SURF算法和RANSAC算法相结合的遥感图像匹配方法

被引：52

作者：

陈艺虾

孙权森

徐焕宇

耿蕾蕾

机构：

[1] 南京理工大学计算机科学与技术学院

来源：

计算机科学与探索 | 2012年 / 09期

基金：

高等学校博士学科点专项科研基金;

关键词：

积分图像; 盒滤波器; SURF算法; Hession矩阵; RANSAC算法; 遥感图像;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP751 [图像处理方法];

学科分类号：

摘要：

综合利用了SURF(speeded up robust features)算法和RANSAC(random sample consensus)算法各自的优势,提出了一种SURF算法和RANSAC算法相结合的遥感图像匹配方法。首先利用SURF算法提取特征点并进行预匹配,然后用RANSAC算法剔除误匹配点对,解决了SURF算法中存在的误差匹配和错误匹配问题。通过实验验证了所提算法的有效性,并且该算法在实际应用中也取得了良好的效果。

引用

页码：822 / 828

页数：7

共 10 条

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[2] 基于SURF描述子的遥感影像配准
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[3] 一种改进的M-Estimators基础矩阵鲁棒估计法
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[4] 基于SIFT特征的遥感影像自动配准
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[5] 基于RANSAC算法的基本矩阵估计的匹配方法
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[6] 基于对极几何约束的景象匹配研究
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[7] 基于SUSAN算法的航空影像的自动配准
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