遥感图像配准
实习2 遥感图像的配准
1、实习目的结合遥感图像几何精校正原理，掌握遥感图像的几何精校正操作步骤和过程。
2、实习内容①、基于ENVI软件，以SPOT影像为参考图像，对TM影像进行几何精校正；②、基于地面控制点的地理坐标，对TM影像进行几何精校正。
3、实习数据及软件ENVI软件及SPOT、TM影像。
4、实习步骤以SPOT影像为参考图像，对TM影像进行几何精校正德操作过程。
（1）、相对配准①、打开SPOT（单级数黑白）影像：File → Open Image File → bldr_sp.img打开TM（多级数）影像：File → Open Image File → bldr_tm.img②、Map → Registration（配准/几何精校正）→ Select GCPs:Image to Image → Base Image（参考图像）选中Display#1 SPOT影像→ Warp Image选中Display#2 TM影像→选择标志地物建立控制点，Degree为1（所以控制点至少为3个），分别在两图上找出相对应的点，定位→ Add Point → Show List 中可以查看控制点详情。
保存控制点：File → Save Tables to ASCⅡ→ Choose选择保存路径→OK（2）、空间坐标转换在Ground Control Points Selection 窗口选择Options → Warp File →选择bldr_tm.img → OK → Method选择Polynomial（多项式）→ Resampling （重采样）选择Bilinear（双线性）→ Background改为225 → OK（3）、绝对配准Map → Registration（配准/几何精校正）→ Select GCPs :Image to Map → Zone选择13 → OK →采用经纬度来确定控制点的坐标（查看SPOT图像→右键相同点Pixel Locator获得经纬度）→ Add Point后续操作和相对配准类似。
测绘技术中的遥感影像配准方法
测绘技术中的遥感影像配准方法引言遥感技术在测绘领域中扮演着重要的角色，它可以通过卫星、飞机等传感器获取地球表面的数据。
然而，由于不同传感器、不同时间获取的数据存在空间和时间上的差异，需要进行影像配准来融合和比较这些数据。
本文将介绍测绘技术中常用的遥感影像配准方法。
一、特征点匹配法特征点匹配法是一种常用的配准方法，也是最直观和简单的方法之一。
该方法基于图像中的特征点，通过将两幅影像中的对应特征点进行匹配，来实现影像的配准。
在这个过程中，可以采用特征描述子来提取特征点的信息，如SIFT（尺度不变特征变换）和SURF（加速稳健特征）等算法。
二、直接法直接法是一种比较常见的配准方法，它通过像素级的匹配来将两幅影像对齐。
这种方法的优点是简单直接，可以在不考虑图像特征的情况下完成配准，但由于像素匹配的计算量较大，所以在处理大尺寸影像时效率较低。
三、控制点法控制点法是一种基于地面控制点的配准方法。
它首先在待配准影像和参考影像中选择具有较好识别度的标志物作为控制点，然后通过测量这些控制点在两幅影像中的坐标，建立空间转换模型，进而实现影像的配准。
这种方法精度较高，适用于对地物变化较大的区域进行配准。
四、基于影像几何校正模型的配准方法利用影像几何校正模型进行配准是一种比较常见的方法，它主要根据空间变换模型进行配准。
常用的几何校正模型有平移、旋转、仿射和投影等。
通过对影像进行几何校正，可以将其与参考影像进行对比和融合，以获得更加准确和具有空间一致性的结果。
五、基于图像配准质量评估的方法在影像配准过程中，如何评估配准结果的质量是一个重要的问题。
一种常用的方法是计算影像配准后的残差误差，该误差越小，表示配准效果越好。
另外，可以利用图像质量评价指标，如峰值信噪比（PSNR）和结构相似性（SSIM）等指标来评估配准结果的质量。
六、配准精度与应用影像配准的精度对于后续的测绘应用具有重要影响。
在地图制图、城市规划、资源调查和环境监测等领域，高精度的影像配准可以提供准确的地理信息，为决策和规划提供支持。
1-遥感图像的配准与几何纠正
遥感图像的配准与几何纠正1．运行ERDAS8.5软件，具体位置：开始/程序/ERDAS IMAGE 8.5/ERDAS IMAGE 8.5。
2．单击Viewer模块，打开两个viewer窗口，使两窗口平铺于窗口上3．在窗口1中打开需要配准的原始影像图（叫待纠影像），在窗口2中打开已配准的遥感图（如2004年的11838-corrected.img文件，具有地理坐标、投影，经过几何纠正，叫控制影像）。
如图1。
4．点击“Viewer1”-Raster-Geometric Correction，调出Geometric Correction 模块；5、确定几何校正模型为Polynomial，点击“OK”。
6、出现Geometric Correction窗口，确定多项式次数为1次，即默认值；点击“Close”关闭。
7、出现如下界面时点击“OK”。
8、输入参考点来源，点击窗口2中的遥感图像，以示参考点的来源；9、出现如下界面，显示参考影像的投影信息，点击OK，就进入配准工作窗口。
10、配准工作窗口。
11、选取控制点的原则：•1）控制点要以不易变化的地理标志物为主，如道路交叉口，山体裸岩等，对于水体、农田、村庄等这些容易变化的地理标志最好不要选取；•2）控制点的选择与控制影像和待纠影像的特点有关，例如影像时相特征、季相、光谱特征、分辨率等等；•3）控制点分布要均匀，一开始四个控制点最好分布于一幅影像的四角；•4）一幅影像控制点个数在20-25个左右，并且均匀分布如图。
12、控制点的选取：放大两窗口的图像，先点击图上红圈所示的控制点图标，然后在窗口1中点击拟选取位置（GCP2#），同时在窗口2中也出现相应位置和图标。
13、控制点的移动：点击控制点图标坐标的选择键，如上图，再点击选中窗口2中的GCP2#，按上下左右键即可移动窗口2中的GCP2# 控制点的位置，以与窗口1中的“GCP2#”相匹配。
坐标误差情况请注意“GCP Tool”工具栏最右边的方框，如图所示。
如何使用测绘技术进行遥感图像配准
如何使用测绘技术进行遥感图像配准近年来，随着科技的不断发展，测绘技术得到了广泛应用，其中之一就是遥感图像配准。
遥感图像配准是指将不同时间、不同角度或不同传感器获取的遥感图像进行几何校正，以使它们在地理坐标上能够对应。
