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小波理論應用於影像套合之研究

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Academic year: 2021

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圖 2- 2  定義特徵點之圖型(Pattern) 2.  興趣點(Interest Point)選取
圖 2- 3  逐步擴大比較窗之非局部最大壓縮 2-2  小波特徵萃取 傳統之頻率域分析技術如傅力葉分析,乃利用多頻率之正弦及餘弦函數疊 加,將訊號分解以進行分析。然而,由於其平滑之特性,正弦函數面對變化劇烈 之訊號時,擬合效果不甚理想,對於不連續及區域性之變化敏感度較低[Graps, 1995]。 小波分析以類似原理運作,但利用一有限且不規則之小波母函數(Mother Wavelet),變化其尺度後對訊號進行擬合。小波分析利用不規則之母函數進行 分析,故對不連續之偵測能力較傅力葉分析為佳,影像中之邊緣線即
圖 2- 5 ISPRS 立體像對 圖 2- 5之影像經 TDGO 運算元萃取,選取出 IV 值較大的 100 點,標註於原 影像後,即為圖 2- 6。 圖 2- 6 ISPRS 立體像對經 TDGO 運算元萃取之特徵點位圖 標準樣本影像經小波方法進行特徵萃取,選出小波轉換梯度向量模數較大 之 100 點並標註於原影像後,可得圖 2- 7。(a)suburb_l.tif (b)suburb_r.tif(a)suburb_l.tif(b)suburb_r.tif
圖 2- 7 ISPRS 立體像對經小波方法萃取之特徵點位圖 將試驗樣本改為翡翠水庫影像,大小為 512*512,以兩方法分別進行萃取, 成果如表 2- 2。 表 2- 2  翡翠水庫衛星影像特徵萃取成果記錄 TDGO 運算元 小波方法 搜尋窗邊長 3 * Thd 13 85 壓縮窗邊長 5 5 運算時間(秒) 4 2 初選點位 632 * 結果點位 185 198 將表 2- 2 TDGO 運算元萃取成果選出 IV 值較高之前 100 點,及小波方法萃取成 果中小波轉換梯度向量模數較大之前 100 點,分
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