基于非下采样Contourlet变换的多源影像自动匹配方法研究

自动、稳健、自适应的影像匹配是影像检索、影像变化检测等多源遥感影像处理与信息提取方法的基础。本研究以多源、多分辨率影像的自动匹配为目标，针多源配影像间由于特征差异、尺度变化、几何变形等因素造成的匹配困难问题，利用非下采样Contourlet变换这一新型的图像多尺度几何分析工具，研究基于变换域的影像特征提取方法，实现多源影像上的重要点、线、面等形状特征，及具有尺度和几何不变性的结构特征的自动提取与表达；研究稳健的多特征融合的匹配相似性测度模型与计算方法，解决多源影像间同名模式是否匹配的高效判断问题；研究多尺度自适应匹配策略，解决同名模式的快速搜索及影像匹配困难区域的匹配传播问题。从而实现基于非下采样Contourlet变换的多源影像自动、高效和准确匹配，为多源影像的融合应用提供坚实的基础。本研究将对智能影像信息处理技术产生重要的影响，对推动地理信息科学、摄影测量与遥感的发展也具有重要的意义。

面向多源遥感影像的自动处理与信息提取，课题在影像特征提取、匹配测度计算、匹配传播约束等方面，对近景、航空、航天等多源影像的自动匹配问题进行了详细地研究。提出了基于颜色和SIFT特征的综合匹配测度计算方法，以及基于NSCT（非下采样Contourlet变换）的加权匹配测度计算方法，增加了匹配测度的可靠性。提出了基于数字视差模型和核线约束的匹配传播策略，以及融合物方和像方信息的概率松弛整体匹配策略，提高了匹配的准确性。提出了基于中心投影形状特征和概率神经网络的模板图像与实景图像的自动匹配方法，实现了实景图像中特定目标的几何与语义信息自动提取。另外，利用课题研究的匹配方法，拓展研究了基于多视影像匹配的三维虚拟地理场景重建方法，以及矢量地理要素的自动匹配方法，并取得了较好的实验效果。基于课题的研究成果，发表学术论文13篇，其中SCI检索2篇、EI检索8篇、ISTP检索1篇。课题的研究对推动摄影测量的自动化处理理论与方法的发展具有一定的科学与应用价值。