面向遥感影像匹配的特征点检测算子性能评估

发布时间：2017-06-16 03:07

  本文关键词：面向遥感影像匹配的特征点检测算子性能评估，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：在基于特征点的匹配方法中,特征点检测是非常关键的步骤,直接影响到匹配的效果.为了确立遥感影像匹配过程中特征点算子的选择依据,本文从光谱、时相和尺度(分辨率)3个方面,选择不同类型的遥感影像作为实验数据,以特征点重复率作为评估标准,对当前主流的Harris-Laplace、Hessian-Laplace、Do G和M_SER 4种特征点检测算子进行性能评估,并分析了每一种算子的优缺点和适用范围.实验结果表明:在光谱和时相方面,Hessian-Laplace的平均重复率达到40%,性能最好,其次为Harris-Laplace和Do G,而M_SER的性能相对较弱;而对于尺度方面,M_SER表现出最好的性能,平均重复率达到35%,其次为Hessian-Laplace,而Harris-Laplace和Do G的性能较弱.
【作者单位】： 西南交通大学高速铁路运营安全空间信息技术国家地方联合工程实验室;四川省应急测绘与防灾减灾工程技术研究中心;
【关键词】： 遥感影像 影像匹配 特征点检测 重复率
【基金】：国家973计划资助项目(2012CB719901) 国家自然科学基金资助项目(41401369,41401374)
【分类号】：TP751
【正文快照】： 在遥感影像分析和处理过程中,影像匹配是诸多遥感应用(如影像配准、影像镶嵌和影像融合等)的基本预处理步骤[1-3].目前,基于特征点的方法是研究较为成熟、应用较为广泛的影像匹配方法[4-6].该方法首先需要在影像间进行特征点检测,然后利用特征点之间的相似性进行匹配.由于多传

  本文关键词：面向遥感影像匹配的特征点检测算子性能评估，，由笔耕文化传播整理发布。

本文编号：454221