基于人工免疫系統(tǒng)的多源遙感圖像配準(zhǔn)研究.pdf

1、隨著遙感技術(shù)的迅猛發(fā)展和新型傳感器的不斷涌現(xiàn)，在同一地區(qū)往往可以獲得大量的多源遙感數(shù)據(jù)，而實(shí)現(xiàn)多源遙感數(shù)據(jù)的幾何配準(zhǔn)是多源信息高精度融合的前提和基礎(chǔ)。雖然圖像配準(zhǔn)從理論到算法都經(jīng)過了很長時(shí)間的發(fā)展，但是圖像配準(zhǔn)仍然面臨著很多的難題，特別是對于差異比較大的多源遙感數(shù)據(jù)之間的配準(zhǔn)，仍然需要繼續(xù)研究。本文著眼于研究還不太充分的多源遙感圖像間的配準(zhǔn)，研究兩圖像間灰度和幾何位置差異很大的不同源遙感圖像的自動配準(zhǔn)方法。 本文采用一種基于人工

2、免疫系統(tǒng)的多源遙感圖像自動配準(zhǔn)方法。該方法分兩步：第一步進(jìn)行粗配準(zhǔn)，一種基于特征的配準(zhǔn)方法，該方法利用小波變換分辨率分析和Canny算法相結(jié)合的邊緣檢測算法提取大邊緣作為配準(zhǔn)特征，利用PartialHausdorff距離作為相似準(zhǔn)則，然后利用人工免疫網(wǎng)絡(luò)算法尋找近似配準(zhǔn)參數(shù)，實(shí)現(xiàn)圖像的大致配準(zhǔn)；第二步，精配準(zhǔn)，在粗配準(zhǔn)基礎(chǔ)上采用基于區(qū)域配準(zhǔn)方法對圖像進(jìn)行精配準(zhǔn)。 本文的研究是圍繞著多源遙感圖像配準(zhǔn)的幾個(gè)主要過程展開的，主要包括以

3、下內(nèi)容： 1、基于人工免疫系統(tǒng)的配準(zhǔn)搜索策略研究本文在研究人工免疫系統(tǒng)的生物學(xué)基礎(chǔ)和已有的理論和算法基礎(chǔ)上，提出一種人工免疫網(wǎng)絡(luò)算法與禁忌搜索算法相結(jié)合的改進(jìn)的算法-禁忌人工免疫網(wǎng)絡(luò)算法，并從理論上證明該算法的收斂性和通過實(shí)驗(yàn)分析了該算法的性能。該算法能夠較好的解決一些多峰、非凸優(yōu)化問題。該算法為圖像配準(zhǔn)提供一種很好的搜索策略。 2、匹配特征提取方法本文提出了一種將小波多分辨率分析特性和Canny算法相結(jié)合的檢測圖像大邊