【摘 要】
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针对含有大面积平坦区域的高分辨率遥感图像配准时由于需要遍历整个图像而导致的时效和精度不高的问题,提出了一种基于信息熵和加速鲁棒性特征(SURF)的快速配准算法,在提取特征点前剔除了图像中的平坦区域,提高了运算效率。在图像配准时,针对SURF算法容易提取大量错误点对的缺点,采用低时间复杂度的K-D树最近邻搜索法对SURF算法进行改进,并用基于相似三角形的错误匹配点剔除算法剔除错误点对,提高了匹配精度
【机 构】
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第二炮兵工程大学研究生管理大队,第二炮兵工程大学信息工程系,第二炮兵工程大学通信办公室
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针对含有大面积平坦区域的高分辨率遥感图像配准时由于需要遍历整个图像而导致的时效和精度不高的问题,提出了一种基于信息熵和加速鲁棒性特征(SURF)的快速配准算法,在提取特征点前剔除了图像中的平坦区域,提高了运算效率。在图像配准时,针对SURF算法容易提取大量错误点对的缺点,采用低时间复杂度的K-D树最近邻搜索法对SURF算法进行改进,并用基于相似三角形的错误匹配点剔除算法剔除错误点对,提高了匹配精度。实验结果表明,此算法在含有大面积平坦区域的高分辨率遥感图像配准中比SURF算法优越。
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