針對KAZE算法在遙感圖像配準過程中存在的檢測速度慢和誤匹配的問題,本文提出了一種改進的基于信息熵約束和KAZE特征提取的預處理算法。首先采用非重疊滑動窗口遍歷遙感圖像并分割窗口,計算分割后窗口區(qū)域的信息熵。然后,根據獲取的信息熵形成的直方圖,選取適當閾值來保留具有高信息熵的圖像局部區(qū)域用于KAZE算法特征提取。最后,采用RANSAC算法去除誤匹配以優(yōu)化匹配結果。在SPOT、高分二號等衛(wèi)星數據上的實驗結果表明,本文算法相比于KAZE算法的特征點匹配精度分別提升了0.2%和0.3%,算法運行時間分別降低了70%和53%。 

【文章來源】：光學精密工程. 2020,28(08)北大核心EICSCD

【文章頁數】：10 頁

【文章目錄】：
1 引 言
2 KAZE算法原理
    2.1 非線性尺度空間構造
    2.2 特征點檢測與定位
    2.3 確定特征點主方向
    2.4 描述特征向量
3 一種用于加速KAZE特征提取的預處理算法
    3.1 基于信息熵約束的特征點篩取
        3.1.1 圖像分割
        3.1.2 局部信息熵提取
    3.2 特征點匹配
4 實驗與分析
    4.1 實驗數據
    4.2 實驗效果度量標準
    4.3 實驗分析
        4.3.1 本文算法對特征點數的影響趨勢
        4.3.2 算法時間分析
        4.3.3 算法對比
5 結 論


【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：3199082