这项技术在农业、环境监测、城市规划等领域具有重要作用。
下面将简要介绍如何使用测绘技术进行遥感图像配准。
首先，为了进行遥感图像配准，我们需要使用的遥感图像必须具备一定的特征点。
特征点是图像中具有明显、稳定、易于提取和匹配的显著位置，例如建筑物的角点、道路交叉口等。
在图像中选择合适的特征点对是进行配准的基础。
一般情况下，特征点的数量越多，配准的精度就越高。
接下来，我们可以使用图像处理软件进行特征点提取和匹配。
常用的图像处理软件有ENVI、ArcGIS等。
通过这些软件，我们可以从遥感图像中提取出特征点，并将其与参考图像中的特征点进行匹配。
匹配的原则是将两幅图像中距离最近的特征点进行配对。
在匹配过程中，我们需要确保所有特征点都被正确匹配。
如果存在匹配错误的特征点，我们可以通过手工调整或使用配准算法进行修复。
在特征点匹配完成后，我们需要进行几何变换，以将待配准图像与参考图像进行对准。
常用的几何变换方法有平移、旋转、缩放和仿射变换等。
选择合适的几何变换方法取决于图像间的变形程度。
例如，如果图像间存在较大的旋转，则需要使用旋转变换来使其对准。
在进行几何变换时，我们需要根据匹配的特征点的位置关系来确定变换参数。
这些变换参数包括平移向量、旋转角度和缩放比例等。
完成几何变换后，我们需要进行精细调整以提高配准的精度。
一种常用的方法是通过控制点优化来实现。
控制点是已知地理坐标的特征点，我们可以通过控制点优化来进一步提高配准的准确性。
在进行控制点优化之前，我们需要确保控制点的地理坐标和图像坐标之间存在明确的对应关系。
通过控制点优化，我们可以对已经进行几何变换的图像进行微调，使其更加精确地与参考图像对齐。
最后，进行图像配准后，我们可以对配准结果进行评估。
遥感图像配准
1.实验目的(1)初步了解图像配准的基本流程，包括base的选取和控制点的选取，实现对两组图像进行配准，给出图像配准误差。
(2)掌握ENVI软件的基本操作方法，确保能够使用ENVI软件完成图像配准实验。
(3)理解和巩固理论知识，明确图像配准的意义，掌握动手实践操作能力，提高综合分析问题的能力。
2.实验原理2.1 几何校正与图像配准几何校正必须在遥感图像信息提取之前进行。
只有把所提取的图像信息表达在一个规定的空间投影参照系统中，才能进行图像的几何测量、相互比较以及图像叠加分析。
几何精校正是利用地面控制点进行的几何校正。
它是用一种数学模型来近似描述遥感图像的几何畸变过程，并利用畸变的遥感图像与标准地图之间的一些对应点（即控制点数据对）求得这个几何畸变模型，然后利用此模型进行几何畸变的校正。
图像配准是相对于一个参考图像而言，利用畸变的遥感图像与一个参考图像之间的控制点来求得几何畸变模型，然后采取像素坐标变换来得到修正之后的图像。
它是图与图之间的一种几何关系。
图像配准的流程如下：(1)输入原始数字图像(2)确定工作范围(3)选择特征点(4)匹配同名点与像元位值(5)选择纠正函数和相关参数(6)重采样(7)输出配准后的图像2.2 地面控制点的选取地面控制点是几何纠正中用来建立纠正方程的基础。
(1) 控制点数目和分布控制点数目的最小值按未知系数多少来确定。
k 阶多项式方程控制点的最小数目为(k+1)(k+2)/2，在条件允许的情况下。
控制点要均匀分在工作地区。
(2) 图像中控制点的确定在图像上，控制点应该在容易分辨、相对稳定、特征明显的位置。
在变化不明显的大面积区域，控制点可以少一些。
(3) 地面控制点坐标的确定地面控制点坐标可以通过地形图或现场实测获取。
2.3 多项式纠正方程通过多项式函数描述地面控制点在待校正图像上的图像坐标（x,y ）与其真实地理坐标（X,Y ）的映射关系。
对于简单的旋转、偏移和缩放变形，可以使用最基本的仿射变换公式进行纠正：012012x a a X a Yy b b X b Y=++=++ (2-1)复杂的变形可以使用3阶多项式纠正方程：22322301234567892232230123456789()()()()()()x a a X a Y a X a XY a Y a X a X Y a XY a Y y b b X b Y b X b XY b Y b X b X Y b XY b Y =+++++++++=+++++++++(2-2)式中：x 、y 为像素的图像坐标，从待校正图像上获取 ；X 、Y 为地面(或地图)真实地理坐标，可通过野外调查、地形图或参考图像获取；ai 、bi 为多项式系数。
遥感影像处理中的图像配准技术研究
遥感影像处理中的图像配准技术研究遥感影像作为一种远程获取地球表面信息的手段，已经广泛应用于农业、林业、城市规划、地质勘探等领域。
在遥感影像处理中，图像配准技术是非常重要的一步，它可以将不同时间、不同角度、不同分辨率、不同传感器获取的遥感影像精确地拼接起来，为后续的数据分析和信息提取提供准确的基础。
图像配准技术的基本概念图像配准是指将不同图像空间中的图像通过一系列变换，使得它们在相同的空间坐标系中具有相似的几何特征和像素值。
图像配准技术可以分为点匹配和区域匹配两大类。
点匹配是指在两幅图像中找出对应的特征点，通过计算这些特征点的坐标变换关系来进行图像配准。
常用的特征点匹配方法有SIFT、SURF和ORB等。
这些方法利用图像中的局部不变性特征点，在不同的图像中寻找出携带相同信息的点，然后通过点匹配对图像进行配准。
区域匹配是指在两幅图像中找出特征区域，以此来进行配准。
常用的区域匹配方法有基于互相关的方法和基于相位相关的方法。
其中基于互相关的方法是最简单的区域匹配方法，它利用图像中的像素值相似度进行匹配，并通过计算变换矩阵把两幅图像对齐。
基于相位相关的方法则是通过将图像转换到频域进行滤波、反变换等处理，从而实现图像配准。
图像配准技术在遥感影像处理中的应用在遥感影像处理中，图像配准技术是非常重要的一步。
由于遥感影像分辨率不同，光学成像区域不同等因素的影响，所获取的遥感影像之间存在较大的差异，必须经过配准才能拼接成一幅完整的图像。
同时，配准后的遥感影像还需要通过遥感影像处理技术来进行分析和提取信息。
图像配准技术在遥感影像处理中的应用广泛，其中最为常见的是农业、林业和城市规划等领域的应用。
在农业领域中，图像配准技术可用于对不同时间或不同角度获得的遥感影像进行配准，从而得出关于植物的生长状态、地面覆盖率等信息。
在林业领域中，图像配准技术可用于不同时间、不同季节甚至不同年份获得的遥感影像进行比较，从而了解森林变化、伐木状况等情况。
