Image Matching of Satellite Data Based on Quadrilateral Control Networks
Automatic image matching of satellite data is a difficult process due to the complex characteristics of such image pairs, including significant translation, rotation, scaling and illumination differences. A new method is proposed where, initially, a pre-registration is performed to coarsely align th...
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| Veröffentlicht in: | Photogrammetric record 2012-12, Vol.27 (140), p.423 |
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| Hauptverfasser: | , , |
| Format: | Artikel |
| Sprache: | eng |
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | Volltext |
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| creator | Sedaghat, Amin Ebadi, Hamid Mokhtarzade, Mehdi |
| description | Automatic image matching of satellite data is a difficult process due to the complex characteristics of such image pairs, including significant translation, rotation, scaling and illumination differences. A new method is proposed where, initially, a pre-registration is performed to coarsely align the input and reference images. Next, a dense set of corner points are extracted using the Harris operator. The strongest conjugate corner points are determined and the accuracy is improved by using least squares matching to construct a precise braced quadrilateral control network in the two images. Once the consistency of the established network pairs has been determined, it is used as a framework to match the remaining corner points. Comprehensive evaluations of the proposed method on a variety of image pairs from different sensors prove its efficiency with sub-pixel positional accuracy. Résumé L'appariement automatique d'images satellitales est un processus difficile en raison de la complexité des couples d'images, caractérisés notamment par des translations, rotations, changements d'échelle et différences d'illumination significatifs. Une nouvelle méthode est proposée, dans laquelle la première étape est un recalage préliminaire destinéà aligner grossièrement les deux images du couple. Un ensemble dense de coins est ensuite extrait au moyen d'un opérateur de Harris. Les coins conjugués les mieux corrélés sont déterminés et la précision est améliorée au moyen d'un appariement par moindres carrés pour construire dans chaque image un réseau de points de calage à mailles quadrilatérales. Après vérification de la consistance de ce réseau de couples de points, il sert d'appui pour l'appariement des coins restants. Une évaluation complète de la méthode proposée sur différents couples d'images montre son efficacité pour une précision de localisation subpixel. Zusammenfassung Die automatische Bildzuordnung von Satellitenbildpaaren ist wegen der komplexen Eigenschaften dieser Bildpaare, insbesondere den signifikanten Verschiebungen, Rotationen, Maßstabs- und Beleuchtungsunterschieden ein schwieriger Prozess. Hierzu wird eine neue Methode vorgeschlagen, wozu in einem ersten Schritte eine genäherte Registrierung von Eingabe- und Referenzbild durchgeführt wird. Danach erfolgt die Extraktion eines Satzes dichter, markanter Punkte mit dem Harris Operator. Anschließend werden die besten Zuordnungen zwischen homologen Punkten ermittelt, und die Genauigkeit durch Kleinste Quadr |
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A new method is proposed where, initially, a pre-registration is performed to coarsely align the input and reference images. Next, a dense set of corner points are extracted using the Harris operator. The strongest conjugate corner points are determined and the accuracy is improved by using least squares matching to construct a precise braced quadrilateral control network in the two images. Once the consistency of the established network pairs has been determined, it is used as a framework to match the remaining corner points. Comprehensive evaluations of the proposed method on a variety of image pairs from different sensors prove its efficiency with sub-pixel positional accuracy. Résumé L'appariement automatique d'images satellitales est un processus difficile en raison de la complexité des couples d'images, caractérisés notamment par des translations, rotations, changements d'échelle et différences d'illumination significatifs. Une nouvelle méthode est proposée, dans laquelle la première étape est un recalage préliminaire destinéà