【摘 要】
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多源高分辨率遥感影像的自动匹配是研究领域的一个技术难题。针对目前尺度不变特征变换(scaleinvariant feature transformation,SIFT)匹配算法多存在计算量大、耗时长等问题
【机 构】
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兰州交通大学测绘与地理信息学院,甘肃省地理国情监测工程实验室
【基金项目】
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国家重点研发计划(2017YFB0504201);国家自然科学基金(41761082);兰州市人才创新创业项目(2015-RC-28);兰州交通大学优秀平台支持(201806)
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多源高分辨率遥感影像的自动匹配是研究领域的一个技术难题。针对目前尺度不变特征变换(scaleinvariant feature transformation,SIFT)匹配算法多存在计算量大、耗时长等问题,在SIFT匹配算法的基础上提出了一种改进算法。首先,根据遥感影像直方图大致呈瘦钟形和二次多项式拟合瘦钟形较为理想的特性,采用二次多项式系数来表示关键点及周围像素的整体特征;其次,利用关键点初步筛选占比函数和二次多项式系数对待匹配图像中所有关键点进行粗匹配;最后,利用关键点局部特征的128维向量实现快速精
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