【摘 要】
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该文对多传感器遥感图象自动配准、融合以及变化检测系统进行了阐述.研究了经典的基于模板匹配相关的配准控制点提取算法,并提出了一种新的基于多分辨率小波变换的模板匹配相
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该文对多传感器遥感图象自动配准、融合以及变化检测系统进行了阐述.研究了经典的基于模板匹配相关的配准控制点提取算法,并提出了一种新的基于多分辨率小波变换的模板匹配相关配准控制点提取算法.在此基础上,研究了SAR图象与可见光图象之间的自动配准算法.针对现有配准方法在用于SAR图象和光学图象配准时,存在受SAR图象相干斑噪声影响大,手工选取配准点精度低等缺点,提出了一种基于区域特征提取的图象配准方法.对SAR图象首先进行相干斑噪声抑制,并采用图象分割的方法提取出封闭区域的边界作为特征,然后与可见光中提取的边缘利用闭合区域边缘链码的相关寻求匹配.在配准工作的基础上,该文研究了遥感图象的融合方法,这种融合方法是基于小波变换的.最后对遥感图象的变化检测算法进行了介绍,主要研究了图象差值法和图象比值法,从而完成了系统的研究工作.为了验证提出方法的有效性,该文以多时段、同一地区的SAR图象与CBERS2可见光图象为例进行了计算机仿真实验.实验结果表明,论文提出的方法适于以较高的精度从SAR图象中提取配准控制点,精确配准的误差达到子象素级水平,从而实现了多传感器图象的自动配准.变化检测结果表明图象比值法可以较好地检测出图象中的变化区域,而且其检测速度较快,优于图象差值法等其它几种方法.
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