基于Marr小波改进的SIFT算法的遥感影像配准

摘要：

针对遥感图像配准方法中错误匹配点对过多、配准效率低和其他性能,提出了一种基于小波的遥感图像配准方法.首先,利用尺度空间理论下的Marr小波对参考图像和待配准图像进行特征提取,然后利用欧氏距离对参考图像和待配准图像的特征点进行初配准,再根据随机采样一致法,对初配淮结果进行精配准.为了验证方法的有效性,选择无人机实时航拍图像、不同时相变化遥感图像以及遥感不同高度的遥感图像.实验结果表明:该方法与SIFT (Scale Invariant Feature Transform)算法以及其他改进SIFT算法相比可以有效剔除错误匹配点对,提高了配准精度,同时提高配准效率两倍以上.该方法可以应用于不同遥感数据源,能够有效地提高配准精度,降低配准时间.

关键词：遥感图像配准、Marr小波、欧氏距离、随机采样一致法

所属期刊栏目：34

分类号：TP79(遥感技术)

资助基金：中国人民解放军总装备部装备预研基金项目61421070101162107002;辽宁省自然科学基金面上项目20170540426

在线出版日期：2019-07-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：622-629