一种结合SIFT和边缘信息的多源遥感影像匹配方法

叶沅鑫; 单杰; 熊金鑫; 董来根

一种结合SIFT和边缘信息的多源遥感影像匹配方法

¹武汉大学遥感信息工程学院;²西南交通大学地球科学与环境工程学院;³普渡大学土木工程学院

基金项目: 国家973计划资助项目(2012CB719904,2011CB302306,2012CB719901)；中央高校博士研究生自主科研经费资助项目(201121302020002)

详细信息

作者简介:
叶沅鑫，博士，讲师，从事遥感数据分析与处理研究。

中图分类号: P237.3
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出版历程
- 收稿日期: 2013-06-04
- 修回日期: 2013-10-04
- 发布日期: 2013-10-04

A Node Localization Method in Wireless Sensor Network Based on K-means Cluster

¹School of Remote Sensing and Information Engineering,Wuhan University;²Faculty of Geosciences and Enviromental Engineering,Southwest Jiaotong University;³School of Civil Engineering,Purdue University

Funds: 国家973计划资助项目(2012CB719904,2011CB302306,2012CB719901)；中央高校博士研究生自主科研经费资助项目(201121302020002)

摘要

摘要: 针对多源遥感影像间几何变形和灰度差异造成的匹配困难问题,提出一种结合SIFT和边缘信息的影像匹配方法。首先在高斯差分尺度空间进行特征点检测,并采用相位一致性提取可靠的边缘信息;然后结合改进的SIFT和形状上下文对特征点进行描述;最后将欧氏距离和χ2统计作为相似性测度获取同名点。相比于SIFT算法,本文方法可有效地提高匹配正确率,并获得更多的同名点。
- 遥感影像 /
- 影像匹配 /
- 边缘点 /
- SIFT /
- 形状上下文
Abstract: Considering the influence of the environmental difference in the same localization circumstance, we proposes a node localization algorithm based on clustering in this paper. This algorithm can realize nodes clustering by using the RSSI-similarity degree in space environment, and succeed in localization estimation with different model parameters. Experimental results show that the proposed algorithm has a better localization accuracy than some RSSI algorithm.
- wireless sensor network /
- node localization /
- cluster analysis /
- RSSI

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参考文献(1)

[1]

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[J]. 武汉大学学报(信息科学版). 2011(02)[2] 凌志刚,梁彦,程咏梅,潘泉,沈贺. 一种稳健的多源遥感图像特征配准方法[J]. 电子学报. 2010(12)[3] 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[J]. 武汉大学学报(信息科学版). 2010(02)[4] 张剑清等编著.摄影测量学[M]. 武汉大学出版社, 2003 [5] David G. Lowe. Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints[J]. International Journal of Computer Vision . 2004 (2)

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一种结合SIFT和边缘信息的多源遥感影像匹配方法

作者简介: 叶沅鑫，博士，讲师，从事遥感数据分析与处理研究。

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A Node Localization Method in Wireless Sensor Network Based on K-means Cluster

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叶沅鑫，博士，讲师，从事遥感数据分析与处理研究。