利用Ratio梯度和交叉累积剩余熵进行多源遥感影像匹配

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利用Ratio梯度和交叉累积剩余熵进行多源遥感影像匹配

江万寿, 彭芳媛, 岳春宇, 王潇

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江万寿, 彭芳媛, 岳春宇, 王潇. 利用Ratio梯度和交叉累积剩余熵进行多源遥感影像匹配[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2009, 34(9): 1047-1050.

引用本文:

江万寿, 彭芳媛, 岳春宇, 王潇. 利用Ratio梯度和交叉累积剩余熵进行多源遥感影像匹配[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2009, 34(9): 1047-1050.

JIANG Wanshou, PENG Fangyuan, YUE Chunyu, WANG Xiao. Multi-source Remote-sensing Image Matching Based on Ratio-Gradient and Cross-Cumulative Residual Entropy[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2009, 34(9): 1047-1050.

Citation:

JIANG Wanshou, PENG Fangyuan, YUE Chunyu, WANG Xiao. Multi-source Remote-sensing Image Matching Based on Ratio-Gradient and Cross-Cumulative Residual Entropy[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2009, 34(9): 1047-1050.

利用Ratio梯度和交叉累积剩余熵进行多源遥感影像匹配

¹武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,武汉市珞喻路129号,430079

基金项目: 国家自然科学基金资助项目(40671159,40523005)

作者简介:
江万寿,博士,博士生导师,研究员。现主要从事数字摄影测量的教学、算法研究和软件开发。代表成果:解析测图仪BC2改造软件系统、全数字摄影测量系统VirtuoZo等。

中图分类号: P237.3

Multi-source Remote-sensing Image Matching Based on Ratio-Gradient and Cross-Cumulative Residual Entropy

¹ State Key Laboratory of Information Engineering in Surveying,Mapping and Remote Sensing,Wuhan University,129 Luoyu Road,Wuhan 430079,China

Funds: 国家自然科学基金资助项目(40671159,40523005)

摘要: 提出将Ratio梯度与交叉累积剩余熵相结合应用于SAR影像与光学影像匹配以及不同传感器拍摄的SAR影像匹配。在这种算法中,首先针对SAR影像低信噪比与乘性噪声模型的固有特性,基于均值比率算法提取Ratio梯度,然后采用交叉累积剩余熵作为相似性测度对参考影像和待匹配影像的Ratio梯度图像进行匹配。交叉累积剩余熵利用累积分布函数代替密度函数有效克服了噪声对局部极值的影响,可以取得令人满意的结果。
- 均值比率 /
- 梯度图像 /
- 互信息 /
- 交叉累积剩余熵 /
- 多源遥感影像匹配
Abstract: A novel algorithm of matching synthetic aperture radar(SAR) image to optical image and SAR got by different sensor based on ratio-gradient and cross-cumulative residual entropy is proposed.As for this algorithm,ratio-gradient is proposed to contrapose low SNR and multiplicative noise of SAR image.In addition,Ratio-Gradient is applicable for optical image.Then cross-cumulative residual entropy is used as a similarity measure based on gradient image.Cross-cumulative residual entropy substitutes living-function for density-function to overcome noise.
- ratio of averages /
- radient image /
- mutual information /
- cross-cumulative residual entropy /
- multi-source image matching

