基于邻域投票和Harris-SIFT特征的低空遥感影像匹配

发布时间：2017-12-19 04:10

  本文关键词：基于邻域投票和Harris-SIFT特征的低空遥感影像匹配

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【摘要】：文中提出一种基于邻域投票和改进的Harris-SIFT特征的低空遥感影像匹配方法。首先用NMS算法提取多尺度的Harris-SIFT特征并对其进行方向描述,然后根据最近邻与次近邻特征点距离之比确定初始匹配点对,最后通过近邻域选择投票的方法剔除候选点中的虚假匹配点,进而实现低空遥感影像的配准。实验表明该算法在获得充足匹配点且保证匹配精度的同时,明显提高影像匹配的效率。
【作者单位】： 东华理工大学测绘工程学院;广西空间信息与测绘重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(41161069) 广西空间信息与测绘重点实验室资助课题(13-051-14-18,11-031-08-26)
【分类号】：P237
【正文快照】： 影像匹配即通过一定的匹配算法在两幅或多幅影像之间识别同名点的过程。现有的匹配方法[1]主要有特征匹配、灰度匹配以及相位匹配。就低空遥感影像的匹配而言,由于低空遥感平台[2]的不稳定造成影像间重叠度不规则、比例尺不一致等问题,传统基于灰度的匹配方法具有很大的局限性

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本文编号：1306819