基于边缘提取的图像配准技术研究

资源摘要信息:"本文档主要探讨了在多传感器图像融合研究中的一项关键技术——图像配准。图像配准在处理多传感器图像，尤其是波段相距较远、相关性较小的图像时，面临着巨大的挑战。为了解决这一问题，文章提出了一种利用小波变换提取图像边缘，并通过交互方差分析方法搜索最佳配准参数的方法。该方法适用于能够用仿射变换模型描述的图像，且已在处理SPOT和TM图像的过程中取得了较好的效果。" 知识点详细说明: 1. 图像配准 图像配准是将多个图像源通过几何变换对齐到统一的坐标系统中的过程。这种技术在图像融合、医学成像、遥感图像分析等领域中至关重要。图像配准能够将不同时间、不同视角、不同传感器获取的图像进行对齐，以便于对同一场景的观测数据进行比较、融合或分析。 2. 多传感器图像融合 多传感器图像融合指的是将来自不同传感器的图像数据结合起来，以获得比任何单一传感器图像更加丰富和精确的信息的过程。在遥感领域，常见的传感器包括SPOT卫星上的光学传感器和TM（Thematic Mapper）传感器。 3. 波段相距较远的相关性较小的图像 在多光谱或超光谱图像中，不同的波段对应于不同的电磁波谱段，这些波段之间相距较远，图像间的相关性就会变小。这种情况下，图像配准就变得更加困难，因为缺乏足够的共同特征用于匹配。 4. 仿射变换模型 仿射变换是一种二维坐标变换，包含了平移、旋转、缩放等基本变换。在图像配准中，仿射变换模型用于描述图像间的线性关系，它能够对图像进行旋转、平移、缩放和倾斜等操作，以使不同图像间的对应点位置对齐。 5. 小波变换 小波变换是一种数学工具，用于分析具有不同尺度成分的信号。在图像处理中，小波变换特别适合于边缘检测和多尺度特征分析，因为它能够在不同尺度上提取图像的局部特征。 6. 边缘提取 边缘提取是图像处理中的一个基本任务，它涉及到识别图像中物体的边界。边缘通常是图像中强度变化最明显的部分，通过边缘提取可以简化图像数据，为进一步处理提供便利。 7. 交互方差分析 交互方差分析是一种用于确定最佳配准参数的统计方法。它通过比较图像边缘间的方差来优化图像配准过程中的仿射变换参数，从而达到最小化方差，实现最佳配准效果。 8. SPOT和TM图像 SPOT是法国的一个遥感卫星系列，提供高分辨率的地球图像。TM（Thematic Mapper）是NASA的Landsat卫星系列中使用的传感器，它提供了多光谱图像。这两种图像常用于地理信息系统（GIS）和遥感应用。 9. 精度较高的配准效果 在图像配准中，精度是一个关键指标，指的是配准后图像间对应特征点的对齐程度。高精度的配准意味着图像间特征点对齐得非常精确，这对于后续的图像分析和应用来说非常重要。 10. Visual C++ Visual C++是微软公司推出的一个集成开发环境（IDE），它支持C++语言的开发。C++作为一种高级编程语言，广泛应用于图形和图像处理领域，它提供了强大的数据处理能力和算法实现的灵活性。 综上所述，本文档所研究的基于边缘的图像配准方法，通过小波变换提取图像边缘，并利用交互方差分析的方法来确定最佳的配准参数，从而实现多传感器图像的高精度配准，尤其是对于波段相距较远、相关性较小的图像。这种方法对于在遥感图像处理及类似领域中提高图像融合的精确度和效果具有重要的应用价值。