[صفحه اصلی ]   [Archive] [ English ]  
:: صفحه اصلي :: درباره نشريه :: آخرين شماره :: تمام شماره‌ها :: جستجو :: ثبت نام :: ارسال مقاله :: تماس با ما ::
بخش‌های اصلی
صفحه اصلی::
اطلاعات نشریه::
آرشیو مجله و مقالات::
برای نویسندگان::
داوران::
ثبت نام و اشتراک::
تماس با ما::
تسهیلات پایگاه::
بایگانی مقالات زیر چاپ::
آمار نشریه::
::
جستجو در پایگاه

جستجوی پیشرفته
..
دریافت اطلاعات پایگاه
نشانی پست الکترونیک خود را برای دریافت اطلاعات و اخبار پایگاه، در کادر زیر وارد کنید.
..
آمار سایت
مقالات منتشر شده: 356
نرخ پذیرش: 63.3
نرخ رد: 36.7
میانگین داوری: 208 روز
میانگین انتشار: 329 روز
..
:: دوره 6، شماره 4 - ( 12-1397 ) ::
جلد 6 شماره 4 صفحات 15-1 برگشت به فهرست نسخه ها
ارائه روشی نوین به منظور تناظریابی ساختاری بر اساس عوارض خطی در تصاویر ماهواره‌ای با قدرت تفکیک بالا
سمیه یاوری* ، محمد جواد ولدان زوج ، محمودرضا صاحبی ، مهدی مختارزاده
دانشگاه صنعتی خواجه نصیرالدین طوسی
چکیده:   (6640 مشاهده)
با پرتاب ماهواره‎های با حد تفکیک بالا در دهه‎های اخیر و عرضه این تصاویر به‌صورت تجاری، بحث استخراج اطلاعات مکانی دقیق سه‎بعدی از این تصاویر در بسیاری از زمینه‎های مرتبط همچون فتوگرامتری و سنجش‎ازدور مورد توجه قرار گرفت. به منظور استخراج این اطلاعات از تصاویر ماهواره‎ای، باید قبل از هر اقدامی، این تصاویر زمین‎مرجع شوند. به منظور زمین‎مرجع‎سازی تصاویر ماهواره‎ای، ابتدا باید یک سری عوارض کنترلی مانند نقاط، خطوط و یا سطوح در دو فضا استخراج شوند. سپس عوارض متناظر از بین کل عوارض استخراج‎شده تعیین و به طور مستقیم برای حل تابع انتقال بین دو فضا استفاده شوند. در سال‎های اخیر تمایل محققان به سمت استفاده از عوارض کنترلی به ‎ویژه خطوط به دلیل ویژگی‎های منحصربه فرد این عوارض همچون استخراج و تناظریابی اتوماتیک آسان‌تر این عوارض و نیز فراوانی این عوارض در تصاویر ماهواره‎ای به خصوص در مناطق شهری، قرار گرفته است. از آنجاییکه، به‌منظور انجام زمین‎مرجع‎سازی اتوماتیک نیازمند خودکار‎نمودن کل روند هستیم و نیز تناظریابی عوارض خطی بین دو فضای نامتجانس یکی از مهم‎ترین مراحل می‎باشد، در این مقاله، این روند بر اساس یک روش جدید با عنوان تناظریابی ساختاری بر اساس عوارض خطی که بدون نیاز به اطلاعات اولیه و تنها براساس اطلاعات قابل استخراج از تصویر و نقشه صورت می‎گیرد، انجام و مورد ارزیابی قرار می‎گیرد. در این روش، هدف یافتن تناظر تمام خطوط-متناظر ممکن با استفاده از یافتن دو الگوی متناظر ویژه می‎باشد. بر این اساس، مختصات ابتدا و انتهای خطوط استخراج‎شده به روند موردنظر معرفی و تناظریابی در سه فاز اصلی و با استفاده از روابط هندسی بین آنها تعیین می‎شود. در این مقاله، اثر تعداد حالت‎های مورد بررسی و نیز یکی از آستانه‎ها در دقت و قابلیت اطمینان نتایج بررسی می‌شود. نتایج روش پیشنهادی نشان‎ می‎دهد که روش پیشنهادی می‎تواند بیش از 80 درصد خطوط-متناظر را با 100 درصد قابلیت‎اطمینان و با سرعت بالا، تعیین نماید.
