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基于特征点的高分辨率卫星遥感影像自动配准方法
文献摘要：
在高分辨率卫星遥感影像配准中,由于数据量的迅猛增长以及分辨率的提升,使配准精度逐渐下降,配置工作越堆越多.为此,文中设计一种基于特征点的高分辨率卫星遥感影像自动配准方法.对高分辨率卫星遥感影像数据实施云层二值化、灰度拉伸这两种预处理.云层二值化的处理主要通过OSTU算法实现,灰度拉伸处理使用的方法是直方图均衡.基于影像特征点,通过SURF算法实施高分辨率卫星遥感影像的特征点提取.通过提取的特征点在遥感影像上构建多个小面元区域,利用小面元微分纠正的方式对2幅影像实施精确配准.为实验配置硬件环境与软件环境,使用2种影像数据测试设计方法的配准性能.测试结果表明:所设计方法对于白天非雪天拍摄的图像与白天雪天拍摄的图像的配准精度都很高,二者差异较小;对于相同场景、不同传感器拍摄的影像以及不同场景、同一传感器拍摄的影像,设计方法的配准精度均较高.说明设计方法能够克服不同因素的影响,实现较为精准的自动配准.
文献关键词：
特征点;高分辨率;云层二值化处理;直方图均衡;卫星遥感影像;SURF算法;黑森矩阵;自动配准
中图分类号：
作者姓名：
彭继达;马治国;张春桂
作者机构：
福建省灾害天气重点实验室,福建 福州 350008;福建省气象科学研究所,福建 福州 350008
文献出处：
引用格式：
[1]彭继达;马治国;张春桂-.基于特征点的高分辨率卫星遥感影像自动配准方法)[J].现代电子技术,2022(18):102-106
A类：
云层二值化处理,黑森矩阵
B类：
高分辨率卫星,卫星遥感影像,自动配准,配准方法,影像配准,数据量,猛增,配准精度,中设计,遥感影像数据,灰度拉伸,OSTU,算法实现,直方图均衡,影像特征,SURF,特征点提取,数据测试,测试设计,白天,雪天,同场,一传,不同因素
AB值：
0.196335
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