一个基于惯量椭球的遥感图像匹配新算法

【摘要】：图像匹配或图像配准是近年来发展迅速的图像处理技术之一。在遥感数据处理中,图像配准是变化检测、数据融合的基本预处理步骤,配准精度对后续的处理有着根本性的影响。一些图像匹配的方法也可直接用于模式识别。本文介绍了一种基于惯量椭球的图像匹配新方法。刚体动力学中刚体转动惯量的惯量椭球,是对任意形态刚体的三维质量分布的有效描述,在给定坐标系下具有唯一性。惯量椭球将复杂的三维质量分布点集,简化为三个坐标轴的大小和方向来描述,大大地降低了对象描述的复杂性。惯量椭球的这些特点正可以用来描述多光谱图像区域中任意大小、任意形状的图像目标。我们将多光谱图像看做一个三维点集,用惯量椭球对其进行具有唯一性的描述。这样多光谱图像匹配问题就可以简化为惯量椭球的坐标轴的比较。通过对TM数据的试验研究,表明算法简单有效。进一步的研究工作将建立旋转不变和尺度不变下的惯量椭球的表达方式,初步分析认为这也是可以实现的。