吕步云
- 作品数：2 被引量：16H指数：1
- 供职机构：杭州电子科技大学更多>>
- 发文基金：浙江省自然科学基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于尺度不变特征变换和区域互信息优化的多源遥感图像配准被引量：16
- 2015年
- 为了进一步提高遥感图像配准精度,提出了尺度不变特征变换(SIFT)结合区域互信息优化的遥感图像配准方法.首先利用混沌序列的随机性和遍历性,提出一种混沌量子粒子群优化(CQPSO)算法,在量子粒子群优化(QPSO)算法迭代陷入早熟收敛时,采用一种新的机理引入混沌序列,进化粒子克服早熟.图像配准算法分为预配准和精配准两个过程.基于SIFT算法提取特征点,经匹配和有效地外点排除完成预配准,然后对匹配特征点坐标进行亚像素级微调,通过最小二乘法求得一系列匹配参数构造初始粒子群,最后利用混沌量子粒子群优化区域互信息完成精配准,得到最优匹配参数.用一些标准测试函数对所提出的CQPSO和QPSO及粒子群优化(PSO)算法进行了实验比较,另外,对SIFT,SIFT结合PSO算法优化区域互信息,SIFT结合QPSO算法优化区域互信息和SIFT结合CQPSO算法优化区域互信息(SRC)等四种算法进行了不同分辨率遥感图像配准实验比较和不同时相遥感图像配准实验比较,实验结果验证了所提出的CQPSO算法的优越性和SRC配准方法的有效性.
- 赵辽英吕步云厉小润陈淑涵
- 关键词：遥感图像配准尺度不变特征变换
- SIFT结合图像信息的多源遥感图像配准技术研究
- 多源遥感图像协同处理可以提高遥感应用效果，而多源遥感图像配准是多源遥感图像协同处理的前提。因此，多源遥感图像配准技术的研究具有重要意义。 本文以SIFT特征提取与配准为基础，结合图像的其他信息，研究多源遥感图像的配准。...
- 吕步云
- 关键词：遥感图像SIFT算法植被指数配准算法
- 文献传递
