基于RANSAC和信息熵约束的遥感图像配准算法研究

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遥感图像的特征提取和匹配是近年来的研究热点,在保证算法效率的前提下提高遥感图像的匹配精度是当下的难点。遥感图像配准的主要步骤为特征提取、特征描述和特征匹配。本文针对遥感图像配准中特征提取算法和匹配算法进行研究,分别提出了改进算法。随机抽样一致性(Random Sample Consensus:RANSAC)算法是图像匹配阶段常用的的方法,它通过估计模型参数去除匹配阶段产生的错误匹配点。传统RANSAC算法在求解过程中迭代次数没有上限,大量抽取样本和求解单应矩阵会加大匹配的运算量和匹配耗时,并且导致求取的单应矩阵精度不高。针对传统的RANSAC算法的缺点和问题,本文在SURF特征提取算法的基础上,提出了一种改进的RANSAC算法,首先通过减少求解单应性矩阵的迭代次数来提高算法效率。然后,减少单应性矩阵验证的时间,快速舍弃不合理矩阵。最后更新样本集,使产生的单应性矩阵是最优的结果。实验结果表明,本文算法在提高了单应矩阵精度的前提下,减少了算法的执行时间。针对KAZE算法在遥感图像配准过程中存在的检测速度慢和误匹配的问题,本文提出了一种改进的基于信息熵约束和KAZE特征提取的预处理算法。该算法首先采用非重叠滑动窗口遍历遥感图像并分割窗口,计算分割后窗口区域的信息熵。然后,根据获取的信息熵形成的直方图,选取适当阈值来保留具有高信息熵的图像局部区域用于KAZE算法特征提取。最后,采用RANSAC算法去除误匹配以优化匹配结果。在SPOT、高分二号等卫星数据上的实验结果表明,本文算法相比于KAZE算法的特征点匹配精度分别提升了0.2%、0.3%,算法运行时间分别降低了70%、53%。
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