基于小面元配准的倾斜遥感图像拼接

摘要：

针对倾斜遥感图像拼接中存在配准精度不高,重叠区域出现重影的问题,提出了利用三角网进行小面元配准及加权融合的拼接方法.首先,求解全局单应性矩阵进行图像预对齐,并利用转换矩阵提取图像重叠区域;其次,利用特征匹配对构建重叠区域Delaunay三角网并对相应三角网逐个进行仿射变换实现精确配准;最后,利用渐出渐入式融合消除图像重叠区域重影,提高了图像拼接目视效果.通过主观评价(CCIR500-1的主观评价标准)与客观评价[峰值信噪比(peak signal-to-noise ratio,PSNR)评价和结构相似性(structural similarity index,SSIM)评价]相结合的方式对图像配准及拼接质量进行评价.实验结果表明:该方法能够有效提高图像配准精度,消除图像拼接重叠区域的重影,相比于当前主要算法,该算法配准精度更高,图像拼接目视效果更好,能有效地应用到倾斜图像拼接领域.

关键词：图像拼接、图像配准、Delaunay、质量评价

所属期刊栏目：22

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：全军军事类研究生课题DSSQ910252018010

在线出版日期：2022-04-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：283-288