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2020-02-28 实习报告下载本文

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信息检索与利用实习报告

班级：遥感08—1

学号：0804090110

姓名：刘立志

教师评语：

数字影像匹配精度和速度提升的研究

刘立志

(辽宁工程技术大学------测绘学院)摘要：航空相片或卫星遥感影像当其被用来测绘地形图时，需要利用计算机对像对的同名像点进行自动搜索和定岜然而对于城市地区大比例尺航空相片或数字影像而言由于相邻摄影中心相对于同—物体摄影时产生较大的角度偏离，使得同名建筑物的影像产生较大差异．因而．使建筑物同名特征点的搜索与定位产生较大的困难而建筑物是城市地形图测绘的主要内狂必须找到有效方法咀解决影像匹配过程中的问题。以满足测图的高精度匹配要求按传统的摄影测量精度评定方法评定遥感影像数字测图的精度存在误区，本文通过对整象素相关及用相关系数抛物线拟合相关的精度分析，证明即使应用相关系数最大的方法进行遥感影像匹配其理论精度也可达到0．3象奏的精度。

关键词：遥感；数字影像；像素；空间分辨率；影像匹配；精度

1.匹配目标的选定

建筑物与道路等地物是城市地形图测绘的主要内容，而地物的测绘应测量其特征点位的坐标，如房屋的角点等。从图中可以看出，同名房物角点的影像差异较大，但是，房屋屋顶的影像相对较为清晰且较少受到遮蔽等的影响，因而，同名屋顶影像能保持较好的相似性，可以选定作为影像匹配单元，既匹配目标窗口。由于屋顶的面积相对较大且与周围影像灰度差异—般来讲较大，因而或利用其他信息对搜索范围进行确定。

2.影像匹配算法

设右影像中目标窗口区域为D，则在左影像中同名区域的搜索与定位可以采用相关函数测度或差平方测度，其定义式为：

Rp,qS(p,q)12(x,y)Dg(x,y)g(xp,yq)dxdy

[g(x,y)g(xp,yq)]dxdy12212

(x,y)D其中g和g分别为目标窗口与搜索窗口中对应于（x，y）坐标点处的影像像素灰度值，p加为搜索窗口中的共轭点坐标，要能进行匹配应具备两个基本条'4t-：①影像要有足够多的纹理威要有一定的信息量，信息量可以用熵来进行定义对于随机数字影像其定义式为：

2552bsp(b)lg[p(b)]

b0上述公式也称为Shannon-Wiener熵，是对离散随机变量概率分布不确定性的一种描述：②同名影像要有足够的相似性，否则将不能进行匹配或匹配将失去意义。经过t述匹配过程后，可以确定共轭图形的位置。但这远远是不够的，我们需要精确定位共轭特征点的位置坐标。了加快搜索速度，搜索可以沿着核线附近进行，或利用其他信息对搜索范围进行确定。

3.精确定位

3．1 最小二乘影像匹配算法

为了进行特征点的精确定位，应利用最小二乘影像匹配算法对上述初步搜索得到的同名图形位置进行精确定位。同名影像间经辐射改正与几何变改正后有下列关系式：

g(x,y)n1(x,y)h0h1g2(a0a1xa2y,b0b1xb2y)n2(x,y)(4)

其中h0与h1是辐射畸变参数，b1与b2是几何畸变参数，ni是噪声。解算过程中的坐标（x，y）可以某一同名特征点为坐标原点进行取值。将上式线性化后得误差方程式为：

vc1dh0c2dh1c3da0c4da1c5da2cdbcdbcdb(g(x,y)g2(x,y))g2x2x2a0(5)其中各个系数ci是函数对各参数的偏导数，例如cI=l、C2=g2，c3=

等。目标图形窗口内每一像素可列一个误差方程，因而，可以列出的误差方程个数等于目标图形窗口内像素个数．误差方程的矩阵形式为 VCXL

X[dh0,dh1,da0,da1,da2,db0,db1,db2]

T 为欲求得的参数向量。参数的最小二乘解为：

X(CC)CL T1T解算的过程是迭代的，当相关系数值为最大或相邻两次迭代计算所得相关系数之差小于某一阀值时迭代过程结束，或几何畸变参数小于某一阀值时迭代过程结束。如果最终所求得的几何畸变参数为(a0,a1,a2,b1,b2,b3)，且目标图形窗口各特征点坐标为（xi,yi），则右影像中其轭特征点的坐标为：

xaa1xa2yyb0b1xb2y(8)

3．2 目标图形的变换

由于所选择的图形内部可能缺乏纹理，因此，当目标图形小于同名搜索图形时．会产生无效解。为了避免此种情形的出现，应将目标图形放大a倍，使目标图形完全覆盖同名图形。此时，日标图形各特征点的坐标应改正成X(1a)xY(1a)y(9)

并利用（x，y）进行最小二乘影像匹配的参数解算。在解算的过程中，特征点是人工选择的，会包含一定的误差。因此，可以利用下列公式精确定位目标图形的特征点：

xxggyygg2y2x2x2y

(10)其中gx和gy分别是x方向和Y方向的偏导数。可以利用此坐标计算搜索窗口同名特征点坐标．当目标图形较大时，同名图形的几何畸变可能并非是线性的，此时，几何变换公式可以采用下列公式：

x2a0a1xa2ya3xa4ya5xyy2b0b1xb2yb2xb4yb5xy2222

(11)并利用下列t分布对参数的显著性进行检验，以占参数的检验为例：原假设：H(a)0；备选假设：H(a)0，ait(12)

0Qa1对于线性畸变参数的解算，分布的自由度为(n-14)，当tta时，拒绝H0，表明此参数是显著的应当予以保留，否则，接受H0，表明此参数不显著，应舍去，然后重新计算其余畸变参数，同理，可以对其他参数进行检验。

