低空高分辨率遙感圖像自動配準(zhǔn)若干關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf

1、無人機(jī)(Unmanned Aerial Vehicle，UAV)遙感系統(tǒng)作為一種新興的遙感技術(shù)，因其具有機(jī)動性強(qiáng)、實時性好、成本低、可提供厘米級超高分辨率數(shù)據(jù)等優(yōu)點，已逐漸成為計算機(jī)視覺、圖像處理、攝影測量與遙感等領(lǐng)域的研究熱點。在無人機(jī)航拍圖像的處理技術(shù)中，圖像配準(zhǔn)是關(guān)鍵環(huán)節(jié)，其研究成果可應(yīng)用于多時遙感變化檢測、建筑物3維重建以及多源遙感圖像融合等領(lǐng)域。因此，開展低空航拍圖像配準(zhǔn)技術(shù)的研究具有重要的理論意義和廣泛應(yīng)用前景。
　　

2、本文在綜述圖像配準(zhǔn)技術(shù)研究現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上，針對低空遙感圖像中的景物透視變形、視差突變以及復(fù)雜變換結(jié)構(gòu)估計等問題，開展了圖像透視不變特征提取與匹配、特征匹配優(yōu)化算法、圖像變換結(jié)構(gòu)的魯棒估計算法以及稠密匹配等相關(guān)算法和技術(shù)的研究。主要研究工作以及創(chuàng)新點如下:
　　1.針對多視角航拍圖像中的景物變形問題，提出了基于變換采樣的透視不變特征。在低空航拍圖像中，因不同景物與攝像機(jī)之間的距離差異，圖像中的景物存在“近大遠(yuǎn)小”的變形現(xiàn)象。為此，本文

3、以透視采樣代替現(xiàn)有的仿射采樣方法，在SIFT描述子的基礎(chǔ)上提出了具有透視不變性能的Perspective SIFT(PSIFT)算法。實驗結(jié)果表明，在大視角變化的拍攝環(huán)境下，PSIFT比SIFT、ASIFT以及RF等算法具有更好的匹配穩(wěn)定性。
　　2.針對定點采樣不能保證最優(yōu)匹配的問題，提出了基于優(yōu)化方法的采樣策略?，F(xiàn)有基于圖像采樣的匹配策略，如ASIFT和RF等一般采用固定設(shè)置采樣點或隨機(jī)采樣方法，得到的變換結(jié)構(gòu)一般不是全局最優(yōu)

4、。為此，本文針對圖像匹配特點提出了基于模糊控制的NM下山單純形和自適應(yīng)遷移PSO算法，以啟發(fā)搜索的方式代替定點采樣，目的是尋找圖像透視變換的最優(yōu)對應(yīng)角度。針對低空航拍圖像的實驗結(jié)果驗證了基于優(yōu)化采樣的方法能獲取到更多的匹配特征，生成的變換結(jié)構(gòu)也具有更高的精度。
　　3.針對Multi-GS估計方法中窗口固定設(shè)置的問題，提出了基于殘差逆序的圖像變換結(jié)構(gòu)魯棒估計算法。變換結(jié)構(gòu)估計的目的是建立圖像之間的映射關(guān)系，是實現(xiàn)稠密匹配的關(guān)鍵步驟

5、。本文通過觀察匹配殘差序空間的性質(zhì)，在Multi-GS基礎(chǔ)上提出了基于逆序和基于變窗口的相似度量。根據(jù)基礎(chǔ)矩陣估計和多結(jié)構(gòu)單應(yīng)變換矩陣估計的實驗結(jié)果表明，基于殘差逆序的方法不僅在等時間內(nèi)生成更多的有效變換結(jié)構(gòu)，而且提高了變換結(jié)構(gòu)的精度。
　　4.針對低空航拍圖像的紋理特點，提出了基于結(jié)構(gòu)化局部二值模式的稠密匹配算法。圖像稠密匹配包括圖像的對極校正，以及像素的相似度關(guān)聯(lián)等步驟。本文根據(jù)低空航拍圖像的紋理變化豐富的特點，定義了以像素點

6、為中心的四種結(jié)構(gòu)化差值算子，并以模板內(nèi)的SLBHP直方圖作為模板的匹配依據(jù)。針對遙感圖像的稠密匹配與變化檢測的實驗結(jié)果表明，結(jié)構(gòu)化局部二值模式方法融合了紋理以及梯度信息，在光照、噪音以及視角變化等因素的影響下均比傳統(tǒng)的NSSD，NC，NCC等方法得到了更精確的檢測效果。
　　綜上所述，本文從低空航拍圖像匹配存在的景物變形、復(fù)雜變換結(jié)構(gòu)等問題出發(fā)，提出了基于透視采樣的PSIFT特征以及采樣的優(yōu)化策略，根據(jù)殘差序設(shè)計了高效的圖像變換結(jié)