基于傅立叶变换的遥感图像配准算法分析_刘青芳.pdf
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1、Application 创新应用350 电子技术 第 52 卷 第 6 期(总第 559 期)2023 年 6 月M2(log,)=M1(log-log,-0)(3)根据式(3)即可将缩放参数与旋转参数求出来,再旋转待配准图像,并对其缩放变换复原,图像复原后和参考图像只有平移变换的关系,再通过频域相位相关法将平移变量计算出来。图1基于傅立叶变换的遥感图像配准流程图。2 基于傅立叶变换的配准算法 2.1 高通滤波通过傅立叶旋转和变换的不可交替,导致频率域中低频环节的频谱混叠现象非常恶劣,为此提出高通滤波器,取得明显效果。因此很多学者会通过该滤波器降低频谱混叠效应,如式(4)。H(,)=(1.0-
2、X(,)(2.0-X(,)(4)其中,X(,)=cos()cos(),-0.5,0.5。0 引言图像空间配准作为多源遥感图像融合的关键环节,其误差大小对图像融合有效性具有直接影响。通常可将图像配准方法划分为四种:(1)图像灰度值法,例如相关方法;(2)利用频域法,例如快速傅立叶变换1;(3)图像特征法,例如角点与边缘的方法;(4)区域法。由于遥感图像有着复杂的产生背景,而且特征提取难度较大。为此,本文提出基于傅立叶变换的自动配准遥感图像,傅立叶变换与其他配准方法不同,该方法是基于频率域最佳信息搜索匹配,在扩展相关技术后,能够将图像之间存在的变化参数直接计算出来,使图像快速自动配准。1 基于傅立
3、叶变换的遥感图像配准假设图像f1(x,y)平移(x0,y0)、缩放、旋转后获得图像f2(x,y),如式(1)。f(x,y)=f(xcos+ysin)-x0,(-xsin+ycos)-y0)(1)变换以上傅立叶公式,所得功率谱符合式(2)。|F2(u,v)|=-2|F1(-1(ucos+vsin),-1(-usin+vcos)|(2)从式(2)中可以看出,频谱幅值只和缩放因子、旋转密切相关,和平移参数不存在相关性,不考虑式中的-2因子,转换幅度值的对数极坐标,得出式(3)。作者简介:刘青芳,太原工业学院电子工程系,讲师,硕士研究生:研究方向:信号分析与处理。收稿日期:2023-02-02;修回日
4、期:2023-06-12。摘要:阐述傅立叶变换为基础的遥感图像配准算法。实验结果显示,该算法加入噪声干扰,对具有缩放、旋转以及平移等变换遥感图像进行处理,鲁棒性依旧非常强。关键词:傅立叶变换,空间遥感,图像处理,配准算法。中图分类号:TP751,TP391.41文章编号:1000-0755(2023)06-0350-02文献引用格式:刘青芳.基于傅立叶变换的遥感图像配准算法分析J.电子技术,2023,52(06):350-351.基于傅立叶变换的遥感图像配准算法分析刘青芳(太原工业学院 电子工程系,山西 030008)Abstract This paper describes the algo
5、rithm of remote sensing Image registration based on Fourier transform.The experimental results show that the algorithm incorporates noise interference and still has strong robustness in processing remote sensing images with transformations such as scaling,rotation,and translation.Index Terms Fourier
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