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国土资源遥感  2014, Vol. 26 Issue (3): 48-54    DOI: 10.6046/gtzyyg.2014.03.08
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基于特征点与边界信息的全自动多模态遥感图像配准方法
宋智礼
上海应用技术学院, 上海 201418
Automatic approach based on point and curve features for multimodal remote sensing image registration
SONG Zhili
Shanghai Institute of Technology, Shanghai 201418, China
全文: PDF(2493 KB)   HTML  
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 多模态遥感图像在光谱成分上的巨大差异,导致点特征检测与匹配算法在该类图像配准中的正确匹配率非常低。为了提高尺度不变特征变换和加速鲁棒性特征算法在图像配准时的可靠性和鲁棒性,提出了一种多模态遥感图像配准的新方法。该方法既能利用复杂轮廓中蕴含的几何变换信息弥补点特征在多模态图像配准中的缺点,又能利用点特征所蕴含正确匹配区域的启发性信息克服边界匹配算法的不足。结果表明:该方法能够在完全无人参与的情况下,全自动地实现多模态遥感图像的配准,并且具有较高的稳健性和可信度。
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Abstract:Due to the significant spectral difference in multimodal image registration, the rate of correctly matched feature-points calculated with point-feature detecting and matching algorithms, such as speed up Robust features,SURF, is quite low in some difficult cases. In order to solve this issue, this paper proposes a novel image registration approach with the help of point and curve features. It adopts the location information indexed by the correct matching pair of feature-points and transformation information determined by the pair of correct matching curves simultaneously. Also, the feasibility and advantages of this algorithm were all confirmed by the experiments in this paper. The results show that this method can achieve automatically the registration of the multi-modal remote sensing images in the completely unattended case and align some kinds of remote sensing images automatically. In addition, it is more robust and reliable.
Key wordsvegetation-impervious surface-soil(V-I-S)model    urban impervious surface area    land surface temperature(LST)    urban heat island    correlation analysis
收稿日期: 2013-06-24      出版日期: 2014-07-01
:  TP751.1  
基金资助:上海市自然科学基金项目“遥感与地理信息系统中全自动高精度图像配准新技术的研究”(编号:12ZR1431000)、上海应用技术学院科学技术发展基金项目“医学、遥感图像配准技术及其应用的研究”(编号:YJ2011-68)和085项目“机器嗅觉”(编号:405ZK124127)共同资助。
作者简介: 宋智礼(1974-),男,博士,讲师,主要研究遥感图像配准方法等。Email:zlsong@fudan.edu.cn。
引用本文:   
宋智礼. 基于特征点与边界信息的全自动多模态遥感图像配准方法[J]. 国土资源遥感, 2014, 26(3): 48-54.
SONG Zhili. Automatic approach based on point and curve features for multimodal remote sensing image registration. REMOTE SENSING FOR LAND & RESOURCES, 2014, 26(3): 48-54.
链接本文:  
https://www.gtzyyg.com/CN/10.6046/gtzyyg.2014.03.08      或      https://www.gtzyyg.com/CN/Y2014/V26/I3/48
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