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基于增强MSER和Harris-Laplace互补不变特征的遥感图像配准
引用本文:王晓华,李克,邓喀中,杨化超.基于增强MSER和Harris-Laplace互补不变特征的遥感图像配准[J].红外技术,2015,37(1):20-24.
作者姓名:王晓华  李克  邓喀中  杨化超
作者单位:1. 河南理工大学,河南 焦作,454000
2. 中国矿业大学江苏省资源环境信息工程重点实验室,江苏 徐州,221116
基金项目:河南理工大学2014年度博士基金资助项目,编号B2014-07;测绘地理信息公益性行业科研专项项目,编号201412020;校内青年基金,编号Q2014-02A。
摘    要:针对具有倾斜的遥感图像的自动配准问题,提出一种增强自动配准方法。该方法首先应用最大极值稳定区域(Maximally Stable Extremal Regions,MESR)特征的仿射不变性结合匹配能力较强的SIFT(Scale Invariant Feature Transformation,SIFT)描述子进行粗匹配,初步校正倾斜图像的空间变换;然后利用Harris-Laplace(H-L)在图像旋转、光照变化条件下能最稳定的提取2维平面特征点和在3维尺度空间中能最稳定高效地提取特征点的特性结合随机一致性检验(Random Sample Consensus,RANSAC)方法进行精匹配。通过实验分析证明,与SIFT配准方法相比该方法能够对倾斜的遥感图像实现更精确的自动配准。

关 键 词:特征配准  最大极值稳定区域  尺度不变特征变换  Harris-Laplace特征
收稿时间:2014/9/4

Remote Sensing Image Registration Based on Strengthened MSER and Harris-Laplace Local Invariant Features
WANG Xiao-Hua,LI Ke,DENG Ka-zhong,YANG Hua-chao.Remote Sensing Image Registration Based on Strengthened MSER and Harris-Laplace Local Invariant Features[J].Infrared Technology,2015,37(1):20-24.
Authors:WANG Xiao-Hua  LI Ke  DENG Ka-zhong  YANG Hua-chao
Affiliation:WANG Xiao-Hua;LI Ke;DENG Ka-zhong;YANG Hua-chao;Henan Polytechnic University;China University of Mining and Technology, Jiangsu Key Laboratory of Resources and Environmental Information Engineering;
Abstract:
Keywords:feature registration  MSER  SIFT  Harris-Laplace feature
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