基于遥感图像信息特征的单调递增SSDA算法研究-计算机技术专业论文.docxVIP

万方数据 万方数据 独创性声明 本人郑重声明：所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究 工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方 外，论文中不包含其他人已经发表和撰写的研究成果，也不包含为获得华 东交通大学或其他教育机构的学位或证书所使用过的材料。与我一同工作 的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢 意。 本人签名___ 日期 关于论文使用授权的说明 本人完全了解华东交通大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学 校有权保留送交论文的复印件，允许论文被查阅和借阅。学校可以公布论 文的全部或部分内容，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。 必威体育官网网址的论文在解密后遵守此规定，本论文无必威体育官网网址内容。 学生本人签名 日期 校内导师签名 日期 摘要 摘要 基于遥感图像信息特征的单调递增 SSDA 算法研究 摘要 图像配准就是将不同时间、不同传感器或不同条件下对同一景物获取的两幅或多幅 图像，进行比较找到该组图像中的共有景物，或是根据已知模式到另一幅图中寻找相应 的模式。为了提高系统匹配精度，减少匹配误差，消减噪声或者畸变等不良因素对匹配 的影响，在图像匹配前必须对图像进行适当的预处理。本文第一步对遥感图像进行局部 增强，突出特征，增强对比度；第二步对遥感图像分割，处理子图像，以此达到降低图 像匹配难度的目的。 灰度匹配只利用图像的灰度值这一特征匹配，算法实现较为简单、精度较高但同时 也有计算量大的弊端；相比之下，特征匹配计算量较小，不易受噪声的影响，且特征匹 配不易受到图像发生光照、形变、遮挡的影响，不足之处在于匹配质量常取决于特征提 取的好坏。 本文在详细阐述Moravec、Harris、SUSAN、SIFT四种经典算子的同时，通过实验 仿真，分析并验证SIFT算子具备一定的优越性。SIFT算子对图像发生光照变化、旋转、 缩放、加噪具有良好的适应性和准确性。 本文在前人的基础上，提出一种基于遥感图像信息特征的单调递增SSDA算法。该 算法提出两点改进：一是通过PCA-圆形结构SIFT算法提取图像特征角点，采用PCA-圆 形结构，降低维数，优化计算；二是利用图像角点作为单调递增阈值序列SSDA算法匹 配的基本像素点，利用遥感图像信息特征降低匹配计算量。两种匹配方法的结合，避免 了单一方法的局限性。实验仿真表明，在多种条件下，本文算法与其他算法相比具有更 优的匹配速度和准确率。 关键词：图像匹配，遥感图像，SSDA，PCA-SIFT I Ab Abstract 万方数据 万方数据 A MONOTONICALLY INCREASING SSDA BASED ON FEATURE OF REMOTE SENSING IMAGE ABSTRACT Image registration is the process of matching two or more images that get from the s ame scene derived from different time , different sensors or different views of angle. In order to improve the system matching accuracy, reducing the matching error and adverse factors such as noise or distortion . Before image matching images must be properly pretreated. In this paper, the first step is image enhancement, highlighting the characteristics and enhancing contrast; the second step is image segmentation, processing sub image, to achieve the purpose of reduce the difficulty about image matching. Image matching methods cover two categories: one is based on gray, the other is feature. The former is based on gray value of matching image. Algorithm is simple and has a high precision, but also has the disadvantages about large am