基于改进SURF算法的遥感图像配准

SURF算法用于遥感图像配准具有更好的鲁棒性和更高的效率。但由于遥感图像通常包含较多的重复特征,进行配准时容易产生误配,导致拼接图像出现重影和不精确。针对该问题,运用GTM方法对SURF算法进行改进后用于遥感图像配准。结合特征点的位置信息,分别构建特征点的图形,通过迭代使待配准图像的特征点图形一致,去除误配点。实验结果表明,使用改进后的算法进行遥感图像配准能有效去除误配点,实现准确匹配,从而实现正确拼接。     

一种基于ASIFT的图像配准算法

ASIFT算法能实现全仿射不变性,适用范围广,但匹配效率较低,鲁棒性不够好,匹配有重复特征的图像时出现误配。对ASIFT算法进行改进,与SURF算法的优点结合,通过采用性能更好的Hessian矩阵来检测特征点,计算Haar小波响应值构建特征描述向量,并提出一种新的特征匹配策略,对特征描述向量进行分段匹配。实验结果证明,改进后的算法比ASIFT算法鲁棒性得到增强,匹配效率和精度均有所提高。