23．3 特征点匹配的检验

当迭代计算结束后，应检验最后所求得的点位是否是真正的共轭特征点。检验的标准是最终由(8)公式计算得到的点，应是右影像的特征点。首先在最终计算得到同名点周围小范围内，利用Moravec或F6rstner等特征提取算子提取特征点，如角点等，或利用线特征提取算子提取特征点岗围两条特征线，其交点既是特征点。利用特征提取算子计算得到的特征点坐标，与匹配计算得到的共轭点坐标差异小于某一阀值时，可以认为匹配计算得到的点是特征点，因而，表明匹配计算正确，否则，计算有误．若计算得到的特征点的坐标为(x0，y0)，由最小二乘影像匹配计算得到的相应特征点的坐标为（x，y），则应满足：

(x0x)(y0y),2,2，限（13）3．4 精度估计

由于测绘地形图对于精度的耍求较高，因而，有必要探讨匹配的精度如何。由于相关函数测度或差平方测度只是用来进行初步定位，因而，匹配精度是由最小二乘影像匹配算法决定的．单位权中误差为：

oVVnkT(14)

其中n是误差方程个数，k是辐射畸变与几何畸变参数个数。由于最小二乘影像匹配是个迭代过程，因而．每次计算均可计算单位权中误差，并可以计算相应的参数的中误差。最终的辐射变换与几何变换参数是各次迭代求得的参数的函数。一次迭代计算得到的变换参数量改正量的协方差阵为：

Dxx0(CC)2T1(15)

其中，几何变换参数的协方差阵为Daa，则由公式(8)及误差传遍定律可知，根据一次迭代讨算共轭点的定位精度为：

mm4.结语 2x2y''a1mxa2my(1,x,y)Daa(1,x,y)bm212x222Tbm222y(1,x,y)Daa(1,x,y)T

(16)实验表明，本文方法的可靠性较高，当同名图形尺寸相差不大时，匹配精度较高，误差不超过一个像素范围。对于地面上的其他地物，可以采用传统方法进行单点定位，此外，对于不易用单点匹配或特征匹配的对象，也可采用这种方法进行匹配，影响匹配的因素较为复杂，针对不同地形和不同目的，应选不同的匹配方法。参考文献（15条）

1.期刊论文徐建斌.洪文.吴一戎基于遗传算法的遥感影像匹配定位的研究-测试技术学报 2.期刊论文李二森.郭海涛.张保明.卢俊.PBIL算法在遥感影像匹配中的应用-武汉大学学报 3.期刊论文徐建斌.洪文.吴一戎.基于小波变换和遗传算法的遥感影像匹配方法的研究-电子与信息学报

4.会议论文纪松.范大昭.初艳锋.杨靖宇线阵遥感影像多视立体匹配中VLL模型的扩展 2007 5.期刊论文李参海.王光辉.多源遥感影像误匹配点剔除的粗糙模糊C-均值方法测绘与空地理信息。

6.期刊论文齐怀卿.杨中华.薛倩遥感数字影像匹配精度探讨-黄河水利职业技术学院学报 7.期刊论文吴学明.王琴论遥感数字影像匹配精度-科技资讯

8.期刊论文田养军.薛春纪.马智民.曹建农.曲波变换的高光谱遥感图像融合方法在土地利用调查中的应用-遥感学报。

9.会议论文熊兴华基于遗传算法的高精度快速影像匹配-测绘信息工程。

10.硕士论文段蕾航片判绘地物数据的影像匹配与纠正方法的研究-武汉大学学报。11.期刊论文刘晓龙李英成基于多源遥感影像融合的影像匹配技术-测绘科学。12.期刊论文盛业华张卡叶春牛芩涛韩冰基于灰度投影的数字近景摄影立体影像匹配-光学学报。

13.硕士论文刘景正基于特征的SAR影像匹配技术研究-中国人民解放军信息大学学报。14.硕士论文李华光基于影像分割特征提取的雷达影像匹配方法的研究-矿山测量。15.期刊论文齐怀卿杨中华薛倩遥感数字影像匹配精度探讨-黄河水利职业技术学院学报

文献提供：数据库：期刊库

检索年限：2000——2010 检出篇数：8篇检索词（式）：遥感影像匹配

检索过程（步骤）：辽宁工程技术大学图书馆——电子资源——中文电子期刊——CNKI网络数论文篇名：PBIL算法在遥感影像匹配中的应用著者：李二森，郭海涛，张保明，卢俊载文期刊名称：武汉大学学报

2008 年 33 卷 2 期： 120 页—— 128 页

摘要：提出了一种将基于群体增量学习(population-based incremental learning，PBIL)算法用于遥感影像匹配的方法，给出了详细的理论和实验分析，引入信息熵作为PBIL算法迭代终止的条件之一，取得了较好的实验结果。实验表明，基于该算法的影像匹配运算速度比较快，且收敛过程比较稳定。

数据库：期刊库

检索年限：2000——2010 检出篇数：8篇检索词（式）：遥感影像匹配

检索过程（步骤）：辽宁工程技术大学图书馆——电子资源——中文电子期刊——CNKI网络数据库

论文篇名：POS数据辅助的航空影像变化检测方法研究著者：袁修孝,季顺平载文期刊名称：武汉大学学报

2007 年 32 卷 4 期：12 页—— 17 页摘要：提出了一种利用机载定位定向系统（JK4）数据辅助航空影像进行影像匹配和变化检测的方法。首先利用带JK4 数据的老影像解求新影像的外方位元素，然后在老立体影像上提取特征点，根据前方交会和共线条件方程得到新影像上同名点的近似位置，再与新影像进行匹配，寻找匹配不好的点作为变化区域的初始位置。

数据库：期刊库