基于线性不变矩的特征图象配准算法研究(英文)  

Feature-based Image Registration Algorithm Using Invariant Line Moments

作　　者：杨静[1,2,3] 丘江[1,2,4] 王岩飞[5] 刘波[6] 

机构地区：[1]中国科学院西安光学精密机械研究所 [2]中国科学院研究生院,北京100854 [3]中国科学院电子学研究所,北京100080 [4]武警工程学院通信工程系,西安710086 [5]中国科学院电子学研究所 [6]中国科学院高技术发展局

出　　处：《光子学报》2003年第9期1114-1117,共4页Acta Photonica Sinica

摘　　要：针对图象差异较大的光学图象与合成孔径雷达图象 (SAR)的特点 ,设计了一种基于特征的图象配准的算法 ,包括特征提取、匹配、控制点选取、变换系数计算和误差计算等步骤 在特征提取中 ,对于雷达图象需要进行预处理并采用LOG提取图象轮廓 在匹配算法中 ,以线性不变矩作为特征量 ,对现有基于图象轮廓特征的匹配算法进行了改进 采用上海浦东地区的Radarsat 1S2模式图象与LandsatTM 5波段图象作为待配准图象 实验结果表明 ,该方法可以较好地完成光学图象与SAR图象的配准 。A practical feature based approach for multi sensor image registration is presented. The characteristic of this approach is that it uses an invariant line moment (ILM) shape descriptor to establish correspondences between the potentially matched contours detected from the two images. The steps of the approach include feature extraction, contours matching, control points extraction and transformation parameters estimation. In feature extraction, the performance of the Laplacian of Gaussian operators is improved. After the detected edge points are refined and sorted, contour correspondences are performed by an image matching algorithm developed in this research. Experimental results on Radarsat -1 and Landsat TM 5 images indicate that this approach is quite robust in matching the multi sensor satellite images.

关 键 词：线性不变矩 光学图象 合成孔径雷达 图象配准 匹配算法 特征提取 图像处理 

分 类 号：TP751[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置] TN958[自动化与计算机技术—控制科学与工程]