多传感器遥感图像配准算法研究

【类型】学位论文

【作者】舒丽霞 

【关键词】 互信息 半峰宽 图像配准 曲率变化率

【学位授予单位】中国科学院自动化研究所

【摘要】融合多传感器遥感图像，可有效降低单源信息的模糊性，实现多传感器信息 的互补。具体来说，融合遥感领域备受关注并广泛应用的SAR与SPOT图像，可 以综合地物目标的可见光与微波辐射特性，为地物分析提供更为全面有价值的 信息。作为融合的关键一步，SAR与SPOT图像的配准因而有着非常重要的研究 意义。 然而，由于SAR与SPOT成像方式的巨大差异，使得SAR与SPOT图像配准成 为配准领域最富挑战性的工作之一，目前真正行之有效的SAR与SPOT图像配准 方法非常有限。另一方面，定性和主观的传统配准评价无法满足实际应用中定 量和客观评价的需求。围绕这些问题，我们逐一开展研究，主要贡献包括： 1)提出了一种客观定量的配准评价方法。所有的配准研究都在努力追求设 计这样的算法：其配准函数曲线是平滑的，且对应正确配准位置的峰突 出且尖锐。然而目前对配准函数曲线的评价依赖于目视比较。本文以半 峰高与半峰宽之比描述峰的尖锐程度，以曲率变化率描述曲线的平滑程 度，分别实现了对配准精度和配准鲁棒性的客观定量的评价，而且只需 要两幅图像参与评估。通过与传统评价方法的比较，实验验证了该方法 的有效性。 2)我们发现在未对SAR图像做任何预处理的情况下，互信息可以有效实现 SAR与SPOT图像的配准，然而互信息算法计算量大且不够鲁棒，结合基 于特征的方法，我们对传统的互信息配准进行了相应的改进： ①发现SAR图像中的各个部分对互信息配准的贡献大小不一，其中我 们称为互信息突出区域的区域对互信息配准函数贡献尤为突出；基 于此，我们提出了一种快速的基于互信息的SAR与SPOT图像配准算 法。实验验证了互信息突出区域对SAR图像互信息配准的突出贡献， 同时也证明了快速互信息配准算法在保证相当的配准准确度的同 时，有效加快了传统互信息算法的配准速度。 ②在分析互信息算法不够鲁棒的原因之后，先后将包含空间信息的方 向信息和对比度信息融入到互信息中，分别提出了基于方向信息 (MIOI)和基于对比度(MIC)的两种鲁棒的互信息配准算法。结合 传统的评价方法以及本文所提出的基于配准函数曲线的评价方法， 我们对两种方法进行了客观、定量、全面的比较。实验结果表明两 种算法均有效增强了传统互信息配准的鲁棒性，MIOI较MIC更为鲁 棒，但是付出了更多的计算代价。

【学位年度】2008-01

【学位名称】博士

【分类号】TP751

【导师姓名】谭铁牛