aligner grossièrement les deux images du couple. Un ensemble dense de coins est ensuite extrait au moyen d'un opérateur de Harris. Les coins conjugués les mieux corrélés sont déterminés et la précision est améliorée au moyen d'un appariement par moindres carrés pour construire dans chaque image un réseau de points de calage à mailles quadrilatérales. Après vérification de la consistance de ce réseau de couples de points, il sert d'appui pour l'appariement des coins restants. Une évaluation complète de la méthode proposée sur différents couples d'images montre son efficacité pour une précision de localisation subpixel. Zusammenfassung Die automatische Bildzuordnung von Satellitenbildpaaren ist wegen der komplexen Eigenschaften dieser Bildpaare, insbesondere den signifikanten Verschiebungen, Rotationen, Maßstabs- und Beleuchtungsunterschieden ein schwieriger Prozess. Hierzu wird eine neue Methode vorgeschlagen, wozu in einem ersten Schritte eine genäherte Registrierung von Eingabe- und Referenzbild durchgeführt wird. Danach erfolgt die Extraktion eines Satzes dichter, markanter Punkte mit dem Harris Operator. Anschließend werden die besten Zuordnungen zwischen homologen Punkten ermittelt, und die Genauigkeit durch Kleinste Quadrate Bildzuordnung weiter verbessert. Als Ergebnis liegt ein präzises Netzwerk von Bildzuordnungen in beiden Bildern vor, das in einem weiteren Schritt auf Konsistenz geprüft wird. Danach lassen sich auch die restlichen Punkte in den Bildern zuordnen. Umfangreiche Überprüfungen der vorgeschlagenen Methode mit einem Satz von Bildpaaren verschiedener Sensoren bestätigen die Effizienz und die erreichbare Subpixelgenauigkeit. Resumen La correspondencia automática de imágenes satelitales es un proceso difícil debido a las complejas características de tales pares de imágenes, que incluyen traslaciones, rotaciones, cambios de escala y cambios de iluminación significativos. Se propone un nuevo método en el que, inicialmente, se realiza un alineamiento grosero de las imágenes de entrada y de referencia. A continuación se extrae un conjunto denso de puntos de interés usando el operador de Harris. Se determinan algunos puntos conjugados y se mejora su precisión por correlación mínimo cuadrática construyendo una precisa red de control en las dos imágenes. Ya determinada la consistencia de la red de pares establecida, ésta se usa como marco para establecer la correspondencia de los puntos de interés restantes. Las evaluaciones del método propuesto en una variedad de pares de imágenes de distintos sensores prueban su eficiencia con precisión subpíxel. [PUBLICATION ABSTRACT]</description><identifier>ISSN: 0031-868X</identifier><identifier>EISSN: 1477-9730</identifier><identifier>DOI: 10.1111/j.1477-9730.2012.00699.x</identifier><language>eng</language><publisher>Nottingham: Wiley Subscription Services, Inc</publisher><subject>Landsat satellites ; Photogrammetry ; Scientific imaging</subject><ispartof>Photogrammetric record, 2012-12, Vol.27 (140), p.423</ispartof><rights>2012 The Authors. The Photogrammetric Record © 2012 The Remote Sensing and Photogrammetry Society and Blackwell Publishing Ltd</rights><lds50>peer_reviewed</lds50><woscitedreferencessubscribed>false</woscitedreferencessubscribed></display><links><openurl>$$Topenurl_article</openurl><openurlfulltext>$$Topenurlfull_article</openurlfulltext><thumbnail>$$Tsyndetics_thumb_exl</thumbnail><link.rule.ids>314,780,784,27924,27925</link.rule.ids></links><search><creatorcontrib>Sedaghat, Amin</creatorcontrib><creatorcontrib>Ebadi, Hamid</creatorcontrib><creatorcontrib>Mokhtarzade, Mehdi</creatorcontrib><title>Image Matching of Satellite Data Based on Quadrilateral Control Networks</title><title>Photogrammetric record</title><description>Automatic image matching of satellite data is a difficult process due to the complex characteristics of such image pairs, including significant translation, rotation, scaling and illumination differences. A new method is proposed where, initially, a pre-registration is performed to coarsely align the input and reference images. Next, a dense set of corner points are extracted using the Harris operator. The strongest conjugate corner points are determined and the accuracy is improved by using least squares matching to construct a precise braced quadrilateral control network in the two images. Once the consistency of the established network pairs has