一种结合区域选择和SIFT算法的遥感图像配准方法
针对SIFT算法存在提取特征点数目大、运算速度慢、匹配点正确率不高的问题,提出一种基于区域选择和SIFT的遥感图像配准方法.首先对遥感图像进行粗配准,按照粗配准系数获得图像系列的重叠区.分割重叠区域,利用二维小波变换对分割图像进行变换得到其三个方向的高频分量,计算其高频能量总和,选取能量值最大的图像块代替原图像按照SIFT算法进行配准.改进后的方法不仅能够避免传统SIFT配准提取冗余干扰特征点,且能够加快匹配速度,提高匹配点正确率,尤其适用于大幅遥感图像配准.实验结果表明,该改进算法能够获得较高的配准精度且配准效率高.
SIFT算法、区域选择、图像配准、小渡变换
43
TP751(遥感技术)
中央高校基本科研业务费专项中南大学项目;国家高技术研究发展计划(863计划);国家自然科学基金;国家自然科学基金
2015-03-12(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
69-74