基于SIFT的遙感影像自動配準的研究與實現(xiàn).pdf

1、圖像配準是遙感、醫(yī)學、計算機視覺等很多領域中的一個基本問題,也是圖像拼接、融合的重要前提,特別是在遙感圖像處理中,配準的精度能在很大程度上影響到成圖的質量。
　　本文首先對SUSAN、Harris等傳統(tǒng)的特征點提取方法進行了研究,分析其優(yōu)缺點,并針對傳統(tǒng)的特征點提取方法在閾值自適應化、旋轉變化比較大,以及不能滿足不同時相、不同分辨率、不同尺度的遙感影像的配準需求的缺點,本文引進了SIFT特征點提取及匹配算法,深入研究了其原理和實現(xiàn)

2、步驟并展開了相關的實驗分析。針對SIFT算法會出現(xiàn)一定的誤配率的問題,提出了在圖像旋轉不是很大的情況下,利用斜率法剔除匹配過程中的誤配點,對SIFT算法進行改進,在試驗中得到了很好的效果。
　　以遙感影像為例,通過改進的SIFT算法提取特征點并完成匹配的基礎上,實現(xiàn)了圖像的配準、拼接、融合等一系列處理功能,由于SIFT算法中所設置的閾值都是通過分析圖像數(shù)據(jù)所獲得,因此,此處理過程不需要過多的人工干預即可自動完成,節(jié)省了大量的人力,