以 SPOT-5 衛星影像（綠波段）為主影像，
Formasat-2 衛星影像（紅外波段）為附屬影像，拍 攝地點為中壢郊區，其主、附屬影像如圖13 所示。
由圖13 可知，兩張影像的輻射分布差異很大，
無法利用SIFT 找出特徵點並進行匹配，因此以人 工的方式點選4 個特徵點，並求出仿射轉換的係數，
以進行後續的匹配。接著利用 Canny 運算元萃取 主影像與附屬影像中的邊緣線，並匹配其邊緣點，
共獲得1,608 組初始共軛點對；緊接著將影像分塊 以及輻射參數調整後，利用最小二乘匹配法作更進 一步的匹配，共獲得 506 組共軛點對，再經 95%
信心水準下進行粗差濾除後，剩餘116 組共軛點對，
粗差濾除後的共軛點對分布如圖14 所示。同實驗 一，將三種不同的匹配方式進行共軛點對與精度的 比較，如表二。
表二 實驗二之不同方法比較表
方法一 方法二 方法三 原始點對數 1,608 400 506 粗差濾除後點對數
(95%信心水準) 1,390 206 116
保留率 (%) 86 52 23
仿射轉換單位
權中誤差 (pixels) 0.92 0.68 0.27 由表二得知，只進行特徵匹配其精度同樣是最 低的，而雖然經過粗差濾除後，未執行影像分塊與 輻射參數校正步驟留下來的特徵點較多，保留率也 較大，但其精度卻不及經過分塊與校正後的成果，
這表示輻射分布不同影像進行影像分塊與輻射參 數調整時，可以在保留一定數量的共軛點對下，成 功提升匹配點對的精度。接下來將人工校正與結合 特徵與區域匹配獲得之共軛點對進行整理，並進行 整體粗差濾除後之點對分布如圖15 所示，最後再 利用TPS 進行影像套合，套合影像如圖 16；再將 套合影像與原始影像進行影像鑲嵌，鑲嵌圖及局部 放大影像如圖 17。最後為檢核套合精度，同樣隨 機選取一半的控制點對當作檢核點以計算 RMSE 值，並重複30 次後，計算仿射轉換與 TPS 的平均 值，如圖18。
圖13 實驗二之主影像與附屬影像
圖14 結合特徵匹配、區域匹配及粗差濾除後之共軛點對分布圖
圖15 控制點對分布圖
圖16 套合影像
圖17 實驗二之重疊分割局部放大影像
圖18 實驗二之隨機連續 30 次套合精度圖 由圖17 之鑲嵌影像可看出，埤塘、道路與農
田皆能正確地套合在一起。另由圖18 之計算結果 得知，仿射轉換的RMSE 平均值為 0.54 pixels，TPS 的RMSE 平均值為 0.50 pixels，表示 TPS 之套合精 度比仿射轉換之精度來的較佳。
6. 結論
一、 本研究首先測試輻射分布相近影像，SIFT 演 算法可以獲取大量的控制點對，並且成功地將 影像精確的套合在一起。而測試輻射分布差異 0.44
0.46 0.48 0.50 0.52 0.54 0.56 0.58 0.60
2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30
仿射 薄板樣條
較大影像時，SIFT 將失效，則改以人工方式 選取控制點，雖然所得到控制點對的數量較輻 射分布相近的影像來的少，但仍成功的將兩張 影像完成套合。
二、無論是輻射分布相近或是差異較大的影像，執 行影像分塊與輻射參數調整兩個步驟，其獲得 之共軛點對精度都比未執行還要來的好，也可 萃取出一定數量的共軛點對，這表示影像分塊 與輻射參數調整對最小二乘匹配是有幫助 的。
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1 Professor, Center for Space and Remote Sensing Research, National Received Date: Jul. 14, 2009
2 Central University Revised Date: Aug. 26, 2009
2 Ph. D. Candidate, Geomatics Group, Department of Civil Engineering, Accepted Date: Oct. 16, 2009
National Central University
3 Master, Geomatics Group, Department of Civil Engineering, National Central University
* . Corresponding author, Phone: 886-3-3652242, E-mail: [email protected]