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文档简介
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,图像配准的基本概念,同一场景的多幅图像的差异表现在:不同的成像机理不同的灰度属性不同的变换模型:位置,比例尺(空间分辨率),图像旋转,变形等图像配准是进行图像融合的前提步骤,图像配准的数学定义,图像配准的一般步骤,特征选择,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:距离测度相关性测度概率测度,矢量X(x1,x2,xN)与矢量(y1,y2,yN)的距离:,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;然后将待配准的图像做相应的空间变换,是两幅图像处于同一坐标下,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,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
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