作者单位
摘要
鲁东大学 信息与电气工程学院, 山东 烟台 264025
由于卫星图像来自于不同的传感器、由不同的视角和光谱、在不同的时间获得, 图像间存在较大差异。为了有效配准图像, 提出一种“先粗后精”的配准算法, 首先采用Fourier-Mellin 变换算法实施快速的粗配准, 然后采用以修正的结构相似度为测度的优化算法实施精确配准。对于真实的卫星图像配准, 由于没有准确的衡量标准, 很难给出定量的评估结果。本文提出一种新的配准评估方法——匹配曲线特征评估法, 以匹配曲线的峰度、峰偏、峰值以及峰值间均方根误差(RMSE)为定量评估指标, 以峰值间RMSE 最小为准则自动调整配准参数。结果表明, “先粗后精”的配准算法能够实现相当精确的配准; 匹配曲线特征评估法不仅能够从曲线的光滑度、尖锐度等特性直观描述配准性能, 并能由曲线的特征指标定量评估配准效果, 而且还能自动调整配准参数, 使配准更加精确。
图像配准 匹配曲线特征评估法 修正的结构相似度 傅里叶-梅林变换 images registration matching curve feature evaluation (MCfe) method modified structural similarity (MSSIM) Fourier-mellin transform 
光电工程
2014, 41(3): 73
作者单位
摘要
1 海军航空工程学院电子信息工程系,山东烟台 264001
2 鲁东大学 信息与电气工程学院
3 鲁东大学 数学与信息学院,山东烟台 264025
4 鲁东大学 信息与电气工程学院:
基于像素的图像配准测度函数通常采用归一化互信息,其具有良好的配准性能,能够达到亚像素配准,但对于多模态图像配准,由于局部极值的影响以及全局最大值的捕获范围较窄,容易陷入局部极值导致配准失败。结构相似度通常用来评估图像质量,可以反映图像间视觉效果和结构信息的差别,同时与像素灰度的统计分布相关,当空间位置发生改变时,图像间的结构相似度也随之发生变化。对其进行适当修改,作为一种新的测度函数运用于图像配准。实验结果表明: 这种修改后的结构相似度作为测度函数,其配准曲线为良好的上凸函数,没有明显的局部极值,图像匹配时对应其全局最大值,并且捕获范围较宽,鲁棒性较高,但运算速度较慢,对强噪声比较敏感;应用于三维图像配准,即使是 10个参数的仿射变换,也能够达到亚像素级配准精度。
仿射变换 图像配准 修改后的结构相似度 归一化互信息 affine transformation images registration modified structural similarity (MSSIM) normalized mutual information (NMI) 
光电工程
2012, 39(12): 70

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