[1]	王利, 许豪, 舒宝, 义琛, 田云青. 利用互信息和IPSO-LSTM进行滑坡监测多源数据融合 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2021, 46(10): 1478-1488. doi: 10.13203/j.whugis20210131
[2]	李欣, 杨宇辉, 杨博, 尹峰. 利用方向相位特征进行多源遥感影像匹配 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2020, 45(4): 488-494. doi: 10.13203/j.whugis20180445
[3]	戴海发, 卞鸿巍, 王荣颖, 张甲甲. 一种改进的多传感器数据自适应融合方法 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2020, 45(10): 1602-1609. doi: 10.13203/j.whugis20180475
[4]	叶沅鑫, 慎利, 陈敏, 王继成. 局部相位特征描述的多源遥感影像自动匹配 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2017, 42(9): 1278-1284. doi: 10.13203/j.whugis20150576
[5]	岳庆兴, 高小明, 唐新明. 基于半全局优化的资源三号卫星影像DSM提取方法 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2016, 41(10): 1279-1285. doi: 10.13203/j.whugis20140730
[6]	赵羲, 苏昊月, 石中玉, 庞小平. 南极海冰密集度多源数据的交叉检验 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2015, 40(11): 1460-1466. doi: 10.13203/j.whugis20150250
[7]	魏立飞, 钟燕飞, 张良培, 李平湘. 多波段信息融合的遥感影像变化检测 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2014, 39(1): 8-11.
[8]	马旭东, 闫利, 曹纬, 李武岐, 王昱. 一种新的利用梯度信息的图像质量评价模型 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2014, 39(12): 1412-1418.
[9]	张谦, 贾永红, 胡忠文. 多源遥感影像配准中的SIFT特征匹配改进 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2013, 38(4): 455-459.
[10]	闫利, 胡修兵, 陈长军, 马振玲. 多模态图像配准的梯度一致性算子 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2013, 38(8): 969-972.
[11]	叶沅鑫, 单杰, 熊金鑫, 董来根. 一种结合SIFT和边缘信息的多源遥感影像匹配方法 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2013, 38(10): 1148-1151.
[12]	袁修孝, 李然. 带匹配支持度的多源遥感影像SIFT匹配方法 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2012, 37(12): 1438-1442.
[13]	沈占锋, 骆剑承, 胡晓东, 孙卫刚. 高分辨率遥感影像多尺度均值漂移分割算法研究 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2010, 35(3): 313-317.
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[15]	邢帅, 徐青, 何钰, 蓝朝桢. 多源遥感影像“复合式”立体定位的研究 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2009, 34(5): 522-526.
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[17]	李旭东. 基于图像灰度平均值的数字水印算法 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2007, 32(6): 556-559.
[18]	刘俊怡, 李德仁, 李微, 梅新. 一种基于均值比率和最佳熵的SAR影像边缘检测方法 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2007, 32(6): 494-497.
[19]	卢健, 彭嫚, 卢昕. 遥感图像相关性及其熵计算 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2006, 31(6): 476-480.
[20]	贾永红, 李德仁. 基于Bayes融合法的多源遥感影像分类 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 1997, 22(3): 246-251.

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利用Ratio梯度和交叉累积剩余熵进行多源遥感影像匹配

¹武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,武汉市珞喻路129号,430079

基金项目: 国家自然科学基金资助项目(40671159,40523005)

作者简介:
江万寿,博士,博士生导师,研究员。现主要从事数字摄影测量的教学、算法研究和软件开发。代表成果:解析测图仪BC2改造软件系统、全数字摄影测量系统VirtuoZo等。

收稿日期: 2009-07-15
修回日期: 2009-07-15
刊出日期: 2009-09-05

中图分类号: P237.3

关键词:

交叉累积剩余熵 /

多源遥感影像匹配

摘要: 提出将Ratio梯度与交叉累积剩余熵相结合应用于SAR影像与光学影像匹配以及不同传感器拍摄的SAR影像匹配。在这种算法中,首先针对SAR影像低信噪比与乘性噪声模型的固有特性,基于均值比率算法提取Ratio梯度,然后采用交叉累积剩余熵作为相似性测度对参考影像和待匹配影像的Ratio梯度图像进行匹配。交叉累积剩余熵利用累积分布函数代替密度函数有效克服了噪声对局部极值的影响,可以取得令人满意的结果。

English Abstract

江万寿, 彭芳媛, 岳春宇, 王潇. 利用Ratio梯度和交叉累积剩余熵进行多源遥感影像匹配[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2009, 34(9): 1047-1050.

引用本文:

江万寿, 彭芳媛, 岳春宇, 王潇. 利用Ratio梯度和交叉累积剩余熵进行多源遥感影像匹配[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2009, 34(9): 1047-1050.

JIANG Wanshou, PENG Fangyuan, YUE Chunyu, WANG Xiao. Multi-source Remote-sensing Image Matching Based on Ratio-Gradient and Cross-Cumulative Residual Entropy[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2009, 34(9): 1047-1050.

Citation:

JIANG Wanshou, PENG Fangyuan, YUE Chunyu, WANG Xiao. Multi-source Remote-sensing Image Matching Based on Ratio-Gradient and Cross-Cumulative Residual Entropy[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2009, 34(9): 1047-1050.

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