面向遥感影像匹配的特征点检测算子性能评估

• 作者: 叶沅鑫 慎利
• 来源期刊: 西南交通大学学报
• 学科: 地球科学
• 关键词: 遥感影像 影像匹配 特征点检测 重复率
• 年，卷（期）: 2016,（6）
• 页码范围: 1170-1176
• 页数: 7页
• 分类号: P407.8
• 字数: 4294字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0258-2724.2016.06.017

摘要

在基于特征点的匹配方法中,特征点检测是非常关键的步骤,直接影响到匹配的效果.为了确立遥感影像匹配过程中特征点算子的选择依据,本文从光谱、时相和尺度(分辨率)3个方面,选择不同类型的遥感影像作为实验数据,以特征点重复率作为评估标准,对当前主流的Harris-Laplace、Hessian-Laplace、DoG和MSER 4种特征点检测算子进行性能评估,并分析了每一种算子的优缺点和适用范围.实验结果表明:在光谱和时相方面,Hessian-Laplace的平均重复率达到40％,性能最好,其次为Harris-Laplace和DoG,而MSER的性能相对较弱;而对于尺度方面,MSER表现出最好的性能,平均重复率达到35％,其次为Hessian-Laplace,而Harris-Laplace和DoG的性能较弱.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	慎利	西南交通大学高速铁路运营安全空间信息技术国家地方联合工程实验室	9	21	3.0	4.0
2	叶沅鑫	西南交通大学高速铁路运营安全空间信息技术国家地方联合工程实验室	6	19	3.0	4.0