been determined, it is used as a framework to match the remaining corner points. Comprehensive evaluations of the proposed method on a variety of image pairs from different sensors prove its efficiency with sub-pixel positional accuracy. Résumé L'appariement automatique d'images satellitales est un processus difficile en raison de la complexité des couples d'images, caractérisés notamment par des translations, rotations, changements d'échelle et différences d'illumination significatifs. Une nouvelle méthode est proposée, dans laquelle la première étape est un recalage préliminaire destinéà aligner grossièrement les deux images du couple. Un ensemble dense de coins est ensuite extrait au moyen d'un opérateur de Harris. Les coins conjugués les mieux corrélés sont déterminés et la précision est améliorée au moyen d'un appariement par moindres carrés pour construire dans chaque image un réseau de points de calage à mailles quadrilatérales. Après vérification de la consistance de ce réseau de couples de points, il sert d'appui pour l'appariement des coins restants. Une évaluation complète de la méthode proposée sur différents couples d'images montre son efficacité pour une précision de localisation subpixel. Zusammenfassung Die automatische Bildzuordnung von Satellitenbildpaaren ist wegen der komplexen Eigenschaften dieser Bildpaare, insbesondere den signifikanten Verschiebungen, Rotationen, Maßstabs- und Beleuchtungsunterschieden ein schwieriger Prozess. Hierzu wird eine neue Methode vorgeschlagen, wozu in einem ersten Schritte eine genäherte Registrierung von Eingabe- und Referenzbild durchgeführt wird. Danach erfolgt die Extraktion eines Satzes dichter, markanter Punkte mit dem Harris Operator. Anschließend werden die besten Zuordnungen zwischen homologen Punkten ermittelt, und die Genauigkeit durch Kleinste Quadrate Bildzuordnung weiter verbessert. Als Ergebnis liegt ein präzises Netzwerk von Bildzuordnungen in beiden Bildern vor, das in einem weiteren Schritt auf Konsistenz geprüft wird. Danach lassen sich auch die restlichen Punkte in den Bildern zuordnen. Umfangreiche Überprüfungen der vorgeschlagenen Methode mit einem Satz von Bildpaaren verschiedener Sensoren bestätigen die Effizienz und die erreichbare Subpixelgenauigkeit. Resumen La correspondencia automática de imágenes satelitales es un proceso difícil debido a las complejas características de tales pares de imágenes, que incluyen traslaciones, rotaciones, cambios de escala y cambios de iluminación significativos. Se propone un nuevo método en el que, inicialmente, se realiza un alineamiento grosero de las imágenes de entrada y de referencia. A continuación se extrae un conjunto denso de puntos de interés usando el operador de Harris. Se determinan algunos puntos conjugados y se mejora su precisión por correlación mínimo cuadrática construyendo una precisa red de control en las dos imágenes. Ya determinada la consistencia de la red de pares establecida, ésta se usa como marco para establecer la correspondencia de los puntos de interés restantes. Las evaluaciones del método propuesto en una variedad de pares de imágenes de distintos sensores prueban su eficiencia con precisión subpíxel. [PUBLICATION ABSTRACT]</description><subject>Landsat satellites</subject><subject>Photogrammetry</subject><subject>Scientific imaging</subject><issn>0031-868X</issn><issn>1477-9730</issn><fulltext>true</fulltext><rsrctype>article</rsrctype><creationdate>2012</creationdate><recordtype>article</recordtype><recordid>eNqNjUEPwTAYhhshsbD_8CXOq3ajs6shHEiEg5t8KDa10nbh5-tBnL2X5_A8yUsIcEa5X7-kfJCmUZYmjMaMx5QxkWX03SDBTzRJwFjCo5EY7doktLY4-Go4iNNEBGS-uONFwhLd8VpUF9Bn2KCTShVOwgQdwhitPIGuYF3jyRTKW4MKcl05oxWspHtpc7Nd0jqjsjL8skN6s-k2n0cPo5-1tG5f6tpUXu15LIS_Z4In_1UfoxJElQ</recordid><startdate>20121201</startdate><enddate>20121201</enddate><creator>Sedaghat, Amin</creator><creator>Ebadi, Hamid</creator><creator>Mokhtarzade, Mehdi</creator><general>Wiley Subscription Services, Inc</general><scope>8FD</scope><scope>FR3</scope><scope>H8D</scope><scope>KR7</scope><scope>L7M</scope></search><sort><creationdate>20121201</creationdate><title>Image Matching of Satellite Data Based on Quadrilateral Control Networks</title><author>Sedaghat, Amin ; Ebadi, Hamid ; Mokhtarzade, Mehdi</author></sort><facets><frbrtype>5</frbrtype><frbrgroupid>cdi_FETCH-proquest_journals_12664270613</frbrgroupid><rsrctype>articles</rsrctype><prefilter>articles</prefilter><language>eng</language><creationdate>2012</creationdate><topic>Landsat