准后的影像可以更好地支撑地理信息系统和遥感监测应用，为资源调查、环境监测等提供重要数据支撑。
全色与多光谱影像的精确配准还可以为影像融合、变化检测等研究提供基础。
通过基于SIFT的高分二号全色与多光谱影像配准算法的研究，可以解决全色与多光谱影像配准过程中存在的问题，推动遥感影像处理技术的发展，提高遥感数据的利用效率和精度。
本研究具有重要的理论和应用意义。
2. 正文2.1 SIFT算法原理SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）算法是一种用于图像特征提取和匹配的经典算法，由David Lowe在1999年提出。
该算法主要分为四个步骤：尺度空间极值点检测、关键点定位、关键点方向确定和关键点描述子生成。
基于SIFT的高分二号全色与多光谱影像配准算法
基于SIFT的高分二号全色与多光谱影像配准算法基于SIFT（尺度不变特征转换）的高分二号全色与多光谱影像配准算法，是一种用于将高分二号全色影像与多光谱影像进行配准的方法。
全色影像通常具有很高的空间分辨率，而多光谱影像则具有较高的光谱分辨率。
通过将这两种影像进行融合，可以得到既有高空间分辨率又有高光谱分辨率的影像数据，对于地物的提取和分析具有重要的作用。
全色与多光谱影像的配准问题成为了遥感图像处理中的一个重要研究方向。
SIFT算法是一种用于图像特征提取与匹配的方法，具有尺度不变性、旋转不变性和仿射不变性的特点。
在SIFT算法中，首先通过高斯金字塔方法计算图像的尺度空间，然后在每个尺度空间中通过差分高斯函数对图像进行滤波，得到关键点。
在得到关键点之后，通过主曲率来确定关键点的主方向，进而计算关键点的特征向量。
通过比较特征向量之间的欧氏距离来进行特征匹配。
在高分二号全色与多光谱影像的配准算法中，首先需要对全色影像和多光谱影像进行尺度空间的计算和特征向量的提取。
然后，通过比较全色影像和多光谱影像的特征向量之间的欧氏距离，找到最佳的匹配点对。
通过计算匹配点对之间的变换矩阵，将全色影像与多光谱影像进行配准。
该算法具有以下特点和优势：1. 尺度不变性：SIFT算法使用尺度空间来提取特征向量，具有很好的尺度不变性，可以适应不同尺度的影像数据。
2. 抗干扰性：SIFT算法通过特征向量之间的欧氏距离来进行特征匹配，可以有效地抵抗噪声和干扰。
3. 计算效率高：SIFT算法通过高斯金字塔来计算尺度空间，可以有效地减少计算量，提高计算效率。
4. 高精度：SIFT算法通过特征匹配和变换矩阵计算，可以得到高精度的配准结果。
基于SIFT的高分二号全色与多光谱影像配准算法具有很好的性能和效果，能够有效地实现全色影像和多光谱影像的配准。
通过该算法可以提高遥感图像处理的精度和效率，为地物提取和分析等应用提供了可靠的数据基础。
图像分析与识别ppt课件
识
别
数值计算，满足不了处理大数据量图像
的要求。
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29
图 第 ➢ 在上世纪60年代，第3代计算机的研制成
像一
分 章 功，以及快速傅里叶变换算法的发现和
析引 与言
应用使得对图像的某些计算得以实现。
识
别 ➢ 人们从而逐步开始利用计算机对图像进
行加工利用。
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30
图 第 ➢ 在上世纪70年代，数字图像处理技术有
别
头部CT
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52
超声波成像的实例
图第 像一 分章 析引 与言 识 别
甲状腺
肌肉层有损害
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53
图 第 ➢ 在医学中，无线电波可以用于核磁共振
像一
分 章 成像（MRI），是继CT后医学影像学的
析引 与言
又一重大进步。
识 ➢ 相对于X-射线透视技术和放射造影技术，
别
MRI对人体没有辐射影响，相对于超声
析引
与 言 ➢ 现在利用图像处理系统进行判读分析，
识