واژه‌های کلیدی: تصاویر ماهواره‎ای با حد تفکیک بالا، تناظریابی ساختاری بر اساس عوارض خطی، عوارض خطی، خطوط تولید‎شده ریاضی، نقاط تولید‎شده ریاضی، زمین‎مرجع‎سازی.
متن کامل [PDF 1126 kb]   (1743 دریافت)    
نوع مطالعه: پژوهشي | موضوع مقاله: فتوگرامتری
دریافت: 1394/10/21 | پذیرش: 1395/3/8 | انتشار: 1397/12/29
فهرست منابع
1. [1] Bartoli, G., 2007. Image Registration Techniques: A Comprehensive Survey, Visual Information Processing and Protection Group, June 2007.
2. [2] Bisht, S.S., Gupta, B., and Rahi, P., 2014. Image Registration Concept and Techniques: A Review, International Journal of Engineering Research and Applications, 4 (4): 30-35.
3. [3] Brown, L.G., 1992. A Survey of Image Registration Techniques, ACM Computing Surveys (CSUR), 24 (4), USA. [DOI:10.1145/146370.146374]
4. [4] Chaudhari, T.V. and Mahajan, P. M., 2014. Image Registration Methods- An Overview, International Journal Of Scientific Research And Education, 2 (12): 2608-2620.
5. [5] Deshmukh, M., and Bhosle, U., 2011. A Survey of Image Registration, International Journal of Image Processing (IJIP), 5 (3): 245-269.
6. [6] Mishra, R. K., and Zhang, Y., 2012. A Review of Optical Imagery and Airborne LiDAR Data Registration Methods, The Open Remote Sensing Journal, 5: 54-63. [DOI:10.2174/1875413901205010054]
7. [7] Saxena, S., and Singh, R.K., 2014. A Survey of Recent and Classical Image Registration Methods, International Journal of Signal Processing, Image Processing and Pattern Recognition, 7 (4): 167-176. [DOI:10.14257/ijsip.2014.7.4.16]
8. [8] Wyawahare, M.V., Patil, P.M., and Abhyankar, H.K., 2009. Image Registration Techniques: An overview, International Journal of Signal Processing, Image Processing and Pattern Recognition, 2 (3).
9. [9] Zitova, B., and Flusser, J., 2003. Image Registration Methods: A Survey, Image and Vision Computing, 21: 977-1000. [DOI:10.1016/S0262-8856(03)00137-9]
10. [10] Goshtasby, A.A., 2005. 2-D and 3-D Image Registration for Medical, Remote Sensing, and Industrial Applications, Wiley.
11. [11] Gruen, A., 2012. Development and Status of Image Matching in Photogrammetry", The Photogrammetric Record, 27 (137): 36-57. [DOI:10.1111/j.1477-9730.2011.00671.x]
12. [12] Dutta, A., Kar, A., and Chatterji, B.N., 2011. A New Approach to Corner Matching from Image Sequence Using Fuzzy Similarity Index, Pattern Recognition Letters, 32: 712-720. [DOI:10.1016/j.patrec.2010.12.006]
13. [13] Georgescu, B. and Meer, P., 2004. Point Matching Under Large Image Deformations And Illumination Changes, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 26 (6): 674-688. [DOI:10.1109/TPAMI.2004.2]
14. [14] Liao, M., Lin, H. and Zhang, Z., 2004. Automatic Registration of InSAR Data Based On Least-Square Matching And Multi-Step Strategy, Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, 70 (10): 1139-1144. [DOI:10.14358/PERS.70.10.1139]
15. [15] Zhang, Ch., and Fraser, C.S., 2007. Automated Registration of High-Resolution Satellite Images, The Photogrammetric Record, 22 (117): 75-87. [DOI:10.1111/j.1477-9730.2007.00413.x]
16. [16] Zhang, Z., Zhang, J., Liao, M. and Zhang, L., 2000. Automatic Registration of Multi-Source Imagery Based on Global Image Matching, Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, 66 (5): 625-629.
