基于RANSAC和信息熵约束的遥感图像配准算法研究

发布时间：2024-04-03 01:40

　　遥感图像的特征提取和匹配是近年来的研究热点,在保证算法效率的前提下提高遥感图像的匹配精度是当下的难点。遥感图像配准的主要步骤为特征提取、特征描述和特征匹配。本文针对遥感图像配准中特征提取算法和匹配算法进行研究,分别提出了改进算法。随机抽样一致性(Random Sample Consensus:RANSAC)算法是图像匹配阶段常用的的方法,它通过估计模型参数去除匹配阶段产生的错误匹配点。传统RANSAC算法在求解过程中迭代次数没有上限,大量抽取样本和求解单应矩阵会加大匹配的运算量和匹配耗时,并且导致求取的单应矩阵精度不高。针对传统的RANSAC算法的缺点和问题,本文在SURF特征提取算法的基础上,提出了一种改进的RANSAC算法,首先通过减少求解单应性矩阵的迭代次数来提高算法效率。然后,减少单应性矩阵验证的时间,快速舍弃不合理矩阵。最后更新样本集,使产生的单应性矩阵是最优的结果。实验结果表明,本文算法在提高了单应矩阵精度的前提下,减少了算法的执行时间。针对KAZE算法在遥感图像配准过程中存在的检测速度慢和误匹配的问题,本文提出了一种改进的基于信息熵约束和KAZE特征提取的预处理算法。该算...

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【部分图文】：

图2.1图像配准流程图

北方民族大学2020届硕士学位论文第二章遥感图像配准相关理论-12-图2.1图像配准流程图2.4遥感图像配准经典算法2.4.1尺度不变特征变换（Scale-invariantfeaturetransform，SIFT）算法SIFT，即尺度不变特征变换（Scale-invarian....

图2.2SIFT特征点提取

北方民族大学2020届硕士学位论文第二章遥感图像配准相关理论-13-图2.2SIFT特征点提取（1）构建尺度空间为了使计算机能够识别物体在不同尺度下的特征，需要构建尺度空间。SIFT算法利用高斯核函数与图像卷积的操作来构造不同尺度下的高斯金字塔图像，其关系表示如下：),y,x(G....

图2.3高斯金字塔

北方民族大学2020届硕士学位论文第二章遥感图像配准相关理论-14-图2.3高斯金字塔高斯金字塔的组数即层数N的计算公式表示如下：)}N,M{min(log,0t,t)}N,M(min{logN22（（2.16）式（2.16）中)N,M(表示图像的长和宽，t为塔顶图像的最小位数的....

图2.4高斯差分图

北方民族大学2020届硕士学位论文第二章遥感图像配准相关理论-14-图2.3高斯金字塔高斯金字塔的组数即层数N的计算公式表示如下：)}N,M{min(log,0t,t)}N,M(min{logN22（（2.16）式（2.16）中)N,M(表示图像的长和宽，t为塔顶图像的最小位数的....

本文编号：3946520