基於尺度不变特徵点转换之精密多元影像套合.PDFVIP

航測及遙測學刊 第十四卷 第二期 第 141-155 頁 民國 98 年 6 月 141 Journal of Photogrammetry and Remote Sensing Volume 14, No.2, June 2009, pp. 141-155 基於尺度不變特徵點轉換之精密多元影像套合 1 2* 3 吳 究 張 奇 劉銘哲 摘 要 隨著科技的進步與衛星的多元化，影像套合在遙感探測之影像處理方面是一個非常基本的應用，後 續應用包括了影像融合、變遷偵測等。因此，本研究將利用尺度不變特徵轉換、Canny 特徵萃取、最小 二乘匹配法等技術，進行多來源遙測影像匹配與套合。首先利用人工點選或是利用尺度不變特徵轉換 (SIFT)運算元，尋找主影像與附屬影像之間的初始對應關係，接著分別利用 Canny 運算元萃取兩張影像的 邊緣，並且清理較破碎的邊緣後，利用成本函數之梯度方位與距離進行邊緣點匹配。之後再以匹配成功 的初始共軛點為中心開啓影像窗，進行影像分塊與輻射參數校正，主影像窗與校正後之附屬影像窗以最 小二乘匹配法進行更精確的定位。最後將所有共軛點對利用薄板樣條法(TPS) ，並結合粗差濾除後建立套 合影像，各項實驗結果證明上述方法能順利完成不同資源衛星影像之套合任務。 關鍵詞：影像匹配、影像套合、尺度不變特徵轉換演算法、薄板樣條法 1. 前言 2. 特徵萃取 由於資訊時代的來臨，人類獲取資訊的速度愈 尺 度 不 變 特 徵 轉 換 (Scale Invariant Feature 來愈快，需求也愈來愈高，因此如何快速取得資料， Transform, SIFT)運算元為自動產生影像特徵點的 並整合有用資訊是十分重要的。同樣的在空間資訊 方法，主要有四個步驟，分述如下。 領域也不例外，隨著遙測科技的進步，感測器的感 測波段愈來愈多，遙測影像資料的種類也更加豐富 2.1尺度空間極值偵測 （特別是高解析力影像），不同影像之間的搭配也 Koenderink (1984) 和 Lindeberg (1994)認為一 就更為重要。因此將不同影像整合在同一架構內進 張影像經過了高斯函數（如(1)式）處理後，其模 行分析，也就變成相當基本且重要的技術。 糊化的影像將最能代表不同的空間解析度（尺度）， 在遙測影像套合處理中，控制點的獲取在幾何 如同影像經過放大縮小後的情形。因此本運算元為 糾正中是相當重要的工作，然而控制點的選取一般 1 2 2 2 是以人工建物（設施）所產生的特徵點（如馬路交 σ =− + σ (1) G( x, y , ) 2 exp( (x y ) 2 ) 2πσ 叉口）或自然特徵（如池塘邊界所形成的角點）來 了使影像在不同的尺度下皆能獲得成功匹配的特 當做影像的控制點。通常以往在控制點的選取上是 徵點，利用了高斯差分與影像金字塔兩種方式（如 以人工辨認或數位影像中的影像匹配方法來進行。