别
既可以提高效率，又可以从照片中提取
人工所不能发现的大量的有用情报。
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35
图 第 ➢ 遥感技术分为飞机遥感和卫星遥感技术。
像一
分章 析引
➢ 从遥感卫星所获得的图像的图像质量有
与 言 时不是很好，如果仍采用简单的直观判
识
别
读如此昂贵代价所获取的的图像是不合
图第 像一 分章 析引 与言 识 别
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High-pass filtering (HPF) 图像融合算法
图第 像一 分章 析引 与言 识 别
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High-pass modulation (HPM) 图像融合算法
遥感原理与应用(6.6.1)--多光谱图像四则运算和图象融合
§6 － 2 遥感图像的辐射增强
§6 － 2 遥感图像辐射增强
遥感图像增强是为特定目的，突出遥 感图像中的某些信息，削弱或除去某些 不需要的信息，使图像更易判读。
图 像 增 强 的 实 质 是增强感兴趣目标和周围背 景图像间的反差。
它不能增加原始图像的信息，有时反而会损 失一些信息。
ETM 3
ETM 4
ETM 5
合成影像
TM1 TM2 TM3
TM4
TM5
TM7
TM6
TM 7,4,1
TM 5,7,2
TM 5,4,3
TM 4,3,2
联合熵
Rij
最佳指数
3
3
OIF Si
Hale Waihona Puke Riji 1i 1
Si 为第 i 个波段的标准差 Rij为 i 、 j 两波段的相关系数
1 直方图均衡
实质是对图像进行非线性拉伸，重新分配 图像像元值，使一定灰度范围内的像元的数量大 致相等。
直直方方图图均均衡衡
亮亮度度值值分分为为 00ttoo77区区间间 ,,按按频频数数计计算算公公 式式将将其其归归入入相相关关的的区区间间
直直方方图图均均衡衡特特点点
(1) 各灰度级所占图像的面积近似相等 (2) 原图像上频率小的灰度级被合并 (3) 如果输出数据分段级较小，则会产 生 一个初步分类的视觉效果。 (4) 增强图像上大面积地物与周围地物 的 反差，同时也增加图像的可视粒度 . (5) 具体增强效果不易控制 , 只能全局均 衡
过程
输入图像
显示直方图
确定分割的等级数，并计算分割的间距
像元亮度值转换
为像元新值赋色
多光谱和全色影像融合步骤
多光谱和全色影像融合步骤1.引言多光谱影像和全色影像是遥感领域中常用的两种影像数据，它们分别具有不同的光谱特征和空间分辨率。
为了充分利用两种影像数据的优势，我们可以采用多光谱和全色影像融合技术，将它们融合成一幅具有高空间分辨率和丰富光谱信息的影像。
本文将介绍多光谱和全色影像融合的步骤和方法。
2.多光谱和全色影像融合步骤多光谱和全色影像融合的步骤主要包括预处理、融合方法选择和后处理三个环节。
2.1预处理在进行多光谱和全色影像融合之前，我们需要对原始影像进行预处理，以确保融合结果的准确性和可靠性。
预处理包括影像的配准、辐射校正和大气校正等。
2.1.1影像配准影像配准是将多光谱和全色影像进行精确对齐的过程。
常用的配准方法包括特征点匹配、相位相关和控制点配准等。
2.1.2辐射校正辐射校正用于消除影像中的光照差异，使得不同影像之间具有一致的辐射特性。
常用的辐射校正方法包括直方图匹配法、直线拉伸法和大气校正法等。
2.1.3大气校正大气校正用于消除影像中由于大气介质的存在而引起的大气光照效应。
常用的大气校正方法包括大气点扩散函数法和大气透射率法等。
2.2融合方法选择选择适合的融合方法对于多光谱和全色影像融合的成功至关重要。
常用的融合方法包括基于变换的方法和基于分解的方法。
2.2.1基于变换的方法基于变换的方法通过对多光谱和全色影像进行变换，将它们融合到一个新的空间域或频域中。
常用的变换方法包括傅里叶变换、小波变换和主成分分析法等。
2.2.2基于分解的方法基于分解的方法通过对多光谱和全色影像进行分解，提取它们的特征信息，并进行融合。
