基於非下採樣Contourlet變換的多源影像自動匹配方法研究

《基於非下採樣Contourlet變換的多源影像自動匹配方法研究》是依託南京師範大學，由張卡擔任項目負責人的青年科學基金項目。

基本介紹

• 中文名：基於非下採樣Contourlet變換的多源影像自動匹配方法研究
• 項目類別：青年科學基金項目
• 項目負責人：張卡
• 依託單位：南京師範大學

項目摘要

自動、穩健、自適應的影像匹配是影像檢索、影像變化檢測等多源遙感影像處理與信息提取方法的基礎。本研究以多源、多解析度影像的自動匹配為目標，針多源配影像間由於特徵差異、尺度變化、幾何變形等因素造成的匹配困難問題，利用非下採樣Contourlet變換這一新型的圖像多尺度幾何分析工具，研究基於變換域的影像特徵提取方法，實現多源影像上的重要點、線、面等形狀特徵，及具有尺度和幾何不變性的結構特徵的自動提取與表達；研究穩健的多特徵融合的匹配相似性測度模型與計算方法，解決多源影像間同名模式是否匹配的高效判斷問題；研究多尺度自適應匹配策略，解決同名模式的快速搜尋及影像匹配困難區域的匹配傳播問題。從而實現基於非下採樣Contourlet變換的多源影像自動、高效和準確匹配，為多源影像的融合套用提供堅實的基礎。本研究將對智慧型影像信息處理技術產生重要的影響，對推動地理信息科學、攝影測量與遙感的發展也具有重要的意義。

結題摘要

面向多源遙感影像的自動處理與信息提取，課題在影像特徵提取、匹配測度計算、匹配傳播約束等方面，對近景、航空、航天等多源影像的自動匹配問題進行了詳細地研究。提出了基於顏色和SIFT特徵的綜合匹配測度計算方法，以及基於NSCT（非下採樣Contourlet變換）的加權匹配測度計算方法，增加了匹配測度的可靠性。提出了基於數字視差模型和核線約束的匹配傳播策略，以及融合物方和像方信息的機率鬆弛整體匹配策略，提高了匹配的準確性。提出了基於中心投影形狀特徵和機率神經網路的模板圖像與實景圖像的自動匹配方法，實現了實景圖像中特定目標的幾何與語義信息自動提取。另外，利用課題研究的匹配方法，拓展研究了基於多視影像匹配的三維虛擬地理場景重建方法，以及矢量地理要素的自動匹配方法，並取得了較好的實驗效果。基於課題的研究成果，發表學術論文13篇，其中SCI檢索2篇、EI檢索8篇、ISTP檢索1篇。課題的研究對推動攝影測量的自動化處理理論與方法的發展具有一定的科學與套用價值。