基于U-net分割与HEIV模型的遥感图像配准方法

摘要：

在利用航拍遥感图像进行土地测量与变化检测时,需要对图像进行配准处理.为实现目标区域的高精度匹配,提出一种遥感图像配准方法.对图像进行U-net分割,以适用于小样本数据集的处理,针对不同区域特征的误差,将变量含异质噪声模型应用于配准参数估计,提高目标区域的配准精度.实验结果表明,与基于Harris角点的配准方法相比,该方法的全局平均配准精度提高41.39％,与基于SIFT特征点的配准方法相比,其感兴趣区域的平均配准精度提高16.67％.

关键词：图像配准、图像分割、变量含异质噪声模型、结构化总体最小二乘、目标区域权值

所属期刊栏目：45

分类号：TP751.1(遥感技术)

资助基金：国家自然科学基金41274012;工信部民机专项MJZ-2016-S-44

在线出版日期：2019-12-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：249-255