17. [17] Han, Y. K., Byun, Y. G., Choi, J. W., Han, D. Y., and Kim, Y. I., 2012. Automatic Registration of High-Resolution Images Using Local Properties of Features, Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, 78 (3): 211-221. [DOI:10.14358/PERS.78.3.211]
18. [18] Hu, H., Zhu, Q., Du, Z., Zhang, Y., and Ding, Y., 2015. Reliable Spatial Relationship Constrained Feature Point Matching of Oblique Aerial Images, Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, 81 (1): 49-58, DOI: 10.14358/PERS.81.1.49. [DOI:10.14358/PERS.81.1.49]
19. [19] Kang, Z., Jia, F., and Zhang, L., 2014. A Robust Image Matching Method based on Optimized BaySAC, Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, 80 (11): 1041-1052, DOI: 10.14358/PERS.80.11.1041. [DOI:10.14358/PERS.80.11.1041]
20. [20] Lowe, D. G., 2004. Distinctive Image Features from Scale-Invariant Key Points, International Journal of Computer Vision, 60 (2): 91 -110. [DOI:10.1023/B:VISI.0000029664.99615.94]
21. [21] Sedaghat, A., Mokhtarzade, M., and Ebadi, H., 2011. Uniform Robust Scale-Invariant Feature Matching for Optical Remote Sensing Images, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 49: 4516-4527. [DOI:10.1109/TGRS.2011.2144607]
22. [22] Goncalves, H., 2011. Automatic Image Registration through Image Segmentation and SIFT, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 49 (7): 2589 - 2600. [DOI:10.1109/TGRS.2011.2109389]
23. [23] [23] Jaw, J., and Wu, Y., 2006. Control Patches for Automatic Single Photo Orientation, Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, 72 (2): 151-157. [DOI:10.14358/PERS.72.2.151]
24. [24] Long, T., and Jiao, W., 2012. The Geometric Correction Model Based on Areal Features for Multisource Images Rectification, International Achieve of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, XXXIX-B1, 245-249. [DOI:10.5194/isprsarchives-XXXIX-B1-245-2012]
25. [25] Chen, M., and Shao, Z., 2013. Robust Affine-Invariant Line Matching for High Resolution Remote Sensing Images, Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, 79 (8): 753-760. [DOI:10.14358/PERS.79.8.753]
26. [26] Habib, A., Morgan, M., Kim, E. M., and Cheng, R., 2004. Linear Features in Photogrammetric Activities, XXth ISPRS Congress, Istanbul, Turkey, Automated Geo-Spatial Data Production and Updating, pp.610, 12-23 July.
27. [27] Heuvel, F., 2003. Automation in Architectural Photogrammetry, PhD thesis. Publications on Geodesy 54, NCG, Netherlands Geodetic Commission, Delft, pp. 90.
28. [28] Karjalainen, M., Hyyppa, J., and Kuittinen, R., 2006. Determination of Exterior Orientation Using Linear Features From Vector Maps, The Photogrammetric Record, 21 (116): 329-341. [DOI:10.1111/j.1477-9730.2006.00399.x]
29. [29] Ok, A.O., Wegner, J.D., Heipke, Ch. Rottensteiner, F., Soergel, U., and Toprak, V., 2012. Matching of Straight Line Segments from Aerial Stereo Images of Urban Areas, ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 74: 133-152. [DOI:10.1016/j.isprsjprs.2012.09.003]
30. [30] Tommaselli, A.M.G., and Medeiros, N.G., 2010. Determination of the Indirect Orientation of Orbital Pushbroom Images using Control Straight Lines, The Photogrammetric Record, 25 (130): 159-179. [DOI:10.1111/j.1477-9730.2010.00572.x]
31. [31] Wang, C., Stefanidis, A., Croitoru, A., and Agouris, P., 2008. Map Registration of Image Sequences Using Linear Features, Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, 74 (1): 25-38. [DOI:10.14358/PERS.74.1.25]
32. [32] Wang, L., Neumann, U., You, S., 2009. Wide-Baseline Image Matching using Line Signatures, Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision, pp. 1311-1318.
