基于灰色理论的遥感图像最佳镶嵌线检测

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1、ComputerEngineeringandApplications计算机工程与应用基于灰色理论的遥感图像最佳镶嵌线检测温红艳，周建中WENHong-yan，ZHOUJian-zhong华中科技大学水电与数字化工程学院，武汉430074CollegeofHydropowerandInformationEngineering，HuazhongUniversityofScienceandTechnology，Wuhan430074，ChinaE—mail：misseli@126．comWENHong-yan，ZHOUJian-zhong．Op

2、timalseanllinedetectionalgorithmofremotesensingimagemosaicbasedongreysystemtheory．ComputerEngineeringandAppHcations，2009，45(15)：31-33．Abstract：Thispaperputsforwardanovelalgorithmbasedongreyrelationalanalysisfordetectinganoptimalseamlineinre—motesensingimagemosaic．First，th

3、ealgorithmregardspixelneighboringsequenceinoverlappingareaasreferentialsequenceandcomparedsequencebecauseoftherelationofcenterpointandneighboringpoints，thencomputesgreyrelationaldegreeofrefer-entialsequenceandcomparedsequenceusingsloperelationaldegree，finallyfindsanoptima

4、lseamlinewhichislessdiferencesincolorandtexturebetweentheimages．Foursetsofexperimentalresultsshowtheseamlinedetectedbysloperelationaldegreeismoresuperiortothatdetectedbynormalmethodandverifythefeasibilityandvalidityofthenewmethod．Keywords：imagemosaic；seamline；GreyRelation

5、alAnalysis(GRA)；sloperelationaldegree摘要：提出了一种基于灰关联分析的多景遥感影像最佳镶嵌线的检测算法。该算法根据中心像元与周围像元之间的临近像元效应，在两景影像重叠区域选择中心像元邻域作为参考序列与比较序列，利用斜率关联度计算两者之间的灰关联度，据此找到一条影像色调和纹理差异较小的镶嵌线。以四组两景相邻影像自动寻找镶嵌线为例进行了实验研究，取得了良好效果，验证了该方法的可行性与有效性。关键词：影像镶嵌；镶嵌线；灰关联分析；斜率关联度DOI：10．3778／j．issn．1002—8331．2009．1

6、5．009文章编号：1002—8331(2009)15—0031—03文献标识码：A中图分类号：TP751．1在遥感影像的应用中，当研究区处于几幅影像的交界处或轮廓线的选取始终以确定的点开始，缺乏灵活性。目前，商业系研究区较大需多幅影像才能覆盖时，需要把覆盖研究区的相关统的应用软件普遍采用的镶嵌线选取方法有重叠区域平分线影像进行拼接和配准，进而把这些影像镶嵌起来，便于更好地法、最小灰度差值法(适合灰度图像)、梯度差异法、地类边界统—处理、解译、分析和研究。遥感影像的镶嵌是将具有地理参法。其中，ERDAS工程软件使用的是重叠区域平分线法。这

7、些考的若干相邻影像合并成一幅或一组影像，需要镶嵌的输入影方法虽然算法简单，运算速度较快，但处理效果并不理想。针对像必须先经过几何校正处理或进行校正标定，这样镶嵌后影像上述算法的不足，利用HIS空间中重叠区域影像的色调和纹理不会出现明显的几何位置差异【1]。但是，地面环境的微小变化，的差异信息确定镶嵌线的位置。成像角度的差异可能造成影像色彩、纹理上的差异，因此在输镶嵌或多或少存在色彩和纹理差异的正射影像时，最佳的入图像的重叠区域中寻找一条合理的镶嵌线尤为重要。一条好镶嵌线在两景影像重叠区域应具有最大的相似性。灰关联分析的镶嵌线可以用来无缝地

8、合成图像和纹理，使镶嵌线上两输入的基本思想是根据序列曲线几何形状的相似程度判断其联系图像间的色调与纹理误差最小。Davis呀Ⅱ用复杂度很高的Di—是否紧密。提出了基于灰色关联分析理论的遥感图像