遥感图像配准与镶嵌
mn
C(c, r)
( gi, j g ) ( gir, jc g)
i1 j1
相关函数（矢量数积）
R( p, q) g(x, y)g(x p, y q)dxdy
( x, y )D
R（ p0, q0）＞ R（p, q）（ pp0， q若qR（0）p0, q0）＞ R（p, q）（ pp0， qq0），则 p0, q0
– SIFT特征是图像的局部特征，其对旋转、尺度缩放、亮度变化保持不变 性，对视角变化、仿射变化、噪声也保持一定程度的稳定性；
– 独特性好，信息量丰富，适用于在海量特征数据库中进行快速、准确地 匹配；
– 多量性，即使少数的几个物体也可以产生大量的SIFT特征向量； – 可扩展性，可以很方便的与其它形式的特征向量进行联合。
i1 j1
mn
mn
(gi, j g )2
( gir, jc gr,c )2
i1 j1
i1 j1
差绝对值和（差矢量分量绝对值和）
S( p, q) g(x, y) g(x p, y q)dxdy
( x, y )D
离散灰度数据差绝对值和的计算公式为
mn
S (c, r)
gi , j gir , jc
SIFT算法（二）
• SIFT特征匹配算法包括两个阶段，第一阶段是SIFT特征的生成，即从 多幅待匹配图像中提取出对尺度旋转、缩放、亮度变化无关的特征向 量；第二阶段是SIFT特征向量的匹配。
• SIFT特征向量的生成算法共包括4步：
– 尺度空间极值检测，以初步确定关键点位置和所在尺度； – 拟和三维二次函数精确确定位置和尺度，同时去除低对比度的关键点和
Hausdorff 距离等 • 4.消除错配
遥感图像处理 图像配准、图像裁剪 实验报告
Lab3 geometric correction and projection transformation of remotely sensed dataObjective :The purpose of the current lab section is to adequately understand the mathematic principles and methods of geometric correction (co-registration) and projection transformation . In addition,you guys need to gain hands-on experience or skill to perform them in ENVI and ERDAS environments.实验过程：一、envi中图像配准1、根据控制点的坐标对图像进行配准1）加载中山陵地形图2) 选择map 菜单下的registration菜单，选择select gcps:image to map设置投影信息：基于经纬度的投影(geographic lat/lon)，选择基准面为WGS—843）开始配准依次移动一级窗口中的光标到四个图廓点的位置，在三级放大窗口中把十字司放在经纬线的交点的中间位置，输入该点的经纬度于编辑对话框中：点击add point，完成对控制点的编辑4）选择option菜单下的wrap file将配准好的地图生成一幅新的影像修改生成图像信息，改为50带的UTM投影，基准面为WGS-84，保存2、图像到图像的配准1）加载全色波段影像作为待配准的影像将配准好的地形图作为基准图，全色影像作为要配准的图像在两幅图像上选择5个同名地物点进行配准点击show list 查看误差，不断调整误差直至所有误差在1以内二、erdas中的配准1、打开erdas,将zsl.tiff格式的数据导为erdas.img2、viewer中打开刚刚保存的图像，选择data preparation中的配准image geometric correction点击select viewer，点击下图层，选择polynomial多项式模型点击ok,修改投影Set projection from GCP tool,选择手动输入“keyboard”将4个图廓点的坐标输入表格display，保存图像，并加载，对配准后的图像进行投影修改3、图到图的配准以刚刚配准好的地形图为基准，加载多光谱图像选择data preparation中的配准image geometric correction选择地形图作为基准面，多光谱图像为待配准影像将相同点的坐标输入表格，并调整误差4、图像裁剪创建感兴趣区域，AOI下Tools创建一个任意形状的区域后，双击保存区域。
遥感图像的非线性配准方法
遥感图像的非线性配准方法引言：遥感技术的快速发展使得获取大量高分辨率的遥感图像数据成为可能，但这也给图像处理和分析带来了一定的挑战。
其中一个重要的问题是如何进行图像配准，即将不同时间或不同位置拍摄的图像进行准确对齐。
线性配准方法在某些情况下效果不佳，而非线性配准方法则可以更好地应对这些挑战。
本文将介绍一些常见的非线性配准方法及其原理。
一、弹性体变换方法弹性体变换方法是一种常见的非线性配准方法，其基本原理是利用弹性体理论对图像进行变形。
该方法通常将图像变形表示为一组局部形变场，并通过迭代计算来最小化目标函数以达到最佳配准效果。
这些目标函数可以基于图像之间的像素灰度差异或基于特征点的相似性度量。
弹性体变换方法在医学影像、地质勘探和农业监测等领域得到广泛应用。
二、局部特征匹配方法局部特征匹配方法是一种基于特征点的非线性配准方法，其主要思想是在图像中提取出一些具有唯一性和稳定性的特征点，然后通过寻找这些特征点之间的相应关系来实现图像的配准。
这些特征点可以是角点、边缘点或纹理点等。
常见的局部特征匹配算法有SIFT（尺度不变特征变换）、SURF（加速稳健特征）、ORB（旋转不变的二值特征）等。
这些算法能够在图像发生旋转、缩放和投影变换等情况下保持特征点的稳定性，从而实现准确的非线性配准。
三、基于变形网格的方法基于变形网格的方法是一种常见的非线性配准方法，其基本思想是在图像上定义一组具有拓扑和几何关系的网格，然后通过调整网格节点的位置来实现图像的配准。
该方法适用于图像存在大量非线性变形的情况，例如遥感图像在不同季节或观测角度下的变化较大。
变形网格方法可以在保持网格拓扑不变的情况下改变网格节点及其周围像素的位置，从而实现对整个图像的非线性变形。
在实际应用中，通常使用贝叶斯推断或最小二乘法来优化变形网格。
