基于NSCT和SURF的遥感图像匹配

编号 zgly0001590295

文献类型 期刊论文

文献题名 基于NSCT和SURF的遥感图像匹配

作者 吴一全  沈毅  陶飞翔 

作者单位 南京航空航天大学电子信息工程学院  农业部农业信息技术重点实验室  江西省数字国土重点实验室 

母体文献 遥感学报 

年卷期 2014年03期

年份 2014 

分类号 TP751 

关键词 遥感图像匹配  尺度不变特征变换  SURF算法  无下采样Contourlet变换(NSCT) 

文摘内容 SURF(Speed Up Robust Features)算法是对尺度不变特征变换SIFT(Scale Invariant Feature Transform)算法的一种改进,应用到遥感图像匹配领域中可以大大提高匹配速度,但是匹配精度略有下降。为此,本文提出一种基于无下采样Contourlet变换NSCT(Nonsubsampled Contourlet Transform)和SURF的遥感图像匹配算法。首先使用NSCT分别分解参考图像和待匹配图像,得到各自对应的低频分量;然后把这两幅低频分量图像作为SURF算法的输入图像进行预匹配,降低高频噪声对匹配结果的影响;最后利用预匹配结果求解变换模型的参数,并采用随机抽样一致RANSAC(Random Sample Consensus)算法剔除误匹配点对,解决了SURF算法存在的错误匹配问题。实验结果表明,与SIFT算法、SURF算法相比,本文算法具有更高的匹配精度和更快的匹配速度,且抗旋转、噪声、亮度变化能力更强。