[交通运输]基于Harris和QGA的航空遥感图像配准张博.ppt
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1、基于Harris和QGA的航空 遥感图像配准,答 辩 人:张 博 指导教师:井元伟 教授,绪论,第二部分:章节名称,航空遥感图像配准实验,Northeastern University Nov 12, 2008,Harris角点自动提取并行算法,基于QGA的特征点匹配,结论与展望,Northeastern University Nov 12, 2008,绪论,传感器技术、航空航天技术、光学技术以及通讯技术快速发展,遥感技术已经进入一个能够动态、快速、准确提供多种对地观测数据的新阶段; 遥感技术在环境监测、国土资源勘探、军事侦察以及考古等许多领域中发挥着越来越重要的作用,因而航空遥感图像的配准也
2、就日显重要; 飞行高度以及摄像设备等各种因素的限制,在研究区域较大时,需要多幅遥感图像才能覆盖的情况,这需要将覆盖研究区域的那些数字图像进行拼接,便于进行统一的处理、解译、研究和分析工作。,课题的研究背景及意义,Northeastern University Nov 12, 2008,定义:对取自不同时间、不同传感器或不同视角的同一景物的两 幅图像或多幅图像进行匹配、叠加的过程。 目的:精确找出相邻两幅图像中重叠部分的位置,然后确定两幅图 像的变换关系,建立变换模型,为图像融合作准备。,图像配准的概念目的,图1.1 图像拼接基本流程,Northeastern University Nov 12
3、, 2008,基于图像特征的图像配准:利用图像的明显特征来估计图像之间的变换,而不是利用图像的全部信息。比如图像的特征点(角点或关键点) 、轮廓和一些不变矩等。 控制点配准算法 自动角点检测配准算法 基于轮廓特征的配准算法 基于SIFT(尺度不变特征变换) 基于区域的图像配准:首先直接利用整幅图像的灰度度量两幅图像之间的相似性, 然后利用搜索方法寻找使相似性度最大或最小值点,从而确定两幅图像之间的变换模型参数。 对数极坐标变换方法 相关法 最大互信息配准法,图像配准的相关方法,基于特征的图像配准是目前较成熟的配准方法,有三大 优点: 计算量小; 配准精度高; 适应能力强。 该方法的关键问题是:
4、 提高配准的效率,增强实时性要求; 提高配准的精度,增强实地性要求。 本文的解决办法: 缩小特征点搜索区域,均匀提取特征点; 采用量子遗传算法进行寻优。,Northeastern University Nov 12, 2008,本文的出发点,Northeastern University Nov 12, 2008,Harris角点自动提取并行算法,Northeastern University Nov 12, 2008,角点检测方法主要有两类:基于图像边缘的方法和基于图像灰度的方法,多使用基于图像灰度的方法。 提取算子主要有:Moravec算子、Hannah算子、Dreschler算子、For
5、stner算子、Harris算子等。 基本思想:在图像中设计一个局部检测窗口,当该窗口沿各个方向作微小移动时,考察窗口的平均能量变化,当该能量变化超过设定的阈值时,就将窗口的中心像素点提取为角点。 角点检测公式为 (2.1),Harris算子检测原理,Northeastern University Nov 12, 2008,其中 (2.2) 其中, ; ; 。 E 描述了自相关函数在原点的形状,设 和 分别是M 的2个特征值。 和 与局部自相关函数的主曲率成比例,构成一个对M 的旋转不变数。通过判断 和 的值的情况来判断平坦区、角点和边沿。 均很小,则平坦; 一个大一个小,则为边沿; 均很大,
6、则为角点,Harris算子检测原理,Northeastern University Nov 12, 2008,所以Harris角点可定义为下式的局部区域最大值,即角点/边缘响应函数: (2.3) Harris算子在进行角点提取时缺点如下: 依靠人的经验选取阈值T ; 角点分布不均匀。 因此,本文采用划分粗细网格的方法来缩小搜索区域,进而 提高角点提取的效率和精度。算法如下: (1) 划分粗细网格 平均分配粗网格,将剩余的粗网格按照细网格数目进行平均分配。,Harris并行提取算法,Northeastern University Nov 12, 2008,比如设图像大小为 像素,粗网格大小为 像
7、素,细网格大小为 像素,粗细网格划分如表2.1所示,分配到各节点上的网格如表2.2。 表2.1 各节点网格分配 表2.2 图像粗细网格划分,Harris并行提取算法,Northeastern University Nov 12, 2008,(2) 每个处理节点计算本地细网格的熵 在本地每个粗网格中先择一个熵最大的细网格。将剩余部分的熵发送到Master结点。计算节点发送给Master结点的消息结构如图2.1所示。 图2.1 消息结构图,Harris并行提取算法,Northeastern University Nov 12, 2008,(3) Master结点在剩余的细网格中选择熵较大的部分细网
8、格。 首先判断是否在同一节点上处理,对于分配到多个处理节点的粗网格, Master结点首先在这个粗网格中选择一个细网格,然后将剩余的所有细网格排序,选择较大的部分细网格,而后平均分配细网格。 (4) 每个处理节点在Master结点进行步骤(3)的同时在本地的细网格中选择角点。接收到消息后,在剩余细网格中选择角点,最后将选择的角点传送到 Master结点。 划分粗细网格提取角点优点: 角点分配均匀; 角点位置信息精确。,Harris并行提取算法,Northeastern University Nov 12, 2008,基于QGA的特征点匹配,Northeastern University Nov
9、 12, 2008,量子遗传算法 (Quantum Genetic Algorithm,QGA) 是一种基于概率的遗传算法,是量子理论与遗传算法相结合的产物,由韩国学者Kuk-Hyun Han等人于20世纪末提出。 相比CGA优点如下: 种群规模小; 更好的种群多样性和全局寻优能力; 进化过程利用了个体进化的历史信息,搜索速度快。 (1) 量子比特编码 (3.1) 其中, 和 可以是复数,表示相应状态的概率幅,且满足下列归一化条件:,量子遗传算法算法理论,Northeastern University Nov 12, 2008,(3.2) 表示 的概率, 表示 的概率。 类似于遗传算法的二进制
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