33. [33] Shapiro, L.G., and Haralick, R.M., 1985. A Metric for Comparing Relational Descriptions, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. PAMI-7, no. 1. [DOI:10.1109/TPAMI.1985.4767621]
34. [34] Shapiro, L.G., and Haralick, R.M., 1987. Relational Matching, APPLIED OPTICS, 26 (10), 15 May 1987. [DOI:10.1364/AO.26.001845]
35. [35] Vosselman, G., 1992. Relational Matching, Institute of Photogrammetry, University of Stuttgart. [DOI:10.1007/3-540-55798-9]
36. [36] Wang, Y., 1998. Principles and Applications of Structural Image Matching, ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 53: 154-165. [DOI:10.1016/S0924-2716(98)00002-1]
37. [37] Wilson, R.C., Cross, A.D.J., and Hancock, E.R., 1998. Structural Matching with Active Triangulations, Computer Vision and Image Undertanding, 72 (1): 21-38. [DOI:10.1006/cviu.1997.0656]
38. [38] Elaksher, A.F., and Alharthy, A.A., 2008. Matching Conjugate Points Between Multi Resolution Satellite Images using Geometric and Radiometric Properties, ISPRS, vol. XXXVII, part B3b,.
39. [39] Galo, M., and Tozzi, C. L., 2004. Feature-Point Based Matching: A Sequential Approach Based on Relaxation Labeling and Relative Orientation, Journal of WSCG, 12 (1-3), ISSN 1213-6972, WSCG'2004, February 2-6.
40. [40] Lee, S.R., 2010. A Coarse-to-Fine Approach for Remote-Sensing Image Registration Based on a Local Method, International Journal on Smart sensing and Intelligent Systems, 3 (4). [DOI:10.21307/ijssis-2017-416]
41. [41] Li, Ch., and Shi, W., 2014. The Generalized-Line-Based Iterative Transformation Model for Imagery Registration and Rectification, IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 11 (8): 1394-1398. [DOI:10.1109/LGRS.2013.2293844]
42. [42] Liu, Z., An, J., and Jing, Y., 2012. A Simple and Robust Feature Point Matching Algorithm Based on Restricted Spatial Order Constraints for Aerial Image Registration, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 50 (2): 514-527. [DOI:10.1109/TGRS.2011.2160645]
43. [43] Meshoul, S., and Batouche, M., 2002. A Fully Automatic Method for Feature-Based Image Registration, IEEE International Conference on Systems, Man and Cybernetics, vol. 4.
44. [44] Wu, Y., Ma, W., Gong, M., Su, L., and Jiao, L., 2015. A Novel Point-Matching Algorithm Based on Fast Sample Consensus for Image Registration, IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 12 (1). [DOI:10.1109/LGRS.2014.2325970]
45. [45] Yan, F., Wang, W., Liu, Sh., and Chen, W., 2013. A Hierarchical Image Matching Method for Stereo Satellite Imagery, International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, Volume XL-7/W1, 3rd ISPRS IWIDF, Antu, Jilin Province, PR China, 20 - 22 August 2013. [DOI:10.5194/isprsarchives-XL-7-W1-157-2013]
46. [46] Yavari, S., Valadan Zoej, M.J., Sahebi, M.R., and Mokhtarzade, M., 2016. A Novel Automatic Structural Linear Feature-based Matching Method based on New Concepts of Mathematically-Generated-Points and Lines, Photogrammetric Engineering and Remote Sensing (PE&RS), 82 (5): 17-28. [DOI:10.14358/PERS.82.5.365]
47. [47] Al-Durgham, K., and Habib, A., 2014. Association-Matrix-Based Sample Consensus Approach for Automated Registration of Terrestrial Laser Scans Using Linear Features, Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, 80 (11): 1029-1039. [DOI:10.14358/PERS.80.11.1029]
48. [48] Cao, Sh., Jiang, J., Zhang, G., and Yuan, Y., 2013. An Edge-Based Scale- and Affine-Invariant Algorithm for Remote Sensing Image Registration, International Journal of Remote Sensing, 34 (7): 2301-2326. [DOI:10.1080/01431161.2012.744487]
