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基于FAST和DAISY的遥感图像配准算法
引用本文:查易艺,孙权森,罗楠,纪则轩.基于FAST和DAISY的遥感图像配准算法[J].计算机应用研究,2016,33(2).
作者姓名:查易艺  孙权森  罗楠  纪则轩
作者单位:江苏省南京理工大学计算机科学与工程学院,江苏省南京理工大学计算机科学与工程学院,江苏省南京理工大学计算机科学与工程学院,江苏省南京理工大学计算机科学与工程学院
基金项目:资助:1.国家自然科学基金,基金号:61273251;2. No D040201(十二五民用 航天技术预先研究项目)
摘    要:图像配准是计算机视觉中诸多问题的基础,基于图像特征的配准方法仍然是该领域的研究热门。为了提高算法的效率,拥有更好的实用性,本文提出了一种基于FAST-DAISY的遥感图像配准方法。首先运用FAST算法提取特征点,提出分配主方向的方法,利用DAISY算法建立描述符,得到特征点集后,使用RANSAC(随机抽样一致性)算法剔除误匹配点对,最终估计仿射变换参数,利用二次线性插值法得到配准后的遥感图像。实验结果表明,本文算法对于平移、旋转、灰度差异、地物差异、位置差异、小尺度差异和噪声干扰的遥感图像有较好的配准效果,匹配时间通常介于SIFT算法和SURF-DAISY算法之间。综上所述,该算法在实用性上有较大优势。

关 键 词:遥感图像配准  FAST算法  DAISY描述符  RANSAC算法  二次线性插值
收稿时间:2014/11/27 0:00:00
修稿时间:2015/12/22 0:00:00

A Remote Sensing Image Registration Algorithm Combining FAST with DAISY
ZHA Yi-yi,SUN Quan-sen,LUO Nan and JI Ze-xuan.A Remote Sensing Image Registration Algorithm Combining FAST with DAISY[J].Application Research of Computers,2016,33(2).
Authors:ZHA Yi-yi  SUN Quan-sen  LUO Nan and JI Ze-xuan
Affiliation:School of Computer Science and Engineering,Nanjing University of Science and Technology,Nanjing,,School of Computer Science and Engineering,Nanjing University of Science and Technology,Nanjing,School of Computer Science and Engineering,Nanjing University of Science and Technology,Nanjing
Abstract:
Keywords:
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