基于正交學(xué)習(xí)差分進(jìn)化算法的遙感圖像配準(zhǔn)方法研究.pdf

1、圖像配準(zhǔn)技術(shù)是圖像處理的關(guān)鍵技術(shù)之一。圖像配準(zhǔn)的過(guò)程是將不同條件下、不同時(shí)間或者不同傳感器獲得的兩幅或者多幅圖像進(jìn)行匹配的過(guò)程。圖像配準(zhǔn)技術(shù)在許多領(lǐng)域都有廣泛研究的價(jià)值，如計(jì)算機(jī)圖形學(xué)、地理探測(cè)和攝影測(cè)量和材料力學(xué)等。
　　由于遙感圖像自身的多樣性以及從不同傳感器獲得的圖像之間往往存在畸變，因此對(duì)遙感圖像的配準(zhǔn)存在一定的困難?，F(xiàn)如今，隨著圖像配準(zhǔn)技術(shù)越來(lái)越深入的研究，人們對(duì)配準(zhǔn)的精度也有了越來(lái)越高的要求。通過(guò)對(duì)現(xiàn)有的遙感圖像配準(zhǔn)技

2、術(shù)的研究，以及對(duì)實(shí)驗(yàn)問(wèn)題的分析，本文提出了以下兩種有效的遙感圖像配準(zhǔn)方法：
　　第一種方法是一種結(jié)合了基于灰度和基于特征的圖像配準(zhǔn)方法，這種方法克服了現(xiàn)有的基于特征和基于灰度的圖像配準(zhǔn)方法的不足。首先它提取兩幅圖像中的最相似圖像塊，然后利用 Harris角點(diǎn)檢測(cè)法提取最相似圖像塊中的角點(diǎn)特征，接著利用角點(diǎn)特征對(duì)兩幅圖像的最相似圖像塊進(jìn)行匹配，得到最優(yōu)幾何變換參數(shù)，最后根據(jù)所得到的幾何變換參數(shù)對(duì)整幅圖像進(jìn)行配準(zhǔn)。我們稱(chēng)這種方法為改進(jìn)

3、的基于互信息和 Harris角點(diǎn)檢測(cè)的圖像配準(zhǔn)方法。實(shí)驗(yàn)表明，本文提出的這種方法是一種有效的遙感圖像配準(zhǔn)方法。
　　第二種方法是基于灰度的方法。基于灰度的方法通常需要對(duì)參考圖像和待配準(zhǔn)圖像之間的相似度矩陣進(jìn)行優(yōu)化。正交學(xué)習(xí)(OL)能夠構(gòu)造出一個(gè)引導(dǎo)模型，引導(dǎo)算法更加有效地朝著最優(yōu)解的方向進(jìn)行搜索。差分進(jìn)化算法(DE)是一種貪婪算法，由于它在解決遙感圖像配準(zhǔn)問(wèn)題中表現(xiàn)出了優(yōu)越的性能。因此，本文提出了一種的基于正交學(xué)習(xí)差分進(jìn)化算法(O