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
机构地区:[1]西安电子科技大学智能感知与图像理解教育部重点实验室,陕西西安710071
出 处:《信号处理》2015年第3期274-281,共8页Journal of Signal Processing
基 金:国家重点基础研究发展计划(2013CB329402);国家自然科学基金(61072106;61173092);国家教育部博士点基金(20100203120005);高等学校学科创新引智计划(111计划)(B07048)
摘 要:分析了已有图像配准算法应用遥感图像配准方面的面临的问题,针对提高不同模态遥感图像配准精度问题,提出了一种人工辅助多模态图像配准算法。该算法首先由人工对待配准图像(测试图像)和参考图像输入控制点,利用高斯差分算子确定测试图像极值点;其次利用投影变换和最小线性平方差算法计算双边平均配准误差;最后,根据配准误差自动对控制点进行亚像素调整,取得亚像素级控制点匹配,实现遥感图像精确配准。实验结果表明,该算法具备更高的配准精度。This paper analyses the defect of the existing image registration algorithm which is applied in remote sensing im-age registration field.Addressing the problem about improving the accuracy of different modes for remote sensing image regis-tration,it proposed an assisted multi modal image registration algorithm.Firstly inputting control points on test image and the reference image and using DOG(Difference of Gaussian)to determine the precise coordinates of key points on test images. Secondly,the test image and reference image can get a rough registration by using projection transform and linear least square algorithm.Finally the algorithm automatically adjusts the control points by sub-pixel step according to the registration error and achieves the sub-pixel registration result.The experimental results show that,the algorithm has higher registration accuracy.
分 类 号:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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