Image registration is a fundamental task in remote sensing image processing that is used to match two or more images taken, for example, at different times, from different sensors or from different view points. In this dissertation, we have evolved and combined two distinct techniques namely Mutual Information (MI) and Scale Invariant Feature Transform (SIFT) to extend their applicability for multimodal SAR-Optical and SAR-SAR matching respectively. We analyze the performance of MI for very high resolution remote sensing images and evaluate (feature extraction, classification, segmentation, discrete optimization) for improving its accuracy, applicability and processing time for VHR images (mainly TerraSAR-X and IKONOS-2) acquired over dense urban areas. We also analyze changes to improve the feature detection, identification and matching steps of the SIFT processing chain for multimodal SAR images.     «

Image registration is a fundamental task in remote sensing image processing that is used to match two or more images taken, for example, at different times, from different sensors or from different view points. In this dissertation, we have evolved and combined two distinct techniques namely Mutual Information (MI) and Scale Invariant Feature Transform (SIFT) to extend their applicability for multimodal SAR-Optical and SAR-SAR matching respectively. We analyze the performance of MI for very high...     »

Bildregistrierung ist eine grundlegende Aufgabe der Verarbeitung von Fernerkundungsbildern. Sie wird z.B. verwendet, um zwei oder mehrere Bilder, die zu verschiedenen Zeitpunkten, von verschiedenen Sensoren oder aus unterschiedlicher Perspektive aufgenommen wurden, miteinander zu vergleichen. In dieser Arbeit haben wir zwei unterschiedliche Methoden entwickelt und kombiniert, nämlich gegenseitige Information (MI) und Scale Invariant Feature Transform (SIFT), um ihre Anwendbarkeit auf multimodale SAR-optische und SAR-SAR-Bildanpassung zu erweitern. Wir analysieren die Leistung von MI für besonders hoch aufgelöste Bilder der Fernerkundung und beurteilen diverse Methoden für die Verbesserung der Genauigkeit, der Anwendbarkeit und der Laufzeit für VHR Bilder von dicht besiedelten städtischen Gebieten. Außerdem werden Verbesserungen der SIFT Prozesskette analysiert. Dadurch kann dessen Anwendung auf multimodale SAR-Bilder optimiert werden.     «

Bildregistrierung ist eine grundlegende Aufgabe der Verarbeitung von Fernerkundungsbildern. Sie wird z.B. verwendet, um zwei oder mehrere Bilder, die zu verschiedenen Zeitpunkten, von verschiedenen Sensoren oder aus unterschiedlicher Perspektive aufgenommen wurden, miteinander zu vergleichen. In dieser Arbeit haben wir zwei unterschiedliche Methoden entwickelt und kombiniert, nämlich gegenseitige Information (MI) und Scale Invariant Feature Transform (SIFT), um ihre Anwendbarkeit auf multimodale...     »