基于改进ORB算法的遥感图像自动配准方法   总被引：1，自引：0，他引：1  

张云生  邹峥嵘 《国土资源遥感》2013,25(3)

针对遥感图像自动配准的问题,提出了一种基于改进定向二进制简单描述符(oriented brief,ORB)算法的遥感图像自动配准方法.该方法主要由3个步骤组成:首先是特征匹配,利用改进的ORB算法提取特征点,并建立描述符进行匹配,获取初始控制点;然后采用随机采样一致性方法,结合变换参数估计,剔除可能的错误匹配;最后利用最小二乘法估计的变换参数,对图像进行几何纠正.分别利用2组卫星光学遥感图像和1组SAR图像进行基于改进ORB算法的自动配准方法试验,并与基于尺度不变特征变换(scale-invariant feature tramsform,SIFT)算法和加速鲁棒性特征(speeded up robust features,SURF)算法的自动配准方法进行了比较.试验结果表明,该方法能获得与SIFT算法和SURF算法相当或者更高的配准精度,并在配准效率上有较大提高.  相似文献   

光学卫星影像配准同名点快速提取方法     

赵鑫  王萍  李慧  荆林海  赵晓晴 《测绘科学》2021,46(10):98-107

针对多源高分辨率遥感图像控制点提取时存在错误匹配点多、分布不均匀、大幅面图像特征提取效率低等问题,该文基于传统的尺度不变特征变换(SIFT)算法提出了一种改进的高分辨率遥感图像配准同名点快速提取方法.该方法首先将待配准图像按网格分块为子图像,并基于地理信息约束得到各子图像对应参考子图像;然后将Shi_Tomasi角点和SIFT描述子结合,在每一对子图像上进行特征点的提取与特征匹配;再利用随机采样一致性(RANSAC)算法和最小二乘迭代法剔除错误匹配点,并基于贪心算法剔除冗余的控制点,最终得到分布均匀的配准同名点.利用平原和山区两组典型多源遥感图像进行了实验,并利用提取的同名点进行图像配准,结果表明,跟传统SIFT方法、采用分区策略的SIFT方法相比,该文算法在同名点数量、匹配点对分布的均匀程度、匹配速度以及配准精度上都有较大的提高,能满足大幅面图像配准的需求.  相似文献   

基于改进Hausdorff距离的图像配准方法     

李伟峰  周金强  方圣辉 《国土资源遥感》2014,(2)

针对多尺度遥感图像灰度差异大的特点,利用特征集形状进行配准,提出了一种改进的Hausdorff距离及相应的图像匹配算法。首先采用基于尺度不变特征转换(scale-invariant feature transform,SIFT)的特征提取方法,提取多尺度图像间的尺度不变特征;然后利用Hausdorff距离作为适应度函数,通过遗传算法(genetic algorithm,GA)寻求图像间的几何变换参数;最后将待配准图像经过几何变换以及重采样与参考图像匹配,实现多尺度遥感图像的配准。实验结果表明,改进的Hausdorff距离算法与传统的Hausdorff相比,具有较高的配准精度和较快的配准速度,且稳定性和抗噪性更高,更适合用于图像配准。  相似文献   

特征级高分辨率遥感图像快速自动配准     

何梦梦  郭擎  李安  陈俊  陈勃  冯旭祥 《遥感学报》2018,22(2):277-292

随着遥感图像分辨率的日益提高,遥感图像的尺寸和数据量也不断地增大,同时随着遥感应用的发展,对图像配准的性能也提出越来越高的要求,基于此,提出一种特征级高分辨率遥感图像快速自动配准方法。首先,对图像进行Haar小波变换,基于小波变换后的近似图像进行配准以提高配准速度;其次,根据不同的遥感图像来源使用不同的特征提取方法(光学图像使用Canny边缘提取算子,SAR图像使用Ratio Of Averages算子),并将线特征转化为点特征;然后,依据特征点间最小角与次小角的角度之比小于某一阈值来确定初始匹配点对;最后,利用改进的随机抽样一致性算法滤除错误匹配点对,并结合分块思想均匀选取匹配点对计算仿射变换参数,进一步提高配准精度。为了验证本文方法的有效性,选择高分辨率World View-2图像、Pleiades图像和Terra SAR图像进行了实验,并与典型的SIFT算法、SURF算法进行比较分析,采用匹配率、匹配效率、均方根误差和时间消耗4个定量评价指标来客观评价算法的配准性能。实验结果表明,本文方法具有较好的有效性,且在不同的情况下具有较高的配准精度。本文提出的特征级高分辨率遥感图像快速自动配准方法,多组高分辨率遥感图像数据的配准实验结果表明该方法能快速实现并具有较高的配准精度和较好的鲁棒性。  相似文献   

