基于Marr小波改进的SIFT算法的遥感影像配准

针对遥感图像配准方法中错误匹配点对过多、配准效率低和其他性能,提出了一种基于小波的遥感图像配准方法。首先,利用尺度空间理论下的Marr小波对参考图像和待配准图像进行特征提取,然后利用欧氏距离对参考图像和待配准图像的特征点进行初配准,再根据随机采样一致法,对初配准结果进行精配准。为了验证方法的有效性,选择无人机实时航拍图像、不同时相变化遥感图像以及遥感不同高度的遥感图像。实验结果表明:该方法与SIFT(Scale Invariant Feature Transform)算法以及其他改进SIFT算法相比可以有效剔除错误匹配点对,提高了配准精度,同时提高配准效率两倍以上。该方法可以应用于不同遥感数据源,能够有效地提高配准精度,降低配准时间。