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文檔簡介
1、數(shù)字圖像拼接技術是指將一組具有重疊區(qū)域的圖像,根據(jù)重疊區(qū)域內的對應關系合成大視角圖像的技術。遙感圖像一般應用于較大面積的區(qū)域研究,且由于遠距離拍攝的位置限制,一般需要進行多方位多次拍攝,再將拍攝所得的多幅遙感圖像進行拼接。遙感圖像拼接技術具有廣泛的實際應用需求,為地理環(huán)境監(jiān)測、軍事偵察以及自然災害控制等應用提供了及時有效的信息基礎。
本文主要對基于特征的遙感數(shù)字圖像拼接技術進行研究,從特征點檢測和配準等方面提出改進,并對序列圖
2、像的配準過程進一步優(yōu)化,最后實現(xiàn)圖像間的無縫融合。主要工作如下:
1.針對高分辨率遙感數(shù)字圖像,本文提出一種基于SURF的特征點檢測改進算法。首先利用邊緣檢測對圖像進行預處理保留強特征點,然后通過對重疊區(qū)域的預估計,對高分辨率圖像間變換關系求取過程進行加速。實驗表明,該方法能有效對特征點數(shù)目進行抑制,令特征點分布更加合理;通過僅對重疊區(qū)域進行特征檢測和匹配能令算法執(zhí)行速度有效提高并使后續(xù)的拼接更加順利。
2.針對遙感
3、數(shù)字圖像中存在較多紋理相似區(qū)域,提出一種基于SURF特征最近鄰匹配的匹配改進算法,通過引入灰度域和空間域上的自相關性對配準結果進行約束。實驗表明,引入自相關性能夠對正確匹配點和錯誤匹配點進行有效區(qū)分并剔除誤匹配點,提高匹配的準確性。
3.在序列圖像拼接過程中,對圖像匹配性和累積誤差問題進行研究,迭代優(yōu)化兩兩圖像間變換矩陣,使全局誤差最小化。針對遙感圖像融合產生的鬼影效應,在加權平均融合的基礎上引入基于圖切割的最佳縫合線搜索算法
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