基于改进Hausdorff距离的图像配准方法

被引：11

作者：

李伟峰 ^{[1
,2
]}

周金强 ^{[1
]}

方圣辉 ^{[1
]}

机构：

[1] 武汉大学遥感信息工程学院

[2] 部队

来源：

国土资源遥感 | 2014年 / 26卷 / 02期

关键词：

Hausdorff距离; 图像配准; 遗传算法(GA); 尺度不变特征转换(SIFT);

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

针对多尺度遥感图像灰度差异大的特点,利用特征集形状进行配准,提出了一种改进的Hausdorff距离及相应的图像匹配算法。首先采用基于尺度不变特征转换(scale-invariant feature transform,SIFT)的特征提取方法,提取多尺度图像间的尺度不变特征;然后利用Hausdorff距离作为适应度函数,通过遗传算法(genetic algorithm,GA)寻求图像间的几何变换参数;最后将待配准图像经过几何变换以及重采样与参考图像匹配,实现多尺度遥感图像的配准。实验结果表明,改进的Hausdorff距离算法与传统的Hausdorff相比,具有较高的配准精度和较快的配准速度,且稳定性和抗噪性更高,更适合用于图像配准。

引用

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