在改进匹配策略下的遥感图像拼接方法研究

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遥感图像拼接技术具有十分重要的研究意义,是用于获得大幅相连的遥感图像的主要方法,不仅有利于我国航空图像技术的深远发展,而且在农林水利、军事国防等各个领域都起着不可或缺的作用。拼接技术中占主要地位的是图像配准和融合,其中图像配准直接影响拼接结果,是最重要的拼接步骤。因此精度高、速度快的图像配准算法始终是学者们的研究重点。另外,图像融合也承担着重要的工作,可以减少两图拼接缝的出现,对可能出现的色彩、亮度差异进行平滑过渡,有效地改善图像视觉质量。论文的主要研究内容是对低误差匹配策略和图像拼接融合算法的探索与改进,以形成视觉更好的遥感图像拼接效果。本文的主要工作如下:(1)针对遥感图像存在常见噪声的情况,采用结合加权中值滤波的遥感图像引导滤波。首先结合高斯加权函数优化中值滤波,改善中值滤波在处理噪声时对邻域像素平等对待的劣势,再结合引导滤波对细节的保存能力,最后形成一种去噪能力较好的滤波方法。通过与常见滤波算法进行实验对比分析,证明本文所用滤波算法有很好的去噪效果,有助于遥感图像拼接技术的进一步研究。(2)针对遥感图像拼接存在的拼接定位不准、图像拼接缝明显的情况,提出融合二阶梯度与黄金分割循环校正的遥感图像拼接算法。首先探讨融合二阶梯度的KNN匹配策略,将可以反映图像纹理信息的二阶梯度描述融入匹配算法,降低误匹配率,实现图像关系转换矩阵的精准计算;然后在最佳缝合线搜索的基础上,利用黄金分割循环校正的思想进行优化,实现缝合线的精准定位,最后结合渐入渐出融合完成图像拼接。实验证明,所提算法可以提升正确匹配率、实现遥感图像的无缝融合拼接。(3)针对遥感图像拼接存在的匹配误差高、拼接重叠区域出现的亮度突变情况,提出在双向匹配策略下的非线性S型遥感图像拼接算法。首先采用双向匹配策略,降低传统单向匹配误差,利用RANSAC算法再次降低误匹配率,构造一种低误差的双向匹配策略;其次结合人眼视觉感知曲线、植物生长曲线规律,探究一种能适应人眼感知的S型加权融合因子,形成较平滑的融合算法,解决直接平均融合和渐入渐出融合不能很好地消除拼接缝、改善重叠区域亮度差异的问题。通过主观和客观实验分析,证明所提拼接算法能降低误匹配率、有较好的融合拼接能力,能实现无明显亮度突变的遥感图像融合拼接。
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