检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:叶沅鑫[1,2] 单杰[1,3] 熊金鑫[1] 董来根[1]
机构地区:[1]武汉大学遥感信息工程学院,武汉市珞喻路129号430079 [2]西南交通大学地球科学与环境工程学院 [3]普渡大学土木工程学院,美国西拉法叶47907
出 处:《武汉大学学报(信息科学版)》2013年第10期1148-1151,1260,共5页Geomatics and Information Science of Wuhan University
基 金:国家973计划资助项目(2012CB719904;2011CB302306;2012CB719901);中央高校博士研究生自主科研经费资助项目(201121302020002)
摘 要:针对多源遥感影像间几何变形和灰度差异造成的匹配困难问题,提出一种结合SIFT和边缘信息的影像匹配方法。首先在高斯差分尺度空间进行特征点检测,并采用相位一致性提取可靠的边缘信息;然后结合改进的SIFT和形状上下文对特征点进行描述;最后将欧氏距离和χ2统计作为相似性测度获取同名点。相比于SIFT算法,本文方法可有效地提高匹配正确率,并获得更多的同名点。In order to address the problem of matching multi-source remote sensing images with geometric distortions and intensity differences, this paper proposes a matching method by combing SIFT and edge information. The feature points are first detected in Difference-of- Gaussian (DOG) scale space, followed by the phase congruency to extract the edge informa- tion. Then the descriptors of the feature points are built by combining improved SIFT and shape context. Finally, we use the Euclidean distance and x2 statistic as the similar metric to determine the correspondences. The experiment results show that the proposed method a- chieves a higher correct matching rate and more correspondences than SIFT matching algo- rithm
关 键 词:遥感影像 影像匹配 边缘点 SIFT 形状上下文
分 类 号:P237.3[天文地球—摄影测量与遥感]
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