【摘 要】
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针对不同传感器或者不同波带的遥感图像配准中存在灰度差异性较大的问题,提出一种遥感图像配准算法.该算法通过Sobel算子与原图像卷积求取遥感图像间的一阶梯度图像来降低图像之间灰度差异,在梯度幅值图像上构建高斯尺度空间,在高斯尺度空间图像上检测Harris角点.用最近邻与次近邻比值法实现图像粗匹配,利用随机抽样一致性算法消除误匹配,并求得仿射变换模型参数,完成遥感图像配准.实验结果表明:该算法能克服遥
【机 构】
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喀什大学 计算机科学与技术学院,新疆 喀什 844000
【出 处】
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新疆大学学报(自然科学版)(中英文)
论文部分内容阅读
针对不同传感器或者不同波带的遥感图像配准中存在灰度差异性较大的问题,提出一种遥感图像配准算法.该算法通过Sobel算子与原图像卷积求取遥感图像间的一阶梯度图像来降低图像之间灰度差异,在梯度幅值图像上构建高斯尺度空间,在高斯尺度空间图像上检测Harris角点.用最近邻与次近邻比值法实现图像粗匹配,利用随机抽样一致性算法消除误匹配,并求得仿射变换模型参数,完成遥感图像配准.实验结果表明:该算法能克服遥感图像之间灰度差异问题,鲁棒性增强,与其它几种经典算法对比,对有较大灰度差异的遥感图像来说,可以成功实现
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