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1.
针对面阵影像与线阵影像之间存在的尺度、旋转等几何差异所导致的难以高效获得稳定可靠匹配点问题,该文提出了一种稳健的面阵影像与线阵影像匹配方法。算法分为3个阶段:(1)对影像进行尺度、旋转预处理,消除影像间的尺度和旋转差异;(2)用Harris算子提取特征点,进行逐层金字塔匹配,在最底层影像上进行最小二乘匹配获取精匹配点,利用随机抽样一致算法获取准确性较高的匹配点;(3)对准确性较高的匹配点分区,构建4块匹配区域,根据每块区域的匹配点计算重心,以此4块区域的重心作为匹配基准点和基准方向,重约束初始匹配结果。通过多组面阵影像与线阵影像数据实验结果,验证了该方法的可行性和有效性,可为后续空中三角测量及相关应用提供可靠的匹配点。  相似文献   
2.
利用纹理特征进行遥感影像检索时,通常先将多波段影像转化为灰度影像再提取纹理特征,但由于忽略了影像的颜色信息,用于遥感影像检索时往往难以得到好的检索结果。针对此问题,该文利用Gabor小波构造多个相同方向不同尺度的滤波器以提取波段之间的差异信息,并与传统的纹理特征融合构成改进的纹理特征。实验结果表明,相比传统的纹理特征,改进的纹理特征对影像内容的描述能力更强,有效地改善了检索结果,提高了检索查准率。  相似文献   
3.
针对卷积神经网络的特征表达方法难以满足大规模遥感图像检索需要的问题,该文将卷积层特征和全连接层特征进行联合,提出一种基于卷积神经网络多层特征联合的遥感图像检索方法。该方法提取不同卷积层特征作为图像的局部特征,提取全连接层特征作为感兴趣区域,并对二者进行跨层整合得到新的图像特征并应用于图像检索。实验结果表明,与利用单一的全连接层或者卷积层特征以及传统的经典检索方法相比,该方法取得了很好的检索结果,能够更好地保留图像的全局信息和空间结构信息,提高遥感图像检索的性能。  相似文献   
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