SIFT算法优化及其用于遥感影像自动配准

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SIFT算法优化及其用于遥感影像自动配准

李芳芳, 肖本林, 贾永红, 毛星亮

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李芳芳, 肖本林, 贾永红, 毛星亮. SIFT算法优化及其用于遥感影像自动配准[J]. 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2009, 34(10): 1245-1249.

引用本文:

李芳芳, 肖本林, 贾永红, 毛星亮. SIFT算法优化及其用于遥感影像自动配准[J]. 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2009, 34(10): 1245-1249.

LI Fangfang, XIAO Benlin, JIA Yonghong, MAO Xingliang. Improved SIFT Algorithm and Its Application in Automatic Registration of Remotely-sensed Imagery[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2009, 34(10): 1245-1249.

Citation:

LI Fangfang, XIAO Benlin, JIA Yonghong, MAO Xingliang. Improved SIFT Algorithm and Its Application in Automatic Registration of Remotely-sensed Imagery[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2009, 34(10): 1245-1249.

SIFT算法优化及其用于遥感影像自动配准

¹武汉大学遥感信息工程学院,武汉市珞喻路129号430079;²湖北工业大学土木工程与建筑学院,武汉市李家墩1村430068;³中共湖南省委互联网新闻宣传办公室,长沙市韶山路1号410011

基金项目: 湖北省自然科学基金资助项目(2008CDB388)；湖北省教育厅自然科学基础研究资助项目(G200514001)；国家863计划资助项目(2007AA120203)

作者简介:
李芳芳,博士生。研究方向为遥感图像处理及其应用。

中图分类号: P237.3

Improved SIFT Algorithm and Its Application in Automatic Registration of Remotely-sensed Imagery

¹School of Remote Sensing and Information Engineering,Wuhan University,129 Luoyu Road,Wuhan 430079,China;²Civil Engineering & Architecture School,Hubei University of Technology,1 Lijiadun,Wuhan 430068,China;³Internet News Management Office of Publicity Department of Hunan Provincial CCPCommittees,1 Shaoshan Road,Changsha 410011,China

Funds: 湖北省自然科学基金资助项目(2008CDB388)；湖北省教育厅自然科学基础研究资助项目(G200514001)；国家863计划资助项目(2007AA120203)

摘要: 对传统SIFT算法从特征点提取时间和匹配精度上进行了优化,基于优化算法提取的特征点对构建三角网进行小面元微分纠正配准。试验结果表明,该方法是一种有效的遥感影像自动配准方法。
- SIFT算法 /
- 小面元微分纠正 /
- 影像配准
Abstract: Optimized traditional SIFT algorithm from feature point extracting time and matching accuracy.Registration control points extracted from this algorithm are used to construct TIN for tiny facet primitive rectifying.Experiment results show that the method is an effective automatic registration method for remotely-sensed imagery.
- SIFT /
- tiny facet primitive /
- image registration

