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SAR图像配准要求提取出稳定且分布均匀的同名点,但是传统的SIFT算法没有考虑特征点的空间分布情况,提取的特征呈块状分布。针对SAR图像数据的特点,提出了一种自适应控制SIFT特征均匀分布算法,利用局部纹理特征,并结合最优化筛选策略,在保证特征点稳定性和准确性的同时,自适应控制特征在不同空间的分布情况,实现SIFT特征点在图像空间和尺度空间的合理分布。最后从提取效率、匹配正确率和分布质量等方面进行对比试验,验证了算法应用于SAR图像配准的能力。 相似文献
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针对现有的配准方法用于多光谱影像与SAR遥感影像配准时，存在受SAR图像斑纹噪声影像大、手工选取配准控制点精度低、利用图像景物特征配准时获取区域和边沿困难等问题，以SPOT5影像与RADARSATSAR影像配准进行实验，提出了一种利用改进的SIFT在提取的特征图像上寻找匹配点进行粗配准，然后利用交叉累积剩余熵作为相似性测度结合原始影像信息寻找光学特征图像的角点在SAR影像上的匹配点并进行精配准的方法，配准精度达到了子像素级水平。实验结果表明该方法对多源遥感影像有很强的适应性，配准精度高。 相似文献
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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
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
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几何约束和改进SIFT的SAR影像和光学影像自动配准方法 总被引：2，自引：2，他引：0
提出一种基于几何约束和改进SIFT的SAR影像和光学影像自动配准方法。首先根据影像间的几何关系进行影像粗纠正,消除影像间旋转和分辨率差异;然后基于主方向改进的SIFT特征提取方法提取SIFT特征并利用其结构性信息引入结构相似性指数(SSIM)作为相似性测度获得初始匹配,经过视差空间和角度特征空间聚类优化得到稳定同名匹配;最后由随机抽样一致性算法(RANSAC)根据透视变换模型精化匹配结果获取变换模型参数。整个配准过程自动完成。本方法适用于差异较大的SAR影像与光学影像之间配准。 相似文献
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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
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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
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针对小型无人机航拍图像视点离散、视角变化有一定运动规律的特点,首先对航拍图像进行数据预处理,结合 Harris特征点和 SIFT 特征向量的优势,提取 Harris特征点、计算特征点的特征半径和 SIFT 特征向量,并利用PCA 降低特征向量的维数;然后采用最邻近(NN)方法进行特征匹配,利用BBF算法搜索特征的最邻近以提高匹配速度;最后采用 PROSAC算法提纯特征点匹配对并精确计算运动模型参数,实现了图像的自动配准.实验证明,该图像配准方法在准确性、效率方面较经典的 SIFT 算法有较大的提高. 相似文献
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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
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一种改进的降落影像序列特征匹配方法 总被引：1，自引：1，他引：0
针对传统SIFT匹配方法用于嫦娥三号降落影像匹配效率低的问题,提出了一种改进的降落影像序列特征匹配方法。重构了着陆器垂直降落阶段拍摄过程的几何模型,并得到了不同降落影像中的同名匹配点之间的几何约束关系,然后通过SIFT方法进行影像中极值点的提取和特征描述,最终将几何模型约束用于极值点的匹配点搜索过程中,优化了匹配过程。采用嫦娥三号着陆器真实降落影像进行了试验,结果表明,改进方法能够取得较为稳定的匹配结果,且平均可以减少约为18%的匹配耗时,研究结果对后续深空探测任务的开展具有重要的参考价值。 相似文献
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利用改进的SIFT算法检测桥梁拉索表面缺陷 总被引：1，自引：0，他引：1
设计了一种分布式机器视觉检测系统对斜拉桥拉索表面的损伤缺陷进行自动无损检测。该系统采用4个CCD摄像头分布在拉索表面一周获取图像,一个缺陷有可能分布在几幅图像中。为了快速有效地获得完整的拉索表面缺陷,本文提出了改进的尺度不变特征变换(SIFT)特征匹配算法对缺陷图像进行自动拼接。首先,采用简洁有效的Harris算子提取特征点;然后,根据检测系统采集的缺陷图像的特点,简化SIFT算子的特征点主方向分配和匹配图像旋转等算法步骤,对特征点进行描述和匹配;最后,融合匹配图像,得到相对完整的缺陷图像。实验结果表明,利用改进的SIFT算法对拉索表面缺陷图像进行自动拼接,降低了算法的复杂度,提高了桥梁拉索表面缺陷检测的完整性。 相似文献
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基于SIFT特征的多源遥感影像自动匹配方法 总被引：2，自引：1，他引：1
本文提出一种基于SIFT特征的不同源遥感影像自动匹配方法。首先利用Harris算子结合SIFT特征提取影像上均匀分布的特征点,建立高维SIFT特征描述符;然后以待匹配点与参考点间的欧氏距离为相似性测度,实施两种不同源遥感影像的特征匹配;最后将SIFT特征匹配结果作为初始值,采用将搜索范围扩大到尺度空间后的改进最小二乘影像匹配方法对SIFT特征匹配获得的同名像点进行精匹配。经对同一地区SPOT-5 HRG全色影像与航空摄影影像的匹配试验,取得了较好的结果。 相似文献
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异源遥感影像匹配是高分影像处理中的重要环节与关键问题,但目前异源高分影像匹配精度有待提高。本文提出了一种基于邻域投票的异源光学影像SIFT匹配误差剔除方法,首先利用尺度不变性特征变换（SIFT）对特征点进行提取,随后基于邻域投票对匹配特征点进行二次约束,最后区分出待剔除误差大的匹配点,进而确定精确匹配点。为了评价本文方法的精度,分别对建筑物、道路、水体进行匹配研究,试验证实该方法可以提高上述3种地类的匹配精度,相比传统的SIFT方法平均提高了66%,同时有效地保持了结果的尺度不变性。 相似文献
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影像匹配是无人机遥感影像拼接和三维建模的基础和关键步骤。结合不同算法的优势，本文提出一种基于特征组合与RANSAC算法的无人机遥感影像匹配方法。该匹配方法首先采用AKAZE算法检测影像的特征点，然后利用SIFT描述符描述特征向量并获取特征点的主方向，最后基于单映射变换矩阵的RANSAC算法进行精准匹配。本文对基于特征组合与RANSAC算法的匹配效果进行了试验对比分析，试验结果表明：与常用匹配方法的匹配效果相比，本文的匹配方法继承了AKAZE算法的快速匹配能力，匹配总耗时介于AKAZE算法和SIFT算法之间，约为BRISK算法匹配耗时的20%；同时，该匹配方法继承了SIFT算法的多匹配点对性能，从整体匹配效果来看，本文的匹配方法优于AKAZE、SIFT、BRISK算法。 相似文献
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基于单一特征的匹配办法在多源遥感影像匹配中往往不适用的问题,提出了一种结合拓扑信息和SIFT特征的自动多源遥感影像匹配方法。该方法首先在两幅影像中使用SIFT算法在尺度空间上提取特征向量,其次对这些特征点使用最近邻提取1：N的多个可能的匹配点对,然后结合位置信息和拓扑信息对这些可能的匹配点对进行剔除,并使用RANSAC方法剔除粗差,最终得到同名匹配点。试验结果表明,相比于计算机视觉领域常用的SIFT算法,本文方法可有效地提高匹配正确率,并获得更多正确的同名点。 相似文献