【摘 要】
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多源遥感图像局部细节分层匹配优劣对目标物体识别、检测和跟踪等众多领域应用具有重要参考价值。针对当前方法获得的多源遥感图像局部细节特征描述向量维数过高导致运算效率较低,匹配性能、抗亮度变化性能和抗旋转性能较差的问题。提出一种基于改进SIFT算法与遗传算法的匹配优化方法,建立了多源遥感图像的高斯差分金字塔,确定特征关键点的位置和尺度信息,对对比度较低和边缘响应点不稳定的关键点进行去除;利用关键点的梯度
【机 构】
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西安科技大学安全管理研究所,西安石油大学经济管理学院
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多源遥感图像局部细节分层匹配优劣对目标物体识别、检测和跟踪等众多领域应用具有重要参考价值。针对当前方法获得的多源遥感图像局部细节特征描述向量维数过高导致运算效率较低,匹配性能、抗亮度变化性能和抗旋转性能较差的问题。提出一种基于改进SIFT算法与遗传算法的匹配优化方法,建立了多源遥感图像的高斯差分金字塔,确定特征关键点的位置和尺度信息,对对比度较低和边缘响应点不稳定的关键点进行去除;利用关键点的梯度和方向分布特性,为关键点分配梯度和方向,同时对特征描述向量进行降维和归一化处理,生成新的特征描述向量,克
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