發(fā)布時間：2018-04-25 18:20

  本文選題：遙感圖像配準 + 改進的加速魯棒特征算法��； 參考：《天津大學學報(自然科學與工程技術(shù)版)》2017年10期

【摘要】：為了進一步加快遙感圖像配準速度,同時使其配準精度有所提高,提出了一種基于小波域改進加速魯棒特征(speeded up robust features,SURF)的遙感圖像配準算法.首先采用小波變換將基準圖像和待配準圖像分別分解獲得其低頻和高頻分量;然后對低頻分量提出改進SURF以得到粗配準點對:采用主成分分析(principal component analysis,PCA)對描述子降維,依據(jù)雙向配準準則實現(xiàn)特征點的粗配準;接著利用兩次距離閾值不同的隨機抽樣一致(random sample consensus,RANSAC)算法分級篩選出精配準點對;最后運用最小二乘法擬合幾何變換參數(shù)完成配準.實驗結(jié)果表明,與尺度不變特征變換(scale invariant feature transform,SIFT)算法、SURF算法、多尺度配準小波域SURF算法、基于NSCT(non-subsampled contourlet transform)和SURF的算法相比,本文算法不僅配準速度大大加快,同時配準精度也得到提高.
[Abstract]:In order to accelerate the registration speed of remote sensing image and improve the registration accuracy, a remote sensing image registration algorithm based on speeded up robust features (SURF) is proposed. Firstly, wavelet transform is used to decompose the base and registration images to the low frequency and high frequency components. Then we propose an improved SURF for the low frequency component to get the rough matching point pair: the main component analysis (principal component analysis, PCA) is used to reduce the dimension of the descriptor, and the rough registration of the feature points is realized on the basis of the bidirectional registration criterion. Then, the random sampling (random sample consensus, RANSAC) is used to screen out the random sampling of the two distance thresholds. The results show that the scale invariant feature transform (SIFT) algorithm, the SURF algorithm, the multi-scale registration wavelet domain SURF algorithm, and the NSCT (Non-subsampled contourlet transform) and SURF algorithms are compared with the results of the least square method. The method not only speeds up the registration speed greatly, but also improves the registration accuracy.

【作者單位】： 南京航空航天大學電子信息工程學院;中國地質(zhì)科學院礦產(chǎn)資源研究所國土資源部成礦作用與資源評價重點實驗室;國土資源部地質(zhì)信息技術(shù)重點實驗室;成都理工大學國土資源部地學空間信息技術(shù)重點實驗室;蘭州大學甘肅省西部礦產(chǎn)資源重點實驗室;東華理工大學江西省數(shù)字國土重點實驗室;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(61573183) 國土資源部成礦作用與資源評價重點實驗室開放基金資助項目(ZS1406);國土資源部地質(zhì)信息技術(shù)重點實驗室開放基金資助項目(217) 成都理工大學國土資源部地學空間信息技術(shù)重點實驗室開放基金資助項目(KLGSIT2015-05) 蘭州大學甘肅省西部礦產(chǎn)資源重點實驗室開放基金資助項目(WCRMGS-2014-05) 江西省數(shù)字國土重點實驗室開放基金資助項目(DLLJ201412)~~
【分類號】：TP751

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本文編號：1802432