四、多尺度配准方法多尺度配准方法是一种有效的非线性配准方法，其主要思想是利用图像的多个尺度表示来实现更精确和鲁棒的配准效果。
遥感影像配准方法
遥感影像配准方法一、引言遥感影像配准是指将多幅遥感影像通过一定的处理方法，使得它们在空间上或者光谱上相对准确地对应起来。
遥感影像配准是遥感技术中的重要环节，对于提取地物信息、监测变化、制作地图等应用具有重要意义。
本文将介绍几种常见的遥感影像配准方法。
二、特征点匹配法特征点匹配法是一种常用的遥感影像配准方法。
该方法通过提取影像中的特征点，并在不同影像中寻找相似的特征点，然后利用这些匹配的特征点进行配准。
特征点可以是角点、边缘点、纹理点等。
特征点匹配法具有计算速度快、适用范围广的优点，但对于光照、旋转、尺度变化等情况下的影像配准效果较差。
三、控制点法控制点法是一种基于已知控制点坐标的遥感影像配准方法。
该方法首先在待配准影像和参考影像中选择一些具有明显地物特征且位置准确的控制点，然后通过计算这些控制点在两幅影像中的坐标差异，从而得到待配准影像相对于参考影像的变换关系。
控制点法配准精度较高，适用于各种变换情况下的影像配准，但需要事先获取准确的控制点坐标。
四、基于图像匹配的配准方法基于图像匹配的配准方法是利用图像间的相似度进行配准的方法，常用的图像匹配算法包括相位相关法、归一化互相关法、互信息法等。
这些方法通过计算两幅影像之间的相似度，找到最佳的配准变换参数，从而实现影像的配准。
基于图像匹配的配准方法不依赖于特征点或控制点，适用于各种复杂变换情况下的影像配准，但计算量较大，需要较长的处理时间。
五、影像配准的精度评定影像配准的精度评定是判断配准效果好坏的重要指标。
常用的精度评定方法包括重叠区域比较法、控制点坐标差比较法、变换参数比较法等。
通过对配准后的影像与参考影像进行对比，计算它们之间的差异，可以评估配准的精度。
影像配准的精度评定对于验证配准方法的可靠性、优化配准参数具有重要意义。
六、总结遥感影像配准是遥感技术中的重要环节，常用的配准方法包括特征点匹配法、控制点法和基于图像匹配的配准方法。
这些方法各有优缺点，适用于不同的配准需求。
高精度遥感图像配准技术的步骤与要点
高精度遥感图像配准技术的步骤与要点遥感图像是采用遥感技术获取的地球表面的影像数据，广泛应用于农业、城市规划、环境监测等领域。
然而，由于遥感图像的采集方式和角度的差异，导致不同图像之间存在空间上的差异，使其无法直接进行比较和分析。
因此，对遥感图像进行精确配准是十分重要的。
本文将介绍高精度遥感图像配准技术的步骤与要点。
一、图像预处理在进行图像配准之前，需要对原始图像进行一些预处理操作，以便提高配准的准确性和可靠性。
首先，应该对图像进行几何校正，消除由于摄影条件、飞行姿态等因素引起的图像畸变。
其次，还需进行边缘增强、噪声抑制、图像增强等预处理操作，以提高图像质量。
二、特征提取与匹配特征提取是图像配准的核心步骤之一。
通过提取图像中的显著特征点或特征区域，可以为后续的图像匹配提供准确的依据。
在遥感图像配准中，常用的特征提取算法包括SIFT（尺度不变特征变换）、SURF（速度ed密度特征）等。
在特征提取之后，需要对两幅图像中的特征点进行匹配，找出相对应的点对。
匹配的准确性对于配准结果的精度至关重要。
三、几何变换模型选择几何变换模型的选择是遥感图像配准的一个重要环节。
根据图像之间的几何关系和变换特点，选择合适的几何变换模型可以更好地实现图像配准。
常见的几何变换模型包括刚体变换、相似变换、仿射变换和透视变换。
根据不同的应用场景和实际要求，选择适当的几何变换模型非常关键。
四、控制点选取与精确匹配控制点选取是配准的重要一步。
通过选取图像中的一些具有空间位置、形状、纹理等特征的明显地标点，作为控制点进行匹配，可以提高配准的准确性。
控制点的选取需要尽可能均匀地分布在图像中，尽量避免集中在某一区域。
在匹配时，应使用一些精确的匹配算法，如最小二乘法、RANSAC（随机一致性算法）等，以提高匹配的精度。
五、图像优化与验证配准后的图像可能存在一些小的误差或畸变。
为了进一步提高配准的质量和精度，可以通过图像优化算法对配准结果进行优化。
遥感图像处理的常见问题及解决方法
遥感图像处理的常见问题及解决方法引言：遥感图像处理是一项涉及到观测、获取、处理和解释遥感数据的复杂任务。
随着遥感技术的发展和应用的广泛性，人们对于遥感图像处理中的一些常见问题的解决方法也变得越来越关注。
本文将探讨几个常见的问题，并提供相应的解决方法。
一、图像去噪问题在遥感图像处理中，图像中常常存在各种噪声，如椒盐噪声、高斯噪声等，这些噪声会对图像的质量和解译结果产生负面影响。
为了解决这个问题，可以采用以下方法：1. 统计滤波：采用均值、中值或高斯滤波器进行图像去噪。
2. 自适应滤波：根据图像的局部统计特性，采用自适应的滤波方法进行噪声抑制。
3. 小波变换去噪：利用小波变换的多尺度分析特性，可以实现对图像的去噪处理。
二、图像配准问题在遥感图像处理中，由于不同图像在获取时所处的视角、光照等条件的差异，图像之间存在一定的几何变换关系，这会导致图像配准问题。
为了解决这个问题，可以采用以下方法：1. 特征点匹配：通过提取图像中的特征点，并利用特征点之间的几何关系进行图像配准。
2. 条带纠正：针对由于卫星的扫描方式导致的条带状偏移问题，可以采用多模板方法或频域匹配方法进行纠正。
3. 控制点匹配：通过选择一些具有高精度地面坐标的控制点，进行图像间的控制点匹配实现图像配准。
三、图像分类问题在遥感图像处理中，图像分类是一项重要的任务，它涉及到对遥感图像的地物进行分类和分割。
为了解决这个问题，可以采用以下方法：1. 监督分类方法：通过事先获取训练样本，并利用这些样本进行分类器的训练和分类。
2. 无监督分类方法：根据图像中像素的统计特性，利用聚类等方法对图像进行自动分类。
3. 半监督分类方法：结合监督和无监督分类方法的特点，通过一定比例的训练样本和未标记样本进行分类。
四、信息提取问题在遥感图像处理中，信息提取是指从遥感图像中获取感兴趣的地物的特征和属性信息。
常见的信息提取问题包括目标检测、边界提取、变化检测等。
为了解决这个问题，可以采用以下方法：1. 特征提取：通过选择适当的特征，如纹理特征、形状特征等，对图像进行特征提取从而实现目标检测和边界提取。
高分辨率遥感图像配准技术的使用方法
高分辨率遥感图像配准技术的使用方法遥感图像配准技术是指将不同时间、不同传感器或不同视角获取的遥感图像进行准确的对齐，使得重叠部分的同一区域能够成像在同一个坐标系下。
