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摘要:
针对多源遥感影像自动配准中难以提取大量同名特征点的问题,提出了一种结合非子采样轮廓变换和形态收缩算子的自动配准算法.结合非子采样轮廓变换和形态收缩算子的特征提取算法能够克服角度和尺度偏差,在多方向、多尺度空间精确提取强边缘上的关键结构特征点;基于低频波段的归一化互信息匹配算法和三角形一致检验算法能够提取到大量高可靠性的同名特征点对,保证了多源遥感影像的高精度配准.文中选取角度和尺度偏差显著的SPOT-5(P)和ASTER影像组合进行试验,结果证明以上算法能够检测到大量分布均匀的同名特征点对,配准模型精度趋近于1个像元.该研究可为多源遥感数据的融合和目标识别提供前提条件.
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文献信息
篇名 结合非子采样轮廓变换和形态收缩算子的多源遥感影像配准
来源期刊 农业工程学报 学科 工学
关键词 遥感 算法 数学变换 多源遥感影像配准 非子采样轮廓变换 形态收缩算子 归一化互信息
年,卷(期) 2012,(19) 所属期刊栏目 农业信息与电气技术
研究方向 页码范围 110-118,后插4
页数 10页 分类号 TN751.1
字数 4740字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1002-6819.2012.19.015
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 石伟 中国科学院地理科学与资源研究所 19 221 7.0 14.0
2 马建文 中国科学院对地观测与数字地球科学中心 78 1970 24.0 42.0
3 黄华国 北京林业大学省部共建森林培育与保护教育部重点实验室 45 252 8.0 14.0
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形态收缩算子
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研究起点
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期刊影响力
农业工程学报
半月刊
1002-6819
11-2047/S
大16开
北京朝阳区麦子店街41号
18-57
1985
chi
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16403
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36
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