【摘 要】
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多源数据配准是对同一场景下不同传感器或不同手段所获数据之间的配准,它属于图像配准技术的一重要分支,在遥感数据分析、医学图像处理、计算机视觉等方面有着重要的应用.该
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多源数据配准是对同一场景下不同传感器或不同手段所获数据之间的配准,它属于图像配准技术的一重要分支,在遥感数据分析、医学图像处理、计算机视觉等方面有着重要的应用.该文在对以前多源数据配准技术的分析与总结基础上,结合项目的应用背景,以QuickBird卫星图像与地理信息数据为实验数据进行了自动配准技术的研究.相关的工作及主要贡献如下:1.主干道路特征提取:在高分辨率光学卫星图像道路特征分析的基础上,提出了一个新的城区主干道的提取方法.该方法将道路特征的灰度信息和几何信息有效结合,从而极大提高了算法的鲁棒性.它是实现图像与GIS数据自动配准的关键一步.2.道路特征图像与GIS数据的自动配准:在假定卫星图像数据与GIS数据中包含丰富城区主干道信息且其变换模型可用相似变换近似描述的前提下,该文提出了一套新的基于傅立叶变换的自动配准方案.该方法首先运用带状区域在频域中的频谱主要集中于与其主方向垂直的方向上这一特性求取图像与GIS数据之间的旋转角度,然后采用多尺度策略求取数据之间的缩放与平移参数.与其他傅立叶变换配准方法相比较,其最大特点在于对图像旋转、缩放、区域变化具有很强的自适应性.3.小区域GIS数据与大区域图像自动匹配问题的研究:以上述配准方法为基础,该文采用分块匹配的方法解决小区域GIS数据与大区域图像数据的配准问题.它首先使用重叠分块策略将图像数据分割成若干小块,该策略旨在保证存在小块图像数据与GIS数据有较大重叠区域的情况下尽可能减少分块个数;然后采用该文所提方法寻找该分块图像数据位置并求得其与GIS数据的变换模型参数,进而确定小块GIS数据在大块图像中的位置.
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