基于特征的遥感图像自动配准技术研究及遥感数据处理系统实现

摘要

在遥感图像处理的诸多研究方向中，图像配准技术是非常必要且重要的步骤，因为它是图像分析、计算、对比、融合等诸多后续处理的基础。在遥感领域，图像配准是指在不同时相、不同视角（拍摄位置和角度）、不同成像设备或不同自然条件（光照或天气等）下获取的两幅或多幅图像间确定最佳匹配并进行叠加的过程。
　　在同源遥感图像配准过程中，存在光照、天气等自然条件变化或地物形变、移位等问题，这会影响配准精确度。由于光学遥感图像对光照和天气等自然条件比较敏感，在光线不足、云雾阻挡等状况下会对传感器成像质量造成影响，从而导致遥感数据信息模糊或缺失。另外，当地面出现大规模自然灾害或大面积火灾、爆炸等人为灾害时会造成明显的地物变化，这些情况都会影响同名点的选取，最终导致配准结果的不准确。针对以上问题，本文主要针对同源遥感图像的自动配准算法展开研究。
　　此外，本文依托于中央高校基本科研业务费专项资金资助项目，开发了一款多光谱遥感图像数据处理人机交互软件平台，用于遥感大数据文件管理、遥感影像处理与分析，可实现对遥感影像的良好解译。
　　本文具体工作陈述如下：
　　1.针对SIFT（Scale Invariant Feature Transform）特征在云雾遮挡或地物形变时配准结果准确度不足的问题，本文在SIFT算法的理论基础上进行改进，通过改变传统的梯度计算方式并结合对数极坐标提出了一种新的SIFT变体——基于梯度的尺度不变特征（Scale-invariant Feature Transform based Gradient, GR-SIFT）。该方法通过在梯度计算时引入指数加权平均滤波器，并结合对数极坐标描述子，生成了一种新的特征描述符。经过实验验证，本文方法对多光谱遥感图像具有更高的配准精确度，能够达到亚像素级别的应用要求。
　　2.本文自主开发的遥感数据处理系统主要是针对多光谱遥感图像，旨在构建一个交互式遥感图像处理软件平台。该系统集成了图像显示、对比度拉伸、地物分类、道路提取、自动配准等功能模块，同时创建了预留接口可实现与后续功能的对接，方便实现后续多功能扩展。

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第一章 绪论

1.1图像配准的研究背景及意义

1.2国内外研究现状

1.3论文主要内容及章节安排

第二章 图像配准基本理论

2.1图像配准的定义

2.2图像配准的分类方法

2.3图像配准的性能评估准则

2.4本章小结

第三章 基于GR-SIFT特征的遥感图像自动配准算法

3.1基于角点和纹理点特征的遥感图像自动配准

3.2 SIFT算法理论

3.3基于改进梯度的尺度不变特征（GR-SIFT）

3.4实验及性能分析

3.5本章小结

第四章 多光谱遥感图像数据处理人机交互平台

4.1引言

4.2总体设计方案

4.3功能模块介绍

4.4本章小结

第五章 总结和展望

5.1研究总结

5.2研究展望

参考文献

致谢

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