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多源图像自动配准(以光学与SAR图像为例)

(2020-07-20 15:59:15)
标签:

多源数据配准

图像配准

分类: ENVI

在遥感图像处理和分析中,经常会使用多源数据。由于制作标准或者误差的影响,经常遇到几种数据源之间有几何误差的情况。如果都是同类型图像数据,目前自动配准工具的结果非常高,基本不用手动参与选点。那么问题来了,如果是不同源的栅格数据能否实现自动配准,或者少量人工干预下自动配准,如遥感图像与地形图、DEM、土地利用分类图等。

本文就以光学遥感图像和SAR图像为例子介绍自动配准过程。其他的多源数据如光学图像-热红外、光学图像-DEM、光学图像-土地利用分类图等类似。

l实例数据源:16米高分一号wfv作为基准,100Radarsat1作为待配准图像。

l处理软件:ENVI5.5.3,在线试用申请:http://blog.sina.com.cn/s/blog_764b1e9d0102ycm2.html


数据分析


16米高分一号wfvWGS-84经纬度坐标,100Radarsat1同样为WGS-84经纬度坐标。两个图像叠加显示使用透视工具发现有2~4个像素的误差。

多源图像自动配准(以光学与SAR图像为例)

多源图像自动配准(以光学与SAR图像为例)

图:两数据源几何空间误差


图像配准


(1) 启动/Geometric Correction/Registration/Image Registration Workflow图像配准工具。

(2) File Selection面板中,分别选择基准图像和待配准图像,单机Next

多源图像自动配准(以光学与SAR图像为例)
图:选择基准图像和待配准图像

(3)  Tie Points Generation面板中,Main面板中设置以下两个参数:

lMathching Method: [Cross Modality] Mutual Information,自动找点算法。一般非同源图像的配准选择互信息算法(Mutual Information)。如这里的光学图像和雷达图像,以及光学图像与热红外、DEM、土地利用分类图等不同源图像。

lMaximum Allowable Error Per Tie Point2。删除误差大于该值的tie点,像素为单位。

多源图像自动配准(以光学与SAR图像为例)

图:Tie Points Generation面板

(4)Advanced面板中会根据输入数据情况自动提供一套参数,这里选择默认。几个重要参数如下说明:

lSearch Window Size:搜索窗口大小,需要大于匹配窗口大小,搜索窗口越大,找到的点越精确,但是需要时间越长。简单预测搜索窗大小的方法:让待配准图像50%透明显示,之后量测两个同名点之间的像素距离D,搜索窗口最小为(D+5*2

lMatching Window Size:匹配窗口大小,这个值与图像分辨率有关,软件会根据输入图像的分辨率自动调整一个默认值。

lInterest Operator:角点算子,Forstner方法精度最高速度最慢。

(5)Seed Tie Points面板是手动选择种子点,以下两种情况需要选择种子点:

l当待配准图像没有地理坐标时候必须选择3个以上的种子点。

l当自动找点数量较少或者质量不高时候,可以手动添加几个种子点。

(6) 点击Next到的Review and Warp面板,可以看到Tie点的总体误差和每个点误差,可以手动调整单个点的位置。本例子的总体RMS1.3344,勾选Preview预览配准效果。

多源图像自动配准(以光学与SAR图像为例)

图:Review and Warp面板

(7)本例不需要修改Tie点,点击Warping parameters面板,选择Output Pixel Size FromWarp Image,保持待配准图像原始像元大小。

(8)点击Export面板,选择输出格式(ENVI或者TIF)、路径和文件名。

注:如果输出路径为灰色,关闭Preview预览按钮。

    对比配准后图像与基准图像,几何误差有了很大的改善,基本满足多源数据一体化应用需求。

多源图像自动配准(以光学与SAR图像为例)

多源图像自动配准(以光学与SAR图像为例)
图:配准结果对比

 

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