基于FAST和DAISY的遥感图像配准算法

发布时间：2017-10-06 14:28

  本文关键词：基于FAST和DAISY的遥感图像配准算法

  更多相关文章： 遥感图像配准 FAST算法 DAISY描述符 RANSAC算法 二次线性插值

【摘要】：图像配准是计算机视觉中诸多问题的基础,基于图像特征的配准方法仍然是该领域的研究热门。为了提高算法的效率,拥有更好的实用性,提出了一种基于FAST-DAISY的遥感图像配准方法。首先运用FAST算法提取特征点,提出分配主方向的方法,利用DAISY算法建立描述符,得到特征点集后,使用RANSAC(随机抽样一致性)算法剔除误匹配点对,最终估计仿射变换参数,利用二次线性插值法得到配准后的遥感图像。实验结果表明,算法对于平移、旋转、灰度差异、地物差异、位置差异、小尺度差异和噪声干扰的遥感图像有较好的配准效果,匹配时间通常介于SIFT与SURF-DAISY算法之间,算法在实用性上有较大优势。
【作者单位】： 南京理工大学计算机科学与工程学院;
【关键词】： 遥感图像配准 FAST算法 DAISY描述符 RANSAC算法 二次线性插值
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61273251) 国家“十二五”民用航天技术预先研究项目(D040201)
【分类号】：TP751
【正文快照】： 0引言图像配准技术是计算机视觉、图像处理的基础,其配准效果的优劣对诸多后续工作有着直接而深远的影响[1]。配准技术广泛运用于计算机视觉、遥感技术、医学图像处理等[2,3]领域,寻找高效的配准技术显得至关重要。图像配准的目标在于寻找变换图像与参考图像间的对应关系,分为

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：983297