非采样Contourlet变换在高分辨率遥感图像配准中的应用

"基于非采样Contourlet变换高分辨率遥感图像配准" 本文主要探讨了一种利用非采样Contourlet变换提升高分辨率遥感图像配准精度的方法。Contourlet变换是一种多分辨率分析工具，它结合了小波变换的多尺度特性和平面方向敏感性，尤其适用于图像边缘特征的检测。在遥感图像配准领域，准确地定位和匹配图像特征点是关键步骤。 在该研究中，首先对高分辨率遥感图像进行非采样Contourlet变换，这一过程能够保持图像的平移不变性，使得在变换域内更容易识别和提取图像边缘。通过对变换后的图像进行分析，可以选取适当的阈值来确定图像的边缘特征点，这些特征点通常包含丰富的结构信息。 接下来，采用归一化互相关匹配法和概率支撑法对提取的特征点进行匹配。归一化互相关匹配法是一种常用的图像配准技术，通过计算两幅图像对应区域的互相关系数，找到最佳的匹配位置。而概率支撑法则能进一步优化匹配结果，通过评估每个匹配点的置信度，提高正确匹配的概率，减少误匹配的发生。 最后，通过三角形局部变换映射函数实现图像配准，这种局部变换策略允许对图像的局部区域进行细致调整，以达到更精确的配准效果。实验结果显示，该方法在提取高分辨率遥感图像特征点方面表现优越，显著提高了正确匹配的概率，并且在准确性和稳定性上优于基于小波变换的传统图像配准方法。 非采样Contourlet变换在高分辨率遥感图像配准中的应用，不仅能够有效地提取图像的边缘特征，而且在匹配和配准过程中展现出更高的精确性和稳健性，对于提升遥感图像处理的性能具有重要意义。这种方法对于后续的图像分析、目标检测以及地表变化监测等任务有着积极的促进作用。