本文關鍵詞：面向遙感影像匹配的特征點檢測算子性能評估，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：在基于特征點的匹配方法中,特征點檢測是非常關鍵的步驟,直接影響到匹配的效果.為了確立遙感影像匹配過程中特征點算子的選擇依據,本文從光譜、時相和尺度(分辨率)3個方面,選擇不同類型的遙感影像作為實驗數據,以特征點重復率作為評估標準,對當前主流的Harris-Laplace、Hessian-Laplace、Do G和M_SER 4種特征點檢測算子進行性能評估,并分析了每一種算子的優(yōu)缺點和適用范圍.實驗結果表明:在光譜和時相方面,Hessian-Laplace的平均重復率達到40%,性能最好,其次為Harris-Laplace和Do G,而M_SER的性能相對較弱;而對于尺度方面,M_SER表現出最好的性能,平均重復率達到35%,其次為Hessian-Laplace,而Harris-Laplace和Do G的性能較弱.
【作者單位】： 西南交通大學高速鐵路運營安全空間信息技術國家地方聯(lián)合工程實驗室;四川省應急測繪與防災減災工程技術研究中心;
【關鍵詞】： 遙感影像 影像匹配 特征點檢測 重復率
【基金】：國家973計劃資助項目(2012CB719901) 國家自然科學基金資助項目(41401369,41401374)
【分類號】：TP751
【正文快照】： 在遙感影像分析和處理過程中,影像匹配是諸多遙感應用(如影像配準、影像鑲嵌和影像融合等)的基本預處理步驟[1-3].目前,基于特征點的方法是研究較為成熟、應用較為廣泛的影像匹配方法[4-6].該方法首先需要在影像間進行特征點檢測,然后利用特征點之間的相似性進行匹配.由于多傳

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本文編號：454221