高分辨率遥感图像配准技术的应用十分广泛，可以用于土地利用监测、环境变化分析、城市规划、资源调查等领域。
本文将介绍高分辨率遥感图像配准技术的使用方法。
一、图像预处理在进行高分辨率遥感图像的配准之前，需要对图像进行预处理。
预处理包括去除噪声、增强图像对比度、减少边缘模糊等操作。
常用的预处理方法有直方图匹配、滤波和增强等。
这些预处理操作可以提高配准的精度和效果。
二、特征提取特征提取是进行高分辨率遥感图像配准的关键步骤。
通过提取图像中的特征点或特征区域，可以建立图像间的相应关系，从而实现配准。
常用的特征提取算法有SIFT（尺度不变特征变换）算法、SURF（加速稳健特征）算法和ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）算法等。
特征提取需要选择适当的算法，并根据图像的特点进行参数调整。
三、特征匹配特征匹配是将配准图像中提取出的特征点或特征区域与参考图像中的特征点或特征区域进行对应，建立它们之间的匹配关系。
特征匹配是高分辨率遥感图像配准的核心步骤。
常用的特征匹配算法有基于距离的匹配算法和基于相似性的匹配算法等。
特征匹配的目标是找到最佳的匹配对，以确保配准的准确性和稳定性。
四、配准变换在特征匹配之后，需要通过配准变换将待配准图像对齐到参考图像的坐标系中。
常用的配准变换方法有仿射变换和投影变换等。
根据特征匹配的结果，选择适当的配准变换方法，并进行参数调整，使得待配准图像与参考图像能够达到最佳的对齐效果。
五、图像融合配准完成后，可以对图像进行融合处理，以获得更清晰、更全面的图像信息。
图像融合可以采用像素级融合、特征级融合和决策级融合等方法。
通过图像融合，可以将多张配准后的图像合并在一起，提供更全面的观测和分析能力。
六、评估和优化配准完成后，需要对配准结果进行评估和优化。
测绘技术中如何处理遥感图像配准
测绘技术中如何处理遥感图像配准随着科技的不断进步，遥感技术在测绘领域中的应用越来越广泛。
遥感图像的配准是测绘技术中非常重要的一部分，对于实现准确、高分辨率的遥感地图具有至关重要的作用。
本文将探讨测绘技术中如何处理遥感图像配准的方法和技巧。
首先，我们需要了解什么是遥感图像配准。
遥感图像配准是指将多个遥感图像或者不同时间获取的同一地区的遥感图像进行准确地对齐和叠加。
通过配准可以消除图像叠加时产生的误差，提高地图的精度和可视化效果。
在进行图像配准时，我们需要考虑到图像的几何变换、边缘匹配和灰度匹配等因素。
几何变换是配准过程中最常用的方法之一。
几何变换是指通过对图像进行旋转、平移、缩放和扭曲等操作，使得图像在空间中对应的特征点能够完全吻合。
常见的几何变换方法有相似性变换、仿射变换和投影变换等。
相似性变换是对图像进行平移、旋转和缩放等操作，适用于平面上的配准；仿射变换是在相似性变换的基础上增加了错切操作，适用于平面或者立体的配准；投影变换是一种将平面映射到球面或椭球面上的变换方法，适用于地球表面的遥感图像配准。
根据实际需求和应用场景的不同，我们可以选择合适的几何变换方法进行图像配准。
边缘匹配是另一种常用的图像配准方法。
边缘匹配是通过检测图像中边缘的位置和方向，将两幅图像的边缘特征进行匹配，从而实现图像的准确配准。
边缘匹配可以通过边缘检测算法来实现，常见的算法有Canny算法、Sobel算法和Laplacian算法等。
边缘匹配可以提取图像中的边缘信息，减小误差对图像配准的影响，提高图像配准的精度。
灰度匹配是图像配准中的另一个重要步骤。
灰度匹配是通过对图像进行灰度值的调整，使得两幅图像在灰度上能够完全吻合。
常见的灰度匹配方法有直方图匹配、灰度分布匹配和灰度拉伸等。
直方图匹配是指将图像的灰度直方图进行归一化，并调整两幅图像的亮度和对比度，使得它们在灰度值上尽可能相似；灰度分布匹配是通过分析两幅图像的灰度值分布，将其调整为相似的分布曲线，提高图像的可视化效果；灰度拉伸是对图像的灰度值进行线性拉伸，使得图像的灰度范围覆盖整个灰度级，增强图像的对比度和细节。
高精度遥感图像配准技术的最新研究进展
高精度遥感图像配准技术的最新研究进展遥感技术的发展，为我们获取和分析地球表面信息提供了有力手段。
然而，在进行遥感图像分析时，不可避免地会遇到图像配准的问题。
图像配准指的是将不同时间、不同分辨率或不同传感器获取的图像进行准确地对准，以便进行后续的分析和应用。
高精度遥感图像配准技术的研究一直是遥感图像处理领域的热点之一，本文将介绍一些最新的研究进展。
一、基于特征点的遥感图像配准技术特征点是图像中具有显著变化的地物的表示，广泛应用于遥感图像配准中。
传统的特征点匹配算法主要基于SIFT（尺度不变特征变换）和SURF（加速鲁棒特征）等算法，通过检测图像中的关键点，并计算其描述子，实现图像的准确配准。
然而，这些算法对于大规模遥感图像的配准仍存在一定的局限性。
最新的研究中，研究人员提出了一种基于深度学习的特征点匹配方法，通过使用卷积神经网络（CNN），自动学习图像中的特征，并进行特征点匹配，从而提高了配准的准确性和鲁棒性。
二、基于边缘信息的遥感图像配准技术边缘是图像中物体边界的表示，在遥感图像中起着重要的作用。
传统的边缘检测算法在配准过程中应用较多，如Canny边缘检测算法。
然而，遥感图像中常常存在噪声和弱边缘等问题，使得传统的边缘检测算法的准确性和鲁棒性受到限制。
最新的研究表明，借鉴马尔可夫随机场（MRF）和条件随机场（CRF）等图像分割算法的思想，可以提高遥感图像的边缘检测和配准效果。
这些方法通过建立能量模型，将边缘提取和图像配准过程进行联合优化，获得了更好的配准效果。
三、基于光学流的遥感图像配准技术光学流是图像中像素点在连续帧之间的运动轨迹，广泛应用于遥感图像配准中。
传统的光流计算方法主要基于Lucas-Kanade光学流算法，并通过计算两幅图像之间的像素位移来实现图像的配准。
然而，由于遥感图像中常常包含大量的几何变换，传统的光流方法对于这种非刚性变换的配准效果有限。
最新的研究中，研究人员提出了一种基于卷积神经网络的光流估计方法，通过学习图像间的空间变换模型，实现了更好的配准效果。
遥感影像配准方法
遥感影像配准方法一、引言遥感影像配准是指将不同时间、不同分辨率或不同传感器获取的遥感影像进行几何校正，使其在同一坐标系下对应位置一致，以便进行后续的图像分析和应用。
