为了实现遥感图像的拼接,利用加速鲁棒性特征(speeded up robust features,SURF)算法来提取特征点进行粗匹配,并采用RANSAC算法减少特征点的误匹配,再估计出图像间的投影矩阵,特别是在进行图像融合过程中,提出采用能够充分地反应图像细...为了实现遥感图像的拼接,利用加速鲁棒性特征(speeded up robust features,SURF)算法来提取特征点进行粗匹配,并采用RANSAC算法减少特征点的误匹配,再估计出图像间的投影矩阵,特别是在进行图像融合过程中,提出采用能够充分地反应图像细节信息的Shearlet算法,并利用客观评价准则和基于小波变换得到的融合图像进行比较。实验证明,提出的算法充分利用了单波段遥感图像的全局信息,得到的拼接图像细节信息更加丰富,能够准确地实现遥感图像的拼接。展开更多
文摘为了实现遥感图像的拼接,利用加速鲁棒性特征(speeded up robust features,SURF)算法来提取特征点进行粗匹配,并采用RANSAC算法减少特征点的误匹配,再估计出图像间的投影矩阵,特别是在进行图像融合过程中,提出采用能够充分地反应图像细节信息的Shearlet算法,并利用客观评价准则和基于小波变换得到的融合图像进行比较。实验证明,提出的算法充分利用了单波段遥感图像的全局信息,得到的拼接图像细节信息更加丰富,能够准确地实现遥感图像的拼接。
