【摘 要】
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当遥感影像强度映射差异较大或发生非刚性变换时,该类方法会导致不理想的配准效果。针对此问题,该文提出了一种结合改进的SIFT和LPM算法的遥感影像配准方法。在SIFT算法的基础上引入Scharr滤波器进行空间极值检测并计算高斯尺度空间的梯度幅值;在构建特征描述符时使用梯度位置方向直方图算子提取特征向量;在特征匹配阶段通过设定阈值进行初始匹配并生成预设匹配集,利用LPM算法剔除预设匹配关系集中的错误匹
【机 构】
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兰州交通大学测绘与地理信息学院,兰州 730070;地理国情监测技术应用国家地方联合工程研究中心,兰州 730070;甘肃省地理国情监测工程实验室,兰州 730070
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当遥感影像强度映射差异较大或发生非刚性变换时,该类方法会导致不理想的配准效果。针对此问题,该文提出了一种结合改进的SIFT和LPM算法的遥感影像配准方法。在SIFT算法的基础上引入Scharr滤波器进行空间极值检测并计算高斯尺度空间的梯度幅值;在构建特征描述符时使用梯度位置方向直方图算子提取特征向量;在特征匹配阶段通过设定阈值进行初始匹配并生成预设匹配集,利用LPM算法剔除预设匹配关系集中的错误匹配关系。实验结果表明,较之已有的遥感影像配准方法,本算法可以得到更高的匹配精度和更理想的配准效果。
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