【摘要】：圖像配準(zhǔn)是一項基本而又非常關(guān)鍵的圖像預(yù)處理技術(shù)。在很多應(yīng)用領(lǐng)域,要求配準(zhǔn)精度達(dá)到亞像素級�，F(xiàn)有的相位相關(guān)法具有精度高、計算簡單等特點(diǎn),但是隨著圖像規(guī)模的增大,計算付出的時間代價是巨大的。本文提出基于SURF和矩陣乘法相位相關(guān)法的超大規(guī)模遙感圖像亞像素配準(zhǔn)算法,采用化整為零的方法,首先把整幅圖像劃分成不同區(qū)域,其次使用改進(jìn)的Canny算法進(jìn)行邊