计算机科学 ›› 2012, Vol. 39 ›› Issue (2): 61-65.

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大幅面多光谱遥感图像快速自动配准

徐丽燕,张洁玉,孙巍巍,孙权森,夏德深   

  1. (南京理工大学计算机科学与技术学院 南京210094)
  • 出版日期:2018-11-16 发布日期:2018-11-16

Fast and Automatic Registration Method for Large Multi-spectral Remote Sensing Images

  • Online:2018-11-16 Published:2018-11-16

摘要: 针对大幅面多光谱遥感图像的配准需求,提出一种基于特征点的快速全自动配准方法。由于多光谱遥感图像的尺寸较大,计算量大,因此提出特征网格理论,即根据图像灰度值、信息嫡值及特征分布均匀性准则,在二级规则网格中选取特征网格参与后续运算,以减小计算量。同时,该理论为SIFT(Scale Invariant Feature Transform)特征点提取算法的并行运行及特征点初匹配方法的改进提供了条件,提高了算法的效率及配准精度。利用本算法对CBERS-02B拍摄的遥感图像进行了实验。结果表明,该方法能够达到亚像素级配准精度,且计算速度快,能够满足大幅面遥感图像处理的要求。

关键词: 遥感图像,特征网格,SIFT

Abstract: 针对大幅面多光谱遥感图像的配准需求,提出一种基于特征点的快速全自动配准方法。由于多光谱遥感图像的尺寸较大,计算量大,因此提出特征网格理论,即根据图像灰度值、信息嫡值及特征分布均匀性准则,在二级规则网格中选取特征网格参与后续运算,以减小计算量。同时,该理论为SIFT(Scale Invariant Feature Transform)特征点提取算法的并行运行及特征点初匹配方法的改进提供了条件,提高了算法的效率及配准精度。利用本算法对CBERS-02B拍摄的遥感图像进行了实验。结果表明,该方法能够达到亚像素级配准精度,且计算速度快,能够满足大幅面遥感图像处理的要求。

Key words: Remote sensing images,Feature grid,SIFT

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