不规则量化SIFT的遥感影像匹配

发布时间：2017-11-25 15:21

  本文关键词：不规则量化SIFT的遥感影像匹配

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【摘要】：SIFT算法描述子均匀量化局部区域的位置和梯度角,难以有效解决描述子局部几何失真的问题。该文改进SIFT描述子的汇聚策略,将描述区域不规则分割(位置量化)与梯度角方向柱递减(方向量化)相结合,提高特征描述子抵抗局部几何失真的能力。将本文算法与原SIFT描述子进行比较,使用不同条件的遥感影像对测试,从匹配点对数量、时间耗损和稳定性等方面进行对比试验,验证了不规则量化描述子有较强的独特性和鲁棒性。
【作者单位】： 辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院;中国测绘科学研究院;国家测绘工程技术研究中心;
【分类号】：TP751
【正文快照】： 2.中国测绘科学研究院,北京100830;3.国家测绘工程技术研究中心,北京100039)0引言图像匹配是将来自不同条件(不同传感器、不同时间、天气状况、照度和位置等)的两幅或多幅影像进行空间上的对准,从而获得不同图像特征集间的映射关系,为后期图像处理提供参数做准备。它是多种图

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本文编号：1226482