基于Marr小波改进的SIFT算法的遥感影像配准

论文摘要

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,对初配准结果进行精配准。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。

论文目录

• 1 引 言
• 2 基于小波的SIFT遥感配准算法
•   2.1 图像配准数学描述
•   2.2 尺度空间Marr小波特征提取
•   2.3 双层图像特征点匹配算法
• 3 仿真实验和结果分析
• 4 结 语

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 张海涛,金燕,刘万军

关键词: 遥感图像配准,小波,欧氏距离,随机采样一致法

来源: 遥感技术与应用 2019年03期

年度: 2019

分类: 基础科学,信息科技,工程科技Ⅱ辑

专业: 工业通用技术及设备,自动化技术

单位: 辽宁工程技术大学软件学院

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)

分类号: TP751

页码: 622-629

总页数: 8

文件大小: 9471K

下载量: 240