【摘 要】
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针对多源遥感图像纹理、灰度差异大、数据量大的特点,以及传统配准方法易出现误匹配和低效率问题,提出一种初-精结合的多源遥感图像自动配准方法.首先用最大极值区域检测图像
【机 构】
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井冈山大学电子与信息工程学院,流域生态与地理环境监测国家测绘地理信息局重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(61462046、61640412);江西省科技厅自然科学基金(20161BAB202049);国家测绘地理信息局重点实验室招标项目(WE2016013、WE2016015);江西省教育厅科技项目(GJJ160741、GJJ170633);江西省高校人文社科项目(YS1546);2016年度江西省艺术科学规划项目(YG2016250)
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针对多源遥感图像纹理、灰度差异大、数据量大的特点,以及传统配准方法易出现误匹配和低效率问题,提出一种初-精结合的多源遥感图像自动配准方法.首先用最大极值区域检测图像的有效特征区域,再依据区域灰度均方差确定每块区域特征点数量,采用Harris提取区域特征角点.MSER-Harris方法保证了角点分布的均匀和非冗余性.其次对图像作Contourlet变换,在分解的低频子带上构造多尺度高斯组合矩对图像进行初匹配,在高频子带上构造表征图像纹理特征的多方向灰度共生矩完成精匹配,实现同名特征点的配准.对多源遥感图像进
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