遥感地图与视频处理技术课程4-遥感图像配准

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2025-01-13 0 0 2.68MB 62 页 5.9玖币

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特征的定位算法

三

特征点提取算法

一

特征线提取算法

二

最小二乘匹配

四

1.1 特征点提取算法

点特征主要指明显点，

提取点特征的算子称为

兴趣算子或有利算子

配准技术的流程如下：

首先对两幅图像进行

特征提取得到特征点；

通过进行相似性度量

找到匹配的特征图像

配准点对；然后通过

匹配的特征点对得到

图像空间坐标变换参

数；最后由坐标变换

参数进行图像配准

1.1 特征点的灰度特性

Moravec于1977年提出利用灰度

方差提取点特征的算子

1.2 Moravec算子

水平、垂直、对

角线、反对角线

四个方向的灰度

方差







































1,1,4

1,,3

1,1,2

,1,1

)(

ki iriciric

ki ircirc

ki iriciric

ki ricric

ggV

},,,min{ 4321, VVVVIV rc 

1.2 Moravec算子—计算各像元的兴趣值

,cr

确定窗

口大小

1.2 Moravec算子—选取极值点

（1）给定经验阈值，将兴趣值大于阈值的点作为候选点

（2）选取候选点中的极值点作为特征点

综上所述，Moravec算子是在四

个主要方向上，选择具有最大

――最小灰度方差的点作为特征

点。

1.2 Moravec算子—选取极值点

计算各像素的Robert’s梯度和像素（c，r）为中心

的一个窗口的灰度协方差矩阵，在影像中寻找具有尽

可能小而接近圆的误差椭圆的点作为特征点。

1.3 Forstner算子

（l）计算各像素的Robert’s梯度

,11,

,1,1

























jijiv

jijiu

1.3 Forstner算子

（2）计算窗口中灰度的协方差矩阵















  

 

vuv

vuu

ggg

))((

)(

,11,,

1 1

1,1

1 1

1,1

jijiji

kci

krj

jivu

kci

krj

jiv

kci

krj

jiu

gggggg

ggg









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







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





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









 

1.3 Forstner算子

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摘要：

目录特征的定位算法三特征点提取算法一特征线提取算法二最小二乘匹配四21.1特征点提取算法点特征主要指明显点，提取点特征的算子称为兴趣算子或有利算子配准技术的流程如下：首先对两幅图像进行特征提取得到特征点；通过进行相似性度量找到匹配的特征图像配准点对；然后通过匹配的特征点对得到图像空间坐标变换参数；最后由坐标变换参数进行图像配准31.1特征点的灰度特性4Moravec于1977年提出利用灰度方差提取点特征的算子rc1.2Moravec算子水平、垂直、对角线、反对角线四个方向的灰度方差51.2Moravec算子—计算各像元的兴趣值6...

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