基于交叉累积剩余熵和NSCT的多模式遥感图像配准
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贾振红(1964-),男,河南人,教授,博士生导师,主要从事 光电器件及网络、光传感器、光学图像处理、目标检测与识别、遥感图像处理.

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教育部促进与美大地区科研合作与高层次人才培养(2012-1738)和新疆研究生科研 创新项目(XJGRI2013037)资助项目 (1.新疆大学 信息科学与工程学院,新疆 乌鲁木齐 830046; 2.上海交通大学 图像处理和模式识别研究所,上海 200240; 3.新西兰奥克兰理工大学 知识工程与开发研究所,新西兰奥克兰 1020)


Multimodal remote sensing image registration based on cross cumulative residual entropy and NSCT
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    摘要:

    图像配准是图像变化检测、融合、拼接等技术的 基础,在遥感图像处理领域具有广泛的应用 。利用非抽样Contourlet变换(NSCT)在图像分解上的灵活性,交叉累积剩余熵(CCRE)对遥感图像进行配准的有效性,提出一种基于CCRE和NSCT 的多模式遥感图像配准算法。首先对参考图像和待配准图像分别进行NSCT分解得到低频图像 ,然后采用CCRE作为相似性测度,利用牛顿法获得最优仿射变换模型的 参数对图像进行配准。实验 结果表明,本文方法能够较快的搜索到全局最优解,配准精度高,是一种有效的配准算法。

    Abstract:

    Image registration is widely used in remote sensing image processing.On one hand ,non-subsamded Contourlet transform (NSCT) has the advantage of decomposing ima ge in a flexible way;on the other hand,cross-cumulative residual entropy (CCRE) is effe ctive in remote sensing image registration.Considering that,we propose a multim odal remote sensing image registration method which is based on cross-cumulative residual entropy and NSCT algorithm.First,the refer ence image and target image are decomposed with NSCT to obtain low frequency images,and then the cross-cumu lative residual entropy of the obtained low frequency images is calculated.Set the cross-cumul ative residual entropy as a similarity measurement.Secondly,Newton′s method is employed to gain optimal parameters of the affine transformation model. Finally,the image registration is obtained with the optimal parameters.To valida te our algorithm,we test two remote sensing images with our method.Simulation results show that the proposed method is able to find the global optimum rapidly and prevent dropping into a local minimum.In general,it is not only a fast and effective multimodal remote sensing image registration algorithm but also the one with hig h registration accuracy.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

石永,贾振红,覃锡忠,杨杰,胡英杰.基于交叉累积剩余熵和NSCT的多模式遥感图像配准[J].光电子激光,2013,(12):2430~2434

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  • 收稿日期:2013-04-12
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