遥感影像配准是遥感技术中的重要环节，广泛应用于地质勘探、环境监测、农业和城市规划等领域。
本文将介绍几种常见的遥感影像配准方法。
二、特征点匹配法特征点匹配法是一种常见且有效的遥感影像配准方法。
该方法通过提取影像中的特征点，如角点、边缘等，然后通过特征点间的相似性度量来确定匹配关系。
特征点匹配法的优点是计算简单，适用于大尺度的遥感影像配准。
然而，该方法对于一些低纹理、重复纹理的影像区域效果较差。
三、基于区域的配准方法基于区域的配准方法是通过比较影像区域的相似性来进行配准的。
该方法先将影像划分为若干个区域，然后比较各区域之间的相似性，通过优化算法找到最佳的配准变换参数。
基于区域的配准方法相对于特征点匹配法而言，对于纹理丰富的影像区域有更好的适应性。
然而，该方法在计算复杂度和计算时间方面较高。
四、基于控制点的配准方法基于控制点的配准方法是通过已知的地面控制点来进行影像配准的。
该方法需要事先采集一些具有高精度地理位置信息的控制点，并在影像中定位这些控制点。
然后通过求解方程组，计算出配准变换参数。
基于控制点的配准方法适用于需要高精度配准的应用，如地理信息系统(GIS)和制图等。
然而，该方法需要事先采集控制点，工作量较大。
五、基于影像配准标志物的配准方法基于影像配准标志物的配准方法是通过在影像中设置一些具有高辨识度的标志物，如人工标志、自然标志等，来进行影像配准。
该方法需要在拍摄或获取遥感影像时设置标志物，并在后续处理中利用这些标志物进行配准。
该方法适用于对影像位置精度要求较高的应用，如航空摄影和地形测绘等。
然而，该方法对于标志物的要求较高，且需要较多的人工操作。
六、总结遥感影像配准是遥感技术中的重要环节，不同的配准方法适用于不同的应用场景。
特征点匹配法适用于大尺度的遥感影像配准；基于区域的配准方法对纹理丰富的影像区域有更好的适应性；基于控制点的配准方法适用于需要高精度配准的应用；基于影像配准标志物的配准方法适用于对影像位置精度要求较高的应用。
遥感图像配准流程
遥感图像配准流程Remote sensing image registration is a critical process in the field of geography and geospatial analysis. It involves aligning and overlaying multiple images of the same area taken from different sensors or at different times. This is essential for accurate mapping, change detection, and monitoring of environmental phenomena.遥感图像配准是地理和地理空间分析领域的关键过程。
它涉及对来自不同传感器或不同时间拍摄的同一区域的多幅图像进行对齐和叠加。
这对于精确制图、变化检测和环境现象监测至关重要。
One of the main challenges in remote sensing image registration is dealing with differences in sensor characteristics, image resolution, viewpoint, and environmental conditions. These differences can lead to misalignment and distortion in the registered images, affecting the accuracy of subsequent analysis and interpretation.遥感图像配准面临的主要挑战之一是处理传感器特性、图像分辨率、视点和环境条件的差异。
这些差异可能导致注册图像的错位和失真，影响后续分析和解释的准确性。
如何利用测绘技术实现遥感图像的精确配准与分类
如何利用测绘技术实现遥感图像的精确配准与分类遥感技术是通过卫星等遥感平台获取地面和大气信息，并对其进行分析和解译的一项重要技术。
在遥感图像处理中，精确配准与分类是关键的环节，可以有效提高图像分析的准确性和可靠性。
本文将探讨如何利用测绘技术实现遥感图像的精确配准与分类。
一、遥感图像的精确配准遥感图像的精确配准是指将不同遥感图像投影到同一坐标系下，使得不同图像之间的位置关系准确无误。
精确的配准可以保证图像的一致性，并为后续分类和变化检测等工作提供可靠的基础。
1. 选择合适的配准参考物在进行遥感图像配准时，我们需要选择合适的配准参考物。
通常情况下，地面上的自然或人工标志物，如交叉点、道路、建筑物等都可以作为配准参考物。
比较常用的是全球定位系统（GPS）提供的地面控制点。
2. 建立数学模型配准过程中，需要利用已知位置的地面控制点来建立数学模型，通过模型来计算未知位置的遥感图像像素与地面坐标之间的对应关系。
常用的数学模型有多项式变换模型、相似性变换模型等。
3. 实施自动或半自动配准操作为了提高配准效率和准确性，常常会利用图像处理软件进行自动或半自动的配准操作。
其中，自动匹配算法、图像纹理提取及特征匹配等技术被广泛应用于图像配准中。
二、遥感图像的精确分类遥感图像的精确分类是指将图像中的像素点划分到不同类别，实现地物的自动识别和分类。
精确的分类结果是进行土地利用/覆盖变化分析、生态环境评价等研究的基础。
1. 数据预处理在进行遥感图像分类前，需要对图像数据进行预处理，以提高分类的准确性。
预处理的常见步骤包括辐射校正、大气校正、影像镶边去除等。
2. 特征提取特征提取是遥感图像分类的重要环节，通过选择合适的特征可以有效区分不同地物类别。
常用的特征包括光谱特征、纹理特征、形状特征等。
同时，特征选择和降维技术也可以用于减少特征维度，提高分类效果。
3. 分类算法选择适当的分类算法是进行遥感图像分类的关键。
常用的分类算法包括最大似然分类、支持向量机、人工神经网络等。
遥感图像配准课件
Moravec算子
k1
k1
V1 (g g ) ri,c
2 ri1,c
V2
(gri,ci
g )2 ri1,ci1
ik
ik
k1
V3 (gr,ci
gr,ci1)2
k1
V4
(gri,ci
g )2 ri1,ci1
ik
ik
其k中 IN(w T /2)
取其中最小者作为该像素的兴趣值： V= min{V1，V2，V3，V4}
