【摘 要】
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近来，越来越多的遥感图像被采集并保存，造成了存储的负担。在实际应用中，遥感图像中存在大量冗余信息，对于具体目的，我们仅仅关心其中的特定区域内容，即感兴趣区域(region ofintere
【机 构】
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西安交通大学人工智能与机器人研究所,陕西西安,710049
【出 处】
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第六届全国信号与信息处理联合学术会议
论文部分内容阅读
近来，越来越多的遥感图像被采集并保存，造成了存储的负担。在实际应用中，遥感图像中存在大量冗余信息，对于具体目的，我们仅仅关心其中的特定区域内容，即感兴趣区域(region ofinterest，ROI)。本文提出了一种基于SIFT特征点的ROI检测与标定方法。首先，采用SIFI算法进行特征点的检测与匹配，以此确定ROI的粗略位置；其次，文章通过对原算法加入了新的约束条件，对随机抽样一致性算法(Random SamplingConsensus，RANSAC)进行了改进，以此提高图像变换参数计算的鲁棒性，从而得到更加精确的图像间旋转、平移和缩放参数。大量实验结果验证了该算法的可行性与有效性，得到了令人满意的效果。
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