【摘 要】
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传统的基于区域的配准方法是搜索配准控制点在离散的图像坐标点上进行的,从而限制了配准控制点定位精度这一问题,所以文中提出了一种基于高斯拟合的高光谱影像配准算法。与传
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2016YFB0502502)
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传统的基于区域的配准方法是搜索配准控制点在离散的图像坐标点上进行的,从而限制了配准控制点定位精度这一问题,所以文中提出了一种基于高斯拟合的高光谱影像配准算法。与传统基于区域的配准方法类似,该方法是利用图像灰度信息,建立两幅图像之间的相似性度量,搜索使相似性度量值最大或最小的点作为配准控制点,但与传统方法不同之处在于,在搜索过程中,并不是直接寻找极值点作为配准控制点,而是通过在搜索过程中,首先生成相似度矩阵,利用极值点附近的值求出高斯拟合函数系数,利用高斯函数的极值点作为配准控制点。在对多组Hyperion高光谱影像进行配准的实验中,精度均优于传统方法,达到了亚像素级,满足后续的融合、变化检测等需要。
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