基于尺度不变特征变换和区域互信息优化的多源遥感图像配准

为了进一步提高遥感图像配准精度, 提出了尺度不变特征变换(SIFT)结合区域互信息优化的遥感图像配准方法. 首先利用混沌序列的随机性和遍历性, 提出一种混沌量子粒子群优化(CQPSO)算法, 在量子粒子群优化(QPSO)算法迭代陷入早熟收敛时, 采用一种新的机理引入混沌序列, 进化粒子克服早熟. 图像配准算法分为预配准和精配准两个过程. 基于SIFT算法提取特征点, 经匹配和有效地外点排除完成预配准, 然后对匹配特征点坐标进行亚像素级微调, 通过最小二乘法求得一系列匹配参数构造初始粒子群, 最后利用混沌量子粒子群优化区域互信息完成精配准, 得到最优匹配参数. 用一些标准测试函数对所提出的CQPSO和QPSO及粒子群优化(PSO)算法进行了实验比较, 另外, 对SIFT, SIFT结合PSO算法优化区域互信息, SIFT结合QPSO算法优化区域互信息和SIFT结合CQPSO算法优化区域互信息(SRC)等四种算法进行了不同分辨率遥感图像配准实验比较和不同时相遥感图像配准实验比较, 实验结果验证了所提出的CQPSO算法的优越性和SRC配准方法的有效性.     

一种高光谱图像高精度配准波段选择方法

针对高光谱图像和高空间分辨率图像配准过程中,各波段之间差异较大难以选择高精度配准波段的问题,提出一种基于Cram′er-Rao下限(CRLB)理论的高光谱图像高精度匹配波段选择算法。利用波段选择的方法选出高光谱图像中若干信息量大、相关性小的波段;将其分别与高空间分辨率图像做配准,并计算配准结果相应的CRLB;根据CRLB选择高精度配准波段。通过比较配准后的CRLB和均方根误差,验证CRLB具有较好配准质量评价性能。通过CRLB与其他方法的选择波段配准结果比较可知,本文算法选择的波段配准精度较高。上述波段为高光谱图像和高空间分辨率图像的配准提供更好的数据。