改进SIFT算法和NSCT相结合的遥感图像匹配算法     

宋佳乾  汪西原 《测绘通报》2018,(9)

基于无下采样Contourlet变换(NSCT)在图像分解方面的优势,结合改进SIFT算法,提出了一种对遥感图像进行配准的方法。首先,使用NSCT将参考图像和待匹配图像进行分解,获取遥感图像的低频图像;其次,采用Canny边缘检测得到图像的边缘坐标点,与SIFT算法所获取的图像关键点的坐标比对,去除不稳定的响应点后,得到优化后的匹配点对;最后,对错误匹配点用RANSAC算法提纯。试验研究表明:本文算法可以减少使用单SIFT算法对遥感图像匹配的时间,提高匹配精度,可行且有效。  相似文献   

卷积神经网络特征在遥感图像配准中的应用     

叶发茂  罗威  苏燕飞  赵旭青  肖慧  闵卫东 《国土资源遥感》2019,(2)

遥感图像配准是许多遥感应用的重要步骤之一。卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)提取的图像高层特征在图像分类和检索问题上表现优异,能够克服低层配准特征的表达能力有限、容易受到干扰等问题。因此对利用CNN特征进行遥感图像配准开展研究。首先,针对遥感图像配准问题,对CNN中的全连接层特征和不同聚合大小的卷积层特征进行了研究;然后,对利用CNN特征进行图像配准的方法进行了分析;最后,将CNN特征与尺度不变特征变换(scale-invariant feature transform,SIFT)特征在图像的旋转角度、缩放倍数和亮度依次变换时的配准性能进行了对比分析。实验结果表明,在匹配精度和正确对应点的数量方面,CNN特征比SIFT方法具有更好的匹配性能;对变换后的图像而言,微调后的CNN特征比SIFT特征具有更强的鲁棒性。  相似文献   

基于势函数点分布调整的SIFT图像配准算法     

孙彬  边辉  王培忠 《国土资源遥感》2015,(3)

尺度不变特征转换(scale invariant feature transform,SIFT)是一种广泛应用于图像配准领域的点特征提取算法。针对基于SIFT的图像自动配准算法存在的特征点分布不均匀问题,提出了一种基于势函数点分布调整的图像配准方法。该方法解决了SIFT算法不能针对特征点的分布情况进行优化的问题。通过调整SIFT的比值阈值,增加配准点的数目;通过引入分子力学中的势函数概念,对特征点分布情况进行优化;通过局部互信息精纠正,微调特征点位置,以提高特征配准点的配准精度;最终实现高质量(空间分布均衡,配准精度高)的图像自动配准。  相似文献   

一种基于格网索引优化的遥感影像自动配准算法     

《国土资源遥感》2021,(1)

针对SIFT算法在遥感影像配准过程中捕获配准点对数量较少和误匹配较多等问题,提出了一种基于格网索引的遥感影像自动配准的算法。首先,采用SIFT算法提取特征点和特征向量,并通过欧氏距离进行匹配;其次,建立格网索引剔除部分误匹配点对,从而提高了随机抽样一致算法的精度;最后,使用多项式几何纠正算法实现遥感影像的精确配准。实验结果表明:该算法比传统分块算法在遥感影像中得到的匹配点对精度更高,并且考虑到不同遥感影像配准场景的差异。  相似文献   

利用线特征和SIFT点特征进行多源遥感影像配准   总被引：8，自引：3，他引：5  

李芳芳  贾永红  肖本林  张谦 《武汉大学学报(信息科学版)》2010,(2)

提出了一种基于线特征和SIFT点特征的多源遥感影像配准方法。该方法首先匹配待配准影像和参考影像中的线特征,利用匹配直线构建虚拟角点;其次,针对传统SIFT算法匹配多源遥感影像特征点存在的不足,采用线特征约束点特征的方法进行SIFT同名点对的提取;最后结合虚拟角点对及SIFT同名点对构建三角网进行小面元微分纠正。试验结果表明,本文方法能取得较高的配准精度。  相似文献   

一种带几何约束的大幅面遥感影像自动快速配准方法     

张谦  贾永红  吴晓良  胡忠文 《武汉大学学报(信息科学版)》2014,(1)

针对大幅面遥感影像的配准需求,提出了一种带有几何约束的大幅面遥感影像快速自动配准方法。该方法首先结合遥感影像空间地理信息构建影像粗配准模型;然后在粗配准模型的约束下,通过对大幅面遥感影像进行规则格网划分,结合改进的SIFT算法和并行策略实现影像精配准。实验结果表明,本文方法能提高影像的配准效率,且配准精度较高,适用于大幅面遥感影像之间的配准。  相似文献