[1]	王蒙蒙, 叶沅鑫, 朱柏, 张过. 基于空间约束和结构特征的光学与SAR影像配准 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2022, 47(1): 141-148. doi: 10.13203/j.whugis20190354
[2]	眭海刚, 赵博飞, 徐川, 周明婷, 杜卓童, 刘俊怡. 多模态序列遥感影像的洪涝灾害应急信息快速提取 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2021, 46(10): 1441-1449. doi: 10.13203/j.whugis20210465
[3]	马张烽, 岳东杰, 蒋弥, 刘恋. 基于迪杰斯特拉算法的哨兵卫星TOPS模式时序影像精配准 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2020, 45(6): 904-913. doi: 10.13203/j.whugis20180412
[4]	王峰, 尤红建, 傅兴玉. 应用于SAR图像配准的自适应SIFT特征均匀分布算法 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2015, 40(2): 159-163.
[5]	汪炯骅, 许涛, 李响. 低空无人机交叉口悬停影像抖动纠正 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2015, 40(6): 738-743. doi: 10.13203/j.whugis20130834
[6]	李明, 李德仁, 范登科, 郭炳轩. 利用PC-SIFT的多源光学卫星影像自动配准方法 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2015, 40(1): 64-70.
[7]	贾毅, 李振. 利用空间小面元模型重构序列影像密集点云 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2014, 39(12): 1430-1434.
[8]	张谦, 贾永红, 胡忠文. 多源遥感影像配准中的SIFT特征匹配改进 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2013, 38(4): 455-459.
[9]	孟樊, 方圣辉. 利用模板匹配和BSnake算法准自动提取遥感影像面状道路 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2012, 37(1): 39-42.
[10]	郑顺义, 周漾. 结构光系统结合数码相机的小物体高质量纹理重建 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2012, 37(5): 529-533.
[11]	史磊, 李平湘, 杨杰. 混合三角网极化干涉SAR影像配准 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2012, 37(3): 330-333.
[12]	辛亮, 张景雄. 共轭面状特征的快速提取与遥感影像精确配准 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2011, 36(6): 678-682.
[13]	王瑞瑞, 马建文, 陈雪. 多传感器影像配准中基于虚拟匹配窗口的SIFT算法 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2011, 36(2): 163-166.
[14]	史磊, 李平湘, 杨杰. 利用SIFT与粗差探测进行SAR影像配准 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2010, 35(11): 1296-1299.
[15]	李芳芳, 贾永红, 肖本林, 张谦. 利用线特征和SIFT点特征进行多源遥感影像配准 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2010, 35(2): 233-236.
[16]	钟成, 李卉, 黄先锋, 李德仁. 利用6元组松弛法自动配准LiDAR数据与航空影像 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2009, 34(12): 1426-1430.
[17]	徐丽华, 江万寿. 顾及配准误差的遥感影像变化检测 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2006, 31(8): 687-690.
[18]	谭兵, 郭建星, 邢帅, 张艳. 影像超分辨率重建中的动态数据更新算法 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2005, 30(12): 1067-1070.
[19]	李德仁. 利用遥感影像进行变化检测 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2003, 28(S1): 7-12.
[20]	张祖勋, 张剑清, 廖明生, 张力. 遥感影像的高精度自动配准 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 1998, 23(4): 320-323.

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SIFT算法优化及其用于遥感影像自动配准

¹武汉大学遥感信息工程学院,武汉市珞喻路129号430079;²湖北工业大学土木工程与建筑学院,武汉市李家墩1村430068;³中共湖南省委互联网新闻宣传办公室,长沙市韶山路1号410011

基金项目: 湖北省自然科学基金资助项目(2008CDB388)；湖北省教育厅自然科学基础研究资助项目(G200514001)；国家863计划资助项目(2007AA120203)

作者简介:
李芳芳,博士生。研究方向为遥感图像处理及其应用。

收稿日期: 2009-08-10
修回日期: 2009-08-10
刊出日期: 2009-10-05

中图分类号: P237.3

关键词:

小面元微分纠正 /

摘要: 对传统SIFT算法从特征点提取时间和匹配精度上进行了优化,基于优化算法提取的特征点对构建三角网进行小面元微分纠正配准。试验结果表明,该方法是一种有效的遥感影像自动配准方法。

English Abstract

李芳芳, 肖本林, 贾永红, 毛星亮. SIFT算法优化及其用于遥感影像自动配准[J]. 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2009, 34(10): 1245-1249.

引用本文:

李芳芳, 肖本林, 贾永红, 毛星亮. SIFT算法优化及其用于遥感影像自动配准[J]. 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2009, 34(10): 1245-1249.

LI Fangfang, XIAO Benlin, JIA Yonghong, MAO Xingliang. Improved SIFT Algorithm and Its Application in Automatic Registration of Remotely-sensed Imagery[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2009, 34(10): 1245-1249.

Citation:

LI Fangfang, XIAO Benlin, JIA Yonghong, MAO Xingliang. Improved SIFT Algorithm and Its Application in Automatic Registration of Remotely-sensed Imagery[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2009, 34(10): 1245-1249.

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