SIFT结合图像信息的多源遥感图像配准技术研究

摘要

多源遥感图像协同处理可以提高遥感应用效果，而多源遥感图像配准是多源遥感图像协同处理的前提。因此，多源遥感图像配准技术的研究具有重要意义。
　　本文以SIFT特征提取与配准为基础，结合图像的其他信息，研究多源遥感图像的配准。论文主要研究的内容包括：
　　(1)简单描述了本文研究的相关背景与实际意义，查阅国内外研究相关的文献，并对其进行分析与总结，为本文提出改进的配准方法提供重要的科学参考与理论支持。
　　(2)对配准相关理论进行系统介绍，包括图像配准的定义及其数学模型，常用的空间变换模型、以及基本的配准流程，最后对配准算法的性能评价标准进行简单介绍。
　　(3)结合图像的光谱信息，提出了基于 SIFT和植被指数分析相结合的配准方法。详细介绍了经典SIFT特征点提取算法，并根据多光谱图像中地物光谱反射率的差异特性，引入了植被指数分析。
　　(4)结合图像的灰度信息，提出SIFT结合粒子群算法优化区域互信息的图像配准。基于SIFT算法提取特征点，经匹配和有效地外点排除完成预配准，然后对匹配特征对坐标进行亚像素级微调，通过最小二乘法求得一系列匹配参数构造初始粒子群，最后利用混沌粒子群优化区域互信息完成精配准得到最优匹配参数。
　　(5)总结本文所做工作，并对未来遥感图像配准方面的发展方向进行展望。

目录

封面

声明

中文摘要

英文摘要

目录

第1章 绪论

1.1 研究背景及意义

1.2 国内外研究现状

1.3本文研究工作内容

第2章 图像配准相关理论

2.1图像配准定义

2.2空间变换模型

2.3图像配准的基本流程

2.4配准算法性能评价

2.5本章小结

第3章 基于SIFT和植被指数分析的多光谱遥感图像配准

3.1 SIFT特征描述子

3.2植被指数

3.3配准算法原理

3.4 实验及结果分析

3.5本章小结

第4章 基于SIFT和区域互信息的多源遥感图像配准

4.1引言

4.2混沌量子粒子群优化算法

4.3 区域互信息

4.4 实验结果与分析

4.5 本章小结

第5章 结论及展望

5.1 本文工作总结

5.2展望

致谢

参考文献

附录