多尺度PCA-HOG遥感异源图像匹配算法

• 作者: 韩松来 王钰婕 王星 罗世彬 董晶
• 来源期刊: 国防科技大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 遥感图像 异源图像匹配 主成分分析 方向梯度直方图 结构特征描述
• 年，卷（期）: 2022,（1）
• 所属期刊栏目: 信息与通信工程·计算机科学与技术·电子科学技术|Information and Communication Engineering· Computer Science and Technology· Electronic Science and Technology
• 页码范围: 146-155
• 页数: 10页
• 分类号: TN95
• 语种: 中文
• DOI: 10.11887/j.cn.202201021

摘要

针对遥感异源图像匹配中非线性灰度畸变和强噪声干扰问题,提出一种基于主成分分析(Principal Components Analysis,PCA)和方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradients,HOG)的遥感异源图像匹配算法.该算法利用HOG提取图像间的几何结构共性特征,能有效克服异源图像非线性灰度畸变的问题;提出一种快速多尺度PCA算法,能对HOG中的局部梯度方向进行增强,从而能在强噪声干扰的情况下,准确提取出图像的结构特征.为了提高算法的计算速度,利用积分图像降低特征提取过程的计算复杂度,并利用快速傅里叶变换实现高效率的匹配搜索.实验利用多种遥感异源图像(包括可见光图像、合成孔径雷达图像和红外图像)对提出的匹配算法进行了验证.结果表明,与现有算法相比,该算法在匹配性能上有明显提升.