卫星图像配准及匹配曲线特征评估法

由于卫星图像来自于不同的传感器、由不同的视角和光谱、在不同的时间获得,图像间存在较大差异。为了有效配准图像,提出一种"先粗后精"的配准算法,首先采用Fourier-Mellin变换算法实施快速的粗配准,然后采用以修正的结构相似度为测度的优化算法实施精确配准。对于真实的卫星图像配准,由于没有准确的衡量标准,很难给出定量的评估结果。本文提出一种新的配准评估方法?匹配曲线特征评估法,以匹配曲线的峰度、峰偏、峰值以及峰值间均方根误差(RMSE)为定量评估指标,以峰值间RMSE最小为准则自动调整配准参数。结果表明,"先粗后精"的配准算法能够实现相当精确的配准;匹配曲线特征评估法不仅能够从曲线的光滑度、尖锐度等特性直观描述配准性能,并能由曲线的特征指标定量评估配准效果,而且还能自动调整配准参数,使配准更加精确。