鲁云飞
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赵红颖
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刘大平
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晏磊
影像科学与光化学
图像配准技术是近些年来图像处理领域发展迅速的研究方向之一.在遥感领域内,图像配准更是实现图像融合、运动检测、图像校正、图像拼接等应用的一个关键步骤.尽管国内外目前在图像配准方面提出了很多方法,但不同方法适用的图像范围不同,很多时候需要人工干预进行方法的选择.尤其对于无人机这种快速、实时获取图像的新型遥感平台,如何集合不同方法的优点以实现图像自动配准成为了关键性问题.本文在比较分析了基于SIFT和SURF特征提取图像配准方法的各自优势后,提出基于几何矩的方法对图像进行预先分类,从而决定将其分配给何种方法进行配准,实现全程自动化.实验证明,这种图像自动配准方法在拓宽了图像应用范围的同时保证了良好的配准效果.
关键词:
无人机图像
,
自动配准
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SIFT(Scale Invariant Feature Transform)
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SURF(Speeded-Up Robust Features)
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几何矩
程国华
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王阿川
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陈舒畅
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赵宇
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范晓锐
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刘亚檀
液晶与显示
doi:10.3788/YJYXS20163106.0604
针对遥感影像本身存在纹理差异，特征点提取不均匀的自动配准问题，提出了一种新的多源遥感影像高精度自动配准方法。首先，对 Harris算子进行了改进，使其提取特征点覆盖范围更广；然后，对影像进行分块处理，对每块用文章改进的 Harris算子进行特征点提取，并采用分块迭代剔除策略，保证了特征点在整幅影像中的均匀分布和非冗余分布；其次提出了金字塔-双向-最小二乘多匹配算法进行影像匹配，完成了最终同名点选取；最后利用小三角形面元 TIN 对影像进行了精确纠正。实验结果表明本文方法获取同名点均匀合理，能够更好地实现多源遥感影像的高精度配准，具有一定实际意义。
关键词:
遥感影像
,
Harris算子
,
自动配准
