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基于異常區(qū)域的高分辨率遙感圖像配準

2017-12-11 | rar | 0.92 MB | 次下載 | 2積分

資料介紹

  在對多時相高分辨遙感圖像進行配準時,由于成像條件差異,圖像間存在的地物變化與相對視差偏移兩類典型異常區(qū)域會影響配準精度。針對上述配準中存在的問題,提出一種基于異常區(qū)域感知的多時相高分辨率遙感圖像配準方法,包括粗匹配和精配準兩個階段。尺度不變特征變換( SIFT)算法考慮到尺度空間屬性,不同尺度空間提取的特征點在圖像中對應不同大小的斑塊,高尺度空間提取的特征點對應圖像中的大斑點,其對應地物相對穩(wěn)定、不易發(fā)生變化。首先,利用SIFT算法提取高尺度空間特征點完成圖像快速粗匹配;其次,利用灰度相關性度量對圖像塊進行相對偏移量統(tǒng)計分類以感知視差偏移區(qū)域,同時結合空間約束條件,確定低尺度空間特征點的有效提取區(qū)域以及匹配點搜索范圍,完成圖像精配準。實驗結果表明,將該方法用于多時相高分辨遙感圖像配準,可有效抑制異常區(qū)域?qū)μ卣鼽c提取的影響進而提高配準精度。

基于異常區(qū)域的高分辨率遙感圖像配準

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