【摘 要】
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在遥感图像处理中,通常需要将多张遥感图像进行拼接从而得到一幅大视野、高分辨率图像,而拼接的首要问题是图像间的特征检测与匹配.本文针对遥感图像拼接过程的匹配问题,从特
【机 构】
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浙江工业大学计算机科学与技术学院,浙江省可视媒体智能处理技术研究重点实验室,
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在遥感图像处理中,通常需要将多张遥感图像进行拼接从而得到一幅大视野、高分辨率图像,而拼接的首要问题是图像间的特征检测与匹配.本文针对遥感图像拼接过程的匹配问题,从特征点提取和特征点匹配两个方面对SURF特征匹配算法进行了优化.算法首先利用边缘检测算子结合形态学、边界包围盒等方法从大量的特征点数目中保留边缘特征点,有效控制特征点数目;然后引入灰度域和空间域上的自相关性对匹配点对进行有效区分,提高匹配的准确性.实验结果表明,该方法减少了遥感图像特征点数量,提高了匹配速度,且能保留大量正确匹配点对,更利于后续的遥感图像拼接与融合.
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