常用的分解方法包括主成分分析、小波分解和非负矩阵分解等。
2.3后处理融合完成后，我们还需要进行一些后处理操作，进一步改善融合结果的质量和可视效果。
2.3.1锐化增强锐化增强是指对融合结果进行图像增强处理，以提高影像的细节和边缘信息。
常用的锐化增强方法包括拉普拉斯锐化和直方图均衡化等。
基于SIFT的高分二号全色与多光谱影像配准算法
基于SIFT的高分二号全色与多光谱影像配准算法随着遥感技术的发展，高分辨率的全色影像与低分辨率的多光谱影像成为了一种常见的组合形式，可以提供丰富的空间和光谱信息。
由于这两种影像的分辨率和采集时间存在差异，因此需要对其进行配准，以实现准确的信息提取和分析。
基于尺度不变特征变换（SIFT）的配准算法是一种常用的配准方法，它能够自适应地提取出图像中的不变特征点，并能够处理图像旋转、尺度变化和光照变化等问题。
下面将详细介绍基于SIFT的高分二号全色与多光谱影像配准算法。
将全色影像和多光谱影像进行预处理，包括去噪和直方图均衡化等操作，以提高图像质量和对比度。
然后，利用SIFT算法在两幅影像中提取特征点。
SIFT算法分为关键点检测和特征描述两个步骤。
在关键点检测阶段，SIFT算法通过寻找图像中的尺度空间极值点来检测关键点，这些极值点对于图像的旋转和尺度变化具有不变性。
在特征描述阶段，SIFT算法基于关键点附近的图像梯度和特征点的尺度信息生成高维向量描述每个关键点的局部图像特征。
接下来，利用SIFT算法计算两幅影像的特征点之间的匹配关系。
SIFT算法通过计算两个特征向量之间的欧氏距离来确定它们之间的相似度，从而进行特征点的匹配。
为了提高匹配的准确性，通常会采用一些优化方法，如RANSAC算法，来排除误匹配点。
利用特征点的配准结果来进行影像配准。
基于特征点的配准方法可以通过计算相似变换矩阵来实现影像的平移、旋转和尺度调整等操作。
根据配准结果，可以将全色影像与多光谱影像进行像素级的配准，从而实现它们之间的对应关系。
基于SIFT的高分二号全色与多光谱影像配准算法可以通过自适应地提取图像中的不变特征点，并利用特征点的匹配关系来实现影像的精确配准。
这种方法具有较强的鲁棒性和准确性，在实际应用中具有一定的可行性和可靠性。
图像融合及应用ppt课件
4. 相似性度量
征。
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三、图像配准
配准步骤
图像配准的过程也就是“确定空间 变换模型——求解变换模型参数”的过 程。
1. 搜索空间 2. 特征空间 3. 搜索策略
在搜索空间寻找最佳 的变换模型参数的过程 中所采用的方法。
4. 相似性度量
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三、图像配准
配准步骤
图像配准的过程也就是“确定空间 变换模型——求解变换模型参数”的过 程。
B
I
3
3
1200
SI
[min(R,G, B)]
(R G B)
00
H
arccos
(
R
(R G) R B)/
G)2 (R B)(G
2 B)
1/
2
2400 IHS柱形空间
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四、（5图）像RGB融-I合HS变方换法法
(1) RGB-IHS变换法
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国内出版物
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参考书
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国内出版物
[1]覃征等,数字图像融合,西安交通大学出版社,2005年
[2]张永生等,天基多源遥感信息融合—理论算法与应用系统,科学出版 社 ,2005 [3]韩崇昭等,多源信息融合,清华大学出版社,2006
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