全部 标题 作者
关键词 摘要

OALib Journal期刊
ISSN: 2333-9721
费用:99美元

查看量下载量

相关文章

更多...

基于FAST和SURF的遥感图像自动配准方法

DOI: 10.6046/gtzyyg.2012.02.06, PP. 28-33

Keywords: 遥感图像,自动配准,FAST,SURF,高斯金字塔

Full-Text   Cite this paper   Add to My Lib

Abstract:

提出了基于加速分割检测特征(featuresfromacceleratedsegmenttest,FAST)和加速鲁棒性特征(speeded-uprobustfeatures,SURF)的遥感图像自动配准方法。首先对参考图像与待配准图像进行HSI变换和高斯金字塔建立;然后检测并提取FAST角点,计算各角点的SURF描述子,用K-D树匹配搜索策略得到2幅图像的匹配点对;再使用最小二乘迭代法剔除错误匹配点并拟合几何变换系数;最后执行几何变换,得到配准后的图像。将该方法分别与基于SURF自动配准方法和ENVI软件中自动获取配准点的方法进行对比实验,结果表明,利用该方法能够获得更多的匹配点对,具有更高的几何配准精度,但在尺度不变性方面略逊于SURF算法。

References

[1]  童庆禧,张兵,郑芬兰.高光谱遥感原理、技术与应用[M].北京:高等教育出版社,2008:7.
[2]  石光明,王晓甜,张犁,等.基于方向滤波器消除遥感图像孤立条带噪声的方法[J].红外与毫米波学报,2008,27(3):214-218.
[3]  相里斌,赵葆常,薛鸣球.空间调制干涉成像光谱技术[J].光学学报,1998,18(1):18-22.
[4]  计忠瑛,相里斌,王忠厚,等.干涉型超光谱成像仪的星上定标技术研究[J].遥感技术与应用,2004,19(4):280-283.
[5]  Rouse J W,Haas R H,Schell J A,et al.Monitoring Vegetation Systems in the Ggreat Plains with ERTS[C] //Third Earth Resources Technology Satellite-1 Symposium.Washington.DC.NASA,1973,1:309-317.
[6]  Horn B K P,Woodham R J.Destriping Landsat MSS Images by Histogram Modification[J].Com Graph Image Process,1979,10(1):69-83.
[7]  Jordan C F.Derivation of Leaf-area Index from Quality of Light on the Forest Floor[J].Ecology,1969,50(4):663-666.
[8]  Kautsky J,Nichols N K,Jupp D L B.Smoothed Histogram Modification for Image Processing[J].Computer Vision Ggraphic and Image Processing,1984,26(3):271-291.
[9]  Pearson R L,Miller D L.Remote Mapping of Standing Crop Biomass for Estimation of the Productivity of the Shortgrass Prairie[C] //Proceedings of the English International Symuposium on Remote Sensing of Environment,1972,2:1375-1381.
[10]  Friedman J H,Bentley J L,Finkel R A.An Algorithm for Finding Best Matches in Logarithmic Expected Time[J].ACM Transactions on Mathematical Software,1977,3(3):209-226.

Full-Text

Contact Us

service@oalib.com

QQ:3279437679

WhatsApp +8615387084133