地理信息：基于特征的影像匹配

　　地理信息：基于特征的影像匹配

　　采用基于特征的影像匹配是为了解决当影像存在较大的几何畸变和光谱信息差异时的配准同题，

　　多源影像胜合和通感技术的进步促进了其发展，由于各传感器获取影像的灰度往往不一致，

　　有时候很难适用基于灰度的影像匹配方法，基于特征的方法对灰度变化有适应性，

　　且计算量小，速度较快,但另一方面，

　　这种方法对特征提取和匹配的错误较敏感，需要稳定可靠的特征才能进行配准。

　　基于影像特征的配准方法包括特征提取特征空同建立、特征匹配、

　　选取变换模型与求取模型参数以及坐标变换与插值五个主要组成部分，

　　1.特征提取

　　特征提敢是指提敢影像中的比例、旋转平移等变换保持致性的特征，

　　可提取的特征包括点、线和面三类。

　　点特征是最常采用的一种影像特征，包括物体边缘点、角点线交叉点等，

　　常用的点特征提取方法有SUSAN算法.Forstner算子、Moravee算子.

　　Harris算子Laplace算子、SIFT等，线特征是影像中明显的线段特征，

　　如道路.物体的轮靠线等。面特征是指利用影像中明显的区域信息作为特征，如湖面、草地、空旷地面等，

　　2、特征空间的建立

　　无论是点、线或面特征,其本身的信息量往往过小，不能直接参与特征匹配。

　　所以特征提取后还需要以某种或抽象或概括的形式建立特征空间，使得对特征的描述更加精确具体。

　　特在空间的建立原则是使不同特征的差异性尽量大，例如，

　　点特征可以用邻坡信息建立特征空同，面特征可用不变矩建立特征空间等。

　　3.特征匹配

　　特征匹配是指建立待配准两幅影像中特征之间对应关系的过程。

　　用数学语言可以描述为:两幅影像A和B中分别有m和n个特征,

　　其中上对特征是两幅影像中共同拥有的，

　　则如何确定两幅影像中相对应的k对特征对即为特征匹配要解决的问题。

　　常用的特征匹配方法有互相关系法、互信息法、聚类法、点间距离法、松弛法等。

　　4.选取变化模型与求取模型参数

　　变化模型是指根据影像间的几何畸变情况，

　　能最佳拟合两幅影像之间的几何变化模型，

　　入仿射变化、多项式变换等。

　　求取参数是指搜索计算两幅影像之间最佳变换参数的过程，常用的算法有：

　　最小均方误差法、聚类分析法、极值优化法、模拟退火算法、遗传算法等。

　　5.坐标变换与插值

　　坐标变换是通过模型参数进行像元值映射的过程。

　　由于影像坐标的整数特性，还需对坐标变换进行插值处理。

　　常用的插值算法有最近邻域法、双线性插值法和双三次卷积法等。

　　考虑到速度和精度等问题，一般采用双线性插值法。



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