方差與協方差分量於Radarsat-1地塊影像匹配之研究

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王佳珮(Chia-Pei Wang) 查詢紙本館藏

畢業系所

土木工程學系

論文名稱

方差與協方差分量於Radarsat-1地塊影像匹配之研究
(Investigation on Image Matching by Variance-Covariance Components)

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摘要(中)

衛載SAR影像方位參數之求解，是以檔頭資料所提供之衛星位置為初始值代入平差模式進行求解，並加入數值地形模型資訊來建立物空間與像空間之關係，以求取地塊影像，本研究即以此地塊影像出發，以進行影像匹配之研究。
本研究試圖以方差與協方差分量加入影像匹配中，期許能改善其匹配精度。本研究以最佳不變二次無偏差估計式（BIQUE)進行方差與協方差分量估計，此法中最重要的步驟是進行分塊，在此採用類別間方差法（Between-class variance）。以此法將約化觀測量分為兩塊，在此會得到兩個方差分量和一個協方差分量，分別有其對應的陪伴矩陣，共三個陪伴矩陣。由方差與協方差分量及陪伴矩陣構成協方差矩陣，然後經由迭代過程達到收斂之後，可得修正後的協方差矩陣，將之求逆可得知各觀測量所對應的權矩陣，此權矩陣可利後續最小二乘匹配法使用。
實驗影像為Radarsat-1影像，加入BIQUE之後，在視窗大小9×9~13×13可改善匹配精度，RMS約可提升0.1 pixels。

摘要(英)

The orientation parameters are solved from the satellite header files information and adjustment model. Then adding digital terrain model is in order to develop relations between object space and image space. In this study, we use the groundel area images to match.
The research studies on image matching by variance and covariance components, and expects to improve the image matching precision. The study uses the best invariant quadratic unbiased estimator (BIQUE). In this way, it is the most important to segment the observations. The research uses the between-class variance to do it. It separates the observations into two parts, so we can get two variance components and one covariance components. The variance and covariance components have its accompanying matrices, so we have three accompanying matrices. To assign the variance and covariance components and to adjust relative weights through iteration until a steady parameter state is reached. After that, the least-squares image matching can use the weights in order to improve on a conventional stochastic model.
The study uses the Radarsat-1 image to test. After weighting in BIQUE, the RMS improves about 0.1 pixels in window sizes between 9×9 to 13×13 pixels.

關鍵字(中)

★ 最佳不變二次無偏差估計式
★ 最小二乘匹配法
★ 方差與協方差分量

關鍵字(英)

★ Best invariant quadratic unbiased estimator
★ Least squares matching
★ Variance and covariance components

論文目次

摘要 I
Abstract II
目錄 III
圖目錄 VI
表目錄 IX
第一章緒論 1
1-1 研究動機 1
1-2文獻回顧 2
1-3 論文架構 4
第二章 SAR地塊影像匹配求解 5
2-1地塊影像匹配求解模式 5
2-2 方差與協方差分量估計 9
2-2-1 方差分量估計的方法 9
2-2-2 方差分量分組依據 11
2-2-3 方差與協方差分量估計陪伴矩陣的設計和初值的給予 12
2-2-4 方差與協方差分量估計求解步驟 14
第三章實驗成果與分析 16
3-1實驗區資料 16
3-1-1外方位參數 16
3-2 地塊影像匹配成果與分析 20
3-2-1 資料說明 20
3-2-2 匹配視窗尺寸討論 24
3-2-2-1 影像匹配之池塘點例子 24
3-2-2-2影像匹配之道路點例子 25
3-2-3 BIQUE調權成果分析 25
3-2-3-1調權成果之池塘點例子 25
3-2-3-2調權成果之道路點例子 30
3-2-4 最小二乘匹配成果分析 35
3-2-4-1 池塘部分成果分析 36
3-2-4-2 道路部份成果分析 36
3-2-4-3 整體成果分析 37
3-2-5 誤差直方圖 38
第四章結論與建議 41
4-1結論 41
4-2建議 42
參考文獻 43
附錄A 地塊影像庫 45
附錄B 差分影像和分塊影像 53

參考文獻

王嵐威，「以多項式取代共線式在SPOT立體像對匹配及前方交會上之應用」，碩士論文，國立成功大學測量工程研究所，台南（1995）。
李政道，「特徵匹配於影像起始套合應用之研究」，碩士論文，國立中央大學土木工程研究所，中壢（1999）。
邱文欽，「Radarsat-1 SAR影像最小二乘匹配之研究」，碩士論文，國立中央大學土木工程研究所，中壢（2003）。
張哲豪，「數位影像相關及定位於物空間整合之研究」，碩士論文，國立成功大學航空測量研究所，台南（1990）。
湯德誠，「應用最小範數二次不偏估計法(MINQUE)探討觀測量隨機模式」，碩士論文，國立成功大學航空測量研究所，台南(1988)。
黃金城，「衛載SAR地塊影像匹配之參數最佳化」，碩士論文，國立中央大學土木工程研究所，中壢（2002）。
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Wang, J., M. P. Stewart, M. Tsakiri, ”Stochastic Modeling for Static GPS Baseline Data Processing”, Journal of Surveying Engineering, Vol.124, No. 4, pp. 171-181(1998).

指導教授

吳究(Joz Wu)

審核日期

2004-7-13

推文