对于山区遥感影像，多项式校正方法的精度不 够，必须采用小面元微分校正的方法 ，其几 何校正误差可以控制在0.3个像素以内。
42 *
小面元微分校正法步骤
下面以影像中任一三角形W为例说明影像几何
校正的原理。辅影像中三角形W的三个角点为
a,b,c，它们在主影像中对应的(xa 点,ya 为)(,Axb,,Byb),C(,x ,c,它yc)
金字塔模板匹配
为了加快搜索速度，很多影 像匹配方法使用金字塔影像。
对影像进行一次采样率为 1/n(n=2,3)的重采样，即把 影像的每n×n个像素变为 一个像素，这样就得到一对 长、宽都为原来1/n的影像， 把它作为金字塔的第二层。
再对第二层用同样方法进行 一次采样率为1/n的重采样，
8*
9*
26 *
边缘特征提取
“基于TIN的多源影像几何配准”没有使用边缘 提取算子，所以这里不介绍其算法。
（a）原图
27 *
（b）Mar纹理特征
纹理是用来识别目标的重要方法，它是图像中 一个很重要而又难以描述的特性，至今还没有 公认的定义。有些图像在局部区域内呈现不规 则性，而在整体上表现出某种规律性。习惯上 把这种局部不规则而宏观有规律的特性称之为 纹理。以纹理特性为主导的图像，常称为纹理 图像，如木材纹理、皮肤纹理、织物纹理等。 通过对物体纹理特征的提取，可以对图像进行 分类、配准等操作。
遥感图像配准
不同的插值方法示例
当前的难点
异类图像的对比
可见光与SAR图像中配准的难点
• 同名特征(点,线,区域,结构)的提取以及匹配 比较困难,SAR图像特有的斑点噪声使得图像 结构模糊,使得同名特征的精确获取十分困 难 • 光学图像中常用的提取特征的方法不能直 接用于SAR图像中 • 由于SAR图像噪声的影响,相似性测度的精度 会受到干扰 • 配准时精度难以控制
谢谢
图像配准
图像配准
图像配准
图像配准的基本概念 图像配准的一般步骤 图像配准面临的难点
图像配准的基本概念
图像配准是将不同时间,不同的传感器(成像 设备)或不同条件下(天气,角度,照射位置)获 取的同一场景的两幅或者多幅图像进行匹 配,校正的处理过程,是图像处理领域的一个 基础的问题
可以采用的特征: 特征点:角点,高曲率点等 边缘与直线段 轮廓 区域
相似性测度
在图像配准中,需要; • 找到相互对应的特征 • 剔除误匹配的特征 因此,必须要基于相似性度量来完成 常用的相似性测度常分为三种: • 距离测度 矢量X(x1,x2,…xN)与矢量(y1,y2,…,yN)的距离: • 相关性测度 N xi y i • 概率测度 S 1/ N
i 1
y i xi
图像配准的变换类型
• 图像配准技术最根本的问题是找出适当的图像 转换或者映射类型从而正确匹配两幅福像.
• 我们希望待配准的图像特征与参考图像的特征 尽可能的一致相近.图像变换的类型: 刚体变换 仿摄变换 投影变换 非线性变换
典型的变换示例
重采样与变换
• 在图像配准中,首先根据参考图像与待配准 图像对应的点特征,求解两幅图像之间的变 换参数;然后将待配最后再通 过灰度变换,对空间变换后的待配准图像的 灰度值进行重新赋值,即重采样.重采样的方 法主要有:双线性差值法,最邻近像元法,高阶 方法
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2
V4
i k
( g r i ,c i g r i 1,c i 1 ) 2
k 1
其中k INT (w / 2)
取其中最小者作为该像素的兴趣值： V= min{V1，V2，V3，V4}
21 2013-7-19
给定一经验阈值，将兴趣值大于该阈值的点（即窗 口的中心点）作为候选点。阈值的选择应以候选点 中包括所需要的主要特征点而又不含过多的非特征 点为原则。 取候选点中的极值点作为特征点。在一定大小的窗 口内,将候选点中兴趣值不是最大者均去掉，仅留下 一个兴趣值最大者，该像素即为一个特征点。 如果两个特征点之间的距离过短，则去掉其中一个。 否则，在影像校正时，三角形边长过短将使解算出 来的仿射变换参数出现错误。
13
2013-7-19
校正步骤
几何精校正一般可分为以下四个步骤：
1.建立原始图像与校正后图像的坐标系。
2.确定控制点对。 3.选择畸变数学模型，比如一次、二次、 三次多项式。 4.几何校正的精度分析。
14 2013-7-19
15
2013-7-19
半自动匹配
1. 用户先把主辅图像进行预处理，先进行重采 样、旋转、去除噪声等，使两幅影像的分辨率、 角度等基本一致后，再进行配准。
相似性测度
用以下测度来衡量T和Si,j的相似程度： M M
P
S
m 1 n 1 i, j
i, j
(m, n) T (m, n)
M M 2
[S (m, n)]
m 1 n 1
M
M
[T (m, n)]2
m 1 n 1
0 P 1
根据施瓦兹不等式，
，并且在
S i , j (m, n) T (m, n)
2013-7-19
4
配准方法分类
按照配准算法所利用的图像信息，可以分为基 于区域的方法和基于特征的方法 。基于区域 的匹配主要是模板匹配和基于相位（频率）的 匹配方法；基于特征的匹配包括基于特征点集 的匹配和基于线特征（图像中边缘信息）的匹 配算法。 按自动化程度可以分为人工、半自动和全自动 三种类型 。
2 2
3 (30 312 ) (321 03 )
4 (30 12 )2 (21 03 )2
5 ( 30 312 )(30 12 )[(30 12 ) 2
3( 21 03 ) 2 ] (321 03 )(21 03 ) [3( 30 12 ) 2 ( 21 03 ) 2 ]
点模式匹配
34
模式识别中的点模式匹配，使用特征点集中点 与点之间的位置关系进行匹配，较少（或没有） 利用图像灰度、纹理和边缘信息，所以它对图 像之间的旋转、灰度、纹理、分辨率等差异不 敏感，能够匹配不同传感器的图像，且能进行 图像之间的全自动配准。 匹配两个特征点集的实质是找到它们的同构子 集。 要用到较多的数学知识。
2013-7-19
2
图像配准
参考图像（主图像） 配准图像
3 2013-7-19
待配准图像（辅图像）
用词说明
各种图像配准的文献都会出现“配准、匹配、 几何校正”三个词，它们的含义比较相似。 一般两幅图像之间用“配准（register, registration）”；寻找同名特征(点) 的过程 叫“匹配（match, matching）”; 根据主辅 图像之间的几何变换关系，对辅图像进行逐像 素处理变为配准图像的过程叫做“几何校正 （geometric correction）”。
