基于尺度不變特征的多源遙感影像配準(zhǔn).pdf

1、本課題是針對(duì)目前國內(nèi)外遙感影像配準(zhǔn)領(lǐng)域，尤其是在多源遙感影像配準(zhǔn)方面，仍然無法快速、全自動(dòng)、可靠地實(shí)現(xiàn)高精度配準(zhǔn)的現(xiàn)狀提出來的，是國家科技支撐計(jì)劃資助項(xiàng)目——“環(huán)北京區(qū)域遙感監(jiān)測信息服務(wù)系統(tǒng)”的重要研究內(nèi)容。本課題的研究目標(biāo)是針對(duì)多源遙感影像之間存在較大的灰度、視角、分辨率差異以及環(huán)境因素造成的噪聲影響等問題，通過改進(jìn)的尺度不變特征提取算法提取多源遙感影像的匹配特征，使這些特征能夠?qū)Χ嘣催b感影像的亮度、尺度（分辨率）、視角等保持一定的不

2、變性，對(duì)噪聲以及環(huán)境等因素的影響具有一定的抵抗性，然后采用最佳的匹配策略最終實(shí)現(xiàn)多源遙感影像的快速、全自動(dòng)的精確配準(zhǔn)。
　　本文通過對(duì)尺度空間理論的研究，分析了目前常用的幾種多尺度檢測算法，并對(duì)多尺度檢測算子進(jìn)行了比較評(píng)價(jià)，得出了美國學(xué)者LOWE（2004）提出的尺度不變特征檢測算法（Scale-Invariant Features Transform，SIFT）是一種最適合于遙感影像配準(zhǔn)的特征檢測算法的結(jié)論。通過實(shí)驗(yàn)研究了SIF

3、T算法的優(yōu)勢和缺點(diǎn)，總結(jié)了目前常用的SIFT算法的改進(jìn)策略，最后得出了局部自適應(yīng)的SIFT自動(dòng)配準(zhǔn)算法（Local Adaptive Scale-Invariant Features Transform，LA-SIFT）的思想和流程。運(yùn)用本文提出的LA-SIFT算法對(duì)大量多源遙感影像的進(jìn)行了配準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)。結(jié)果表明：本文算法能夠?qū)哂休^大灰度差異、具有一定的視角變化以及較大空間分辨率差異的多源遙感影像實(shí)現(xiàn)高精度的自動(dòng)配準(zhǔn)，同時(shí)實(shí)現(xiàn)了配準(zhǔn)點(diǎn)在配