49. [49] Marsetic, A., Oštir, K., and Kosmatin Fras, M., 2015. Automatic Ortho Rectification of High-Resolution Optical Satellite Images Using Vector Roads, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 53 (11): 6035-6047. [DOI:10.1109/TGRS.2015.2431434]
50. [50] Mikhail, E. M., and Weerawong, K., 1997. Exploitation of Linear Features in Surveying and Photogrammetry, Journal of Surveying Engineering, 123: 32-47. [DOI:10.1061/(ASCE)0733-9453(1997)123:1(32)]
51. [51] Medioni, G. and Nevatia, R., 1985. Segment-Based Stereo Matching, Computer Vision, Graphics and Image Processing, 31 (1): 2-18. [DOI:10.1016/S0734-189X(85)80073-6]
52. [52] Ou, J., Qiao, G., Bao, F., Wang, W., Di, K., and Li, R., 2013. A NEW METHOD FOR AUTOMATIC LARGE SCALE MAP UPDATING USING MOBILE MAPPING IMAGERY, The Photogrammetric Record, 28 (143): 240-260. [DOI:10.1111/phor.12018]
53. [53] Park, J., and Yoon, K.J., 2015. Real-Time Line Matching from Stereo Images Using A Nonparametric Transform of Spatial Relations And Texture Information", Optical Engineering, 54 (2). [DOI:10.1117/1.OE.54.2.023106]
54. [54] Tommaselli, A.M.G., and Medeiros, N.G., 2010. Determination of the Indirect Orientation of Orbital Pushbroom Images using Control Straight Lines, The Photogrammetric Record, 25 (130): 159-179. [DOI:10.1111/j.1477-9730.2010.00572.x]
55. [55] Tommaselli, A. and Lugnani, J., 1988. An Alternative Mathematical Model to Collinearity Equations Using Straight Features, International Archives of Photogrammetry and Remote sensing, 27 (B3): 765-774.
56. [56] Zhang J., Zhang H. and, Zhang Z., 2004. Exterior Orientation for Remote Sensing Image with High Resolution by Linear Feature, ISPRS Congress Istanbul, Proceedings of Commission III.
57. [57] Schenk, T., 2003. Progress in Automatic Aerial Triangulation, Photogrammetric Week, http://www.ifp.uni-stuttgart.de/publications/phowo03/schenk.pdf.
58. [58] Zhang, Z., and Zhang, J., 2004. Generalized Point Photogrammetry and Its Application", Proceedings of The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, 12-23 July, Istanbul, Turkey, 35 (B/5): 77-81.
59. [59] Yavasr, S., 2016, "Automatic Geo-referencing of High Resolution Satellite Images Using 3D Non-Parametric Mathematical Modele", P.h.D Thesis, K.N.T University of Technology.
ارسال پیام به نویسنده مسئول



XML   English Abstract   Print


Download citation:
BibTeX | RIS | EndNote | Medlars | ProCite | Reference Manager | RefWorks
Send citation to:

Yavari S, Valadan Zoej M J, Sahebi M R, Mokhtarzade M. A New Structural Matching Method Based on Linear Features for High Resolution Satellite Images. , jgit. 2019; 6 (4) :1-15
URL: http://jgit.kntu.ac.ir/article-1-641-fa.html

یاوری سمیه، ولدان زوج محمد جواد، صاحبی محمودرضا، مختارزاده مهدی. ارائه روشی نوین به منظور تناظریابی ساختاری بر اساس عوارض خطی در تصاویر ماهواره‌ای با قدرت تفکیک بالا. , مهندسی فناوری اطلاعات مکانی. 1397; 6 (4) :1-15

URL: http://jgit.kntu.ac.ir/article-1-641-fa.html



بازنشر اطلاعات
Creative Commons License این مقاله تحت شرایط Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License قابل بازنشر است.
دوره 6، شماره 4 - ( 12-1397 ) برگشت به فهرست نسخه ها
نشریه علمی-پژوهشی مهندسی فناوری اطلاعات مکانی Engineering Journal of Geospatial Information Technology
Persian site map - English site map - Created in 0.26 seconds with 38 queries by YEKTAWEB 4780