satellites</topic><topic>Photogrammetry</topic><topic>Scientific imaging</topic><toplevel>peer_reviewed</toplevel><toplevel>online_resources</toplevel><creatorcontrib>Sedaghat, Amin</creatorcontrib><creatorcontrib>Ebadi, Hamid</creatorcontrib><creatorcontrib>Mokhtarzade, Mehdi</creatorcontrib><collection>Technology Research Database</collection><collection>Engineering Research Database</collection><collection>Aerospace Database</collection><collection>Civil Engineering Abstracts</collection><collection>Advanced Technologies Database with Aerospace</collection><jtitle>Photogrammetric record</jtitle></facets><delivery><delcategory>Remote Search Resource</delcategory><fulltext>fulltext</fulltext></delivery><addata><au>Sedaghat, Amin</au><au>Ebadi, Hamid</au><au>Mokhtarzade, Mehdi</au><format>journal</format><genre>article</genre><ristype>JOUR</ristype><atitle>Image Matching of Satellite Data Based on Quadrilateral Control Networks</atitle><jtitle>Photogrammetric record</jtitle><date>2012-12-01</date><risdate>2012</risdate><volume>27</volume><issue>140</issue><spage>423</spage><pages>423-</pages><issn>0031-868X</issn><eissn>1477-9730</eissn><abstract>Automatic image matching of satellite data is a difficult process due to the complex characteristics of such image pairs, including significant translation, rotation, scaling and illumination differences. 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Une nouvelle méthode est proposée, dans laquelle la première étape est un recalage préliminaire destinéà aligner grossièrement les deux images du couple. Un ensemble dense de coins est ensuite extrait au moyen d'un opérateur de Harris. Les coins conjugués les mieux corrélés sont déterminés et la précision est améliorée au moyen d'un appariement par moindres carrés pour construire dans chaque image un réseau de points de calage à mailles quadrilatérales. Après vérification de la consistance de ce réseau de couples de points, il sert d'appui pour l'appariement des coins restants. Une évaluation complète de la méthode proposée sur différents couples d'images montre son efficacité pour une précision de localisation subpixel. Zusammenfassung Die automatische Bildzuordnung von Satellitenbildpaaren ist wegen der komplexen Eigenschaften dieser Bildpaare, insbesondere den signifikanten Verschiebungen, Rotationen, Maßstabs- und Beleuchtungsunterschieden ein schwieriger Prozess. Hierzu wird eine neue Methode vorgeschlagen, wozu in einem ersten Schritte eine genäherte Registrierung von Eingabe- und Referenzbild durchgeführt wird. Danach erfolgt die Extraktion eines Satzes dichter, markanter Punkte mit dem Harris Operator. Anschließend werden die besten Zuordnungen zwischen homologen Punkten ermittelt, und die Genauigkeit durch Kleinste Quadrate Bildzuordnung weiter verbessert. Als Ergebnis liegt ein präzises Netzwerk von Bildzuordnungen in beiden Bildern vor, das in einem weiteren Schritt auf Konsistenz geprüft wird. Danach lassen sich auch die restlichen Punkte in den Bildern zuordnen. Umfangreiche Überprüfungen der vorgeschlagenen Methode mit einem Satz von Bildpaaren verschiedener Sensoren bestätigen die Effizienz und die erreichbare Subpixelgenauigkeit. Resumen La correspondencia automática de imágenes satelitales es un proceso difícil debido a las complejas características de tales pares de imágenes, que incluyen traslaciones, rotaciones, cambios de escala y cambios de iluminación significativos. Se propone un nuevo método en el que, inicialmente, se realiza un alineamiento grosero de las imágenes de entrada y de referencia. A continuación se extrae un conjunto denso de puntos de interés usando el operador de Harris. Se determinan algunos puntos conjugados y se mejora su precisión por correlación mínimo cuadrática construyendo una precisa red de control en las dos imágenes. Ya determinada la consistencia de la red de pares establecida, ésta se usa como marco para establecer la correspondencia de los puntos de interés restantes. Las evaluaciones del método propuesto en una variedad de pares de imágenes de distintos sensores prueban su eficiencia con precisión subpíxel. 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| ispartof | Photogrammetric record, 2012-12, Vol.27 (140), p.423 |
| issn | 0031-868X 1477-9730 |
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