【摘 要】
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针对传统局部特征提取算法未考虑到图像位置,以及尺度空间中的特征量化和分布问题,基于能力准则和尺度位置分布约束,提出一种用于遥感图像的局部特征提取方法(能力排序)。该方法的能力准则是基于一个加权排名过程,使用了三个质量度量:特征鲁棒性、空间显著性和尺度参数,并通过多级网格方法控制特征的质量和密度,从而更好地表示局部特征质量和空间分布。实验采用合成图像和真实图像两组数据集,实验结果表明,基于能力排序的
【基金项目】
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江西省教育厅科学技术研究项目(GJJ191583),华东交通大学校级教改课题(XJJG2019⁃3)。
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针对传统局部特征提取算法未考虑到图像位置,以及尺度空间中的特征量化和分布问题,基于能力准则和尺度位置分布约束,提出一种用于遥感图像的局部特征提取方法(能力排序)。该方法的能力准则是基于一个加权排名过程,使用了三个质量度量:特征鲁棒性、空间显著性和尺度参数,并通过多级网格方法控制特征的质量和密度,从而更好地表示局部特征质量和空间分布。实验采用合成图像和真实图像两组数据集,实验结果表明,基于能力排序的特征提取算法能够应用到遥感图像匹配中,在正确匹配率和全局覆盖指数方面表现优秀,性能提升明显。
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