【摘 要】
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针对遥感异源图像匹配中非线性灰度畸变和强噪声干扰问题,提出一种基于主成分分析(Principal Components Analysis,PCA)和方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradients,HOG)的遥感异源图像匹配算法.该算法利用HOG提取图像间的几何结构共性特征,能有效克服异源图像非线性灰度畸变的问题;提出一种快速多尺度PCA算法,能对HOG中的局部梯度方向进行增强,从而能在强噪声干扰的情况下,准确提取出图像的结构特征.为了提高算法的计算速度,利用积分图像降低特征
【机 构】
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中南大学 航空航天学院, 湖南 长沙 410083;复杂系统控制与智能协同技术重点实验室, 北京 100074;国防科技大学 空天科学学院, 湖南 长沙 410073
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针对遥感异源图像匹配中非线性灰度畸变和强噪声干扰问题,提出一种基于主成分分析(Principal Components Analysis,PCA)和方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradients,HOG)的遥感异源图像匹配算法.该算法利用HOG提取图像间的几何结构共性特征,能有效克服异源图像非线性灰度畸变的问题;提出一种快速多尺度PCA算法,能对HOG中的局部梯度方向进行增强,从而能在强噪声干扰的情况下,准确提取出图像的结构特征.为了提高算法的计算速度,利用积分图像降低特征提取过程的计算复杂度,并利用快速傅里叶变换实现高效率的匹配搜索.实验利用多种遥感异源图像(包括可见光图像、合成孔径雷达图像和红外图像)对提出的匹配算法进行了验证.结果表明,与现有算法相比,该算法在匹配性能上有明显提升.
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