22
2013-7-19
角点提取-SUSAN算子
SUSAN 算法是由英国牛津大学的S. M. Smith , J . M. Brady 首先提出的,它主要是用 来计算图像中的角点特征的。SUSAN 算法的 特点:
1. 对角点的检测比对边缘检测的效果要好,适用于 基于角点匹配的图像配准; 2. 无需梯度运算,保证了算法的效率; 3. 具有积分特性(在一个模板内计算SUSAN 面积), 这样就使得SUSAN 算法在抗噪和计算速度方面有较 大的改进。
SUSAN 算法的基本原理
图像上每一点都有一个邻近的具有相似灰度值 的局部区域是SUSAN 算法的基础。这个局部 区域或USAN 包含了许多关于图像结构的信息。 SUSAN 算法的基本原理是：在每个像素移动 一个小的圆形模板以检测局部信息，并利用预 先设定的亮度阈值比较模板核及其周围像素的 亮度值，亮度值相同或相近的为一个USAN， 最后通过面积最小的USAN 检测角点。
1.特征提取; 2.特征描述; 3.特征匹配； 2013-7-19
10
基于特征的配准步骤
在特征匹配前，首先要从两幅图像中提取灰度 变化明显的点、线等特征形成特征集。 在两幅图像对应的特征集中利用特征匹配算法 尽可能的将存在匹配关系的特征对选择出来。 通过特征建立两幅图像之间的多项式变换关系， 达到以点代面的效果。 对于非特征像素点，利用上述多项式变换关系 来进行几何校正，从而实现两幅图像之间逐像 素的配准。
比值为常数时取极大值为1。但实际上两幅不 同图像的P值介于0和1之间，很难达到理想值。
7
根据经验取某个阈值P0，如果P> P0，则匹配 2013-7-19
金字塔模板匹配
为了加快搜索速度，很多影 像匹配方法使用金字塔影像。
对影像进行一次采样率为 1/n(n=2,3)的重采样，即把 影像的每n×n个像素变为 一个像素，这样就得到一对 长、宽都为原来1/n的影像， 把它作为金字塔的第二层。
2. 用户先指定三个控制点，程序根据三个控制 点算出主辅图像旋转、平移和尺度差异，再用 金字塔模板匹配方法进行配准。
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2013-7-19
全自动匹配
不需要用户事先提供任何信息，单纯依据两幅 图像自身的信息进行匹配计算。由于主辅图像 之间存在旋转、平移和尺度差异，如何找到初 始定位信息是其难点。 方法多种多样。包括直方图匹配、Hu不变矩、 金字塔模板匹配、小波Gabor 算子、基于空 间变换的方法等。将在后面特征点匹配部分讲 述。
20
2013-7-19
Moravec算子
V1
V3
i k
( g r i ,c g r i 1,c ) 2 V 2 ( g r i ,c i g r i 1,c i 1 ) 2
i k
k 1
k 1
i k
(g
k 1
r ,c i
g r ,ci 1 )
2013-7-19
11
人工匹配步骤
1. 人工选取控制点 2. 多项式匹配
12
2013-7-19
用遥感软件进行几何校正
遥感软件的几何校正功能是利用地 面控制点(Ground Control Point,GCP)进行 的几何校正，它通常用多项式来近似描述遥 感图像的几何畸变过程，并利用控制点求得 这个几何畸变模型，然后利用此模型进行几 何校正，这种校正不考虑畸变的具体原因， 而只考虑如何利用畸变模型来校正图像。
32 2013-7-19
2 6 ( 20 02 )[(30 12 ) 2 ( 21 03 ) 2 ] 7 (3 21 03 )(30 12 )[(30 12 ) 3( 21 03 ) 2 ] ( 30 312 )( 21 03 ) 411 ( 30 12 )( 21 03 )
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2013-7-19
SUSAN 算法
用一个一定半径的圆模板放置在图像上（如 图）。如果模板上存在一区域，使该区域上对 应图像的每一像素处的灰度值与圆心的灰度值 相同（或相近），那么就定义该区域为核值相 似区，即USAN，其中像素的个数定义为这个 模板的面积。
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2013-7-19
25
2013-7-19
图 像 配 准
图像配准的用途意义
图像配准（或图像匹配）是评价两幅或多幅图 像的相似性以确定同名点的过程。图像配准算 法就是设法建立两幅图像之间的对应关系,确 定相应几何变换参数,对两幅图像中的一幅进 行几何变换的方法。 图像配准是图像分析和处理的基本问题。它在 航空影像自动制图、图像三维重构、计算机视 觉、遥感融合、模式识别、医学图像处理、影 像分析等领域都有重要应用。
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再对第二层用同样方法进行 一次采样率为1/n的重采样， 2013-7-19
金字塔影像匹配的步骤
第一步：顶层的匹配，得到一个平移初始值 。 第二步：根据平移初始值乘以n得到第二层平 移量初始值，在它m×m个像元的邻域内进行 模板匹配。 第三步：根据第二层匹配值乘以n得到第三层 平移量初始值，再进行一次模板匹配。 如果影像尺寸不是特别大，可以只用两层金字 塔。
2013-7-19
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边缘特征提取
“基于TIN的多源影像几何配准”没有使用边 缘提取算子，所以这里不介绍其算法。
（a）原图
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（b）Marr算子结果
（c）Canny算子结果
纹理特征
纹理是用来识别目标的重要方法，它是图像中 一个很重要而又难以描述的特性，至今还没有 公认的定义。有些图像在局部区域内呈现不规 则性，而在整体上表现出某种规律性。习惯上 把这种局部不规则而宏观有规律的特性称之为 纹理。以纹理特性为主导的图像，常称为纹理 图像，如木材纹理、皮肤纹理、织物纹理等。 通过对物体纹理特征的提取，可以对图像进行 分类、配准等操作。
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