基于CCRE和PV插值的多模遥感图像配准技术

"这篇论文研究了一种基于交叉累积剩余熵（CCRE）和PV插值的多模遥感图像自动配准技术。该方法旨在解决不同传感器图像配准中的噪声和失真问题，通过仿真和分析证明了CCRE在卫星图像配准中的有效性，并采用PV插值优化相似性度量准则的梯度计算，提升了配准效果。" 正文: 多模遥感图像自动配准是图像处理领域中的一个重要课题，尤其在遥感、医学成像和计算机视觉中有着广泛的应用。本文针对多模图像配准的挑战，即不同类型的噪声和失真的影响，提出了一个创新的解决方案。这一方案的核心是利用交叉累积剩余熵（CCRE）作为相似性度量准则，以提高配准的准确性和鲁棒性。 交叉累积剩余熵是一种信息理论上的度量，它可以有效地捕获图像间的结构和纹理信息，即使在存在噪声和失真的情况下也能提供稳健的配准结果。CCRE的计算涉及到两个图像的互信息，能够在非线性变换中保持稳定性，因此特别适合于多模图像的配准任务。 在传统方法中，优化过程往往依赖于图像梯度的精确计算。论文中，研究人员引入了PV插值算法来改进这个步骤。PV插值通常用于重建两幅图像的联合直方图，但在这里，它被创造性地应用到了相似性度量准则的梯度计算中。这种方法的优势在于，它可以更准确地估计图像间的差异，从而为优化过程提供更为精确的指导。 通过一系列的仿真实验，作者验证了采用CCRE和PV插值的配准方法相较于其他传统方法的优越性。实验结果表明，这种新方法不仅提高了配准精度，而且在处理噪声和失真方面表现出更高的鲁棒性。此外，论文还详细讨论了算法的实现细节和性能分析，为实际应用提供了理论基础和技术支持。 这篇论文的研究成果对于改进多模遥感图像的配准技术具有重要的理论价值和实践意义，为未来在复杂环境下的图像配准任务提供了新的思路和工具。通过结合CCRE的统计特性与PV插值的精确性，该方法有望在遥感图像分析、目标检测和变化检测等领域发挥重要作用。