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一种新型遥感图像配准方法
被引量：
3
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作者
罗宇平
《传感器与微系统》
CSCD
北大核心
2009年第10期12-15,共4页
提出了一种新型全自动稳健的遥感图像配准算法。首先,在图像二维平面空间和尺度空间中同时检测局部极值作为特征点,并在特征点邻域提取局部不变特征描述子——尺度不变特征变换(SIFT)。然后,利用距离测度进行SIFT特征匹配得到初步的匹...
提出了一种新型全自动稳健的遥感图像配准算法。首先,在图像二维平面空间和尺度空间中同时检测局部极值作为特征点,并在特征点邻域提取局部不变特征描述子——尺度不变特征变换(SIFT)。然后,利用距离测度进行SIFT特征匹配得到初步的匹配集合。最后,运用稳健的随机采样一致性(RANSAC)算法将匹配点集划分为内点和外点,在内点域上精确地估计出图像变换模型。实验利用仿真数据测试了SIFT特征的可重复性和可匹配性,利用卫星图像验证了该自动配准算法的有效性和稳健性。
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关键词
尺度不变特征变换
内点外点
随机采样一致性
自动配准
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职称材料
题名
一种新型遥感图像配准方法
被引量：
3
1
作者
罗宇平
机构
广东省出入境检验检疫局信息中心
出处
《传感器与微系统》
CSCD
北大核心
2009年第10期12-15,共4页
文摘
提出了一种新型全自动稳健的遥感图像配准算法。首先,在图像二维平面空间和尺度空间中同时检测局部极值作为特征点,并在特征点邻域提取局部不变特征描述子——尺度不变特征变换(SIFT)。然后,利用距离测度进行SIFT特征匹配得到初步的匹配集合。最后,运用稳健的随机采样一致性(RANSAC)算法将匹配点集划分为内点和外点,在内点域上精确地估计出图像变换模型。实验利用仿真数据测试了SIFT特征的可重复性和可匹配性,利用卫星图像验证了该自动配准算法的有效性和稳健性。
关键词
尺度不变特征变换
内点外点
随机采样一致性
自动配准
Keywords
scale invariant fenrure transform（SIFF）
inliers and outliers
random sample consensus（RANSAC）
automatic registration
分类号
TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
一种新型遥感图像配准方法
罗宇平
《传感器与微系统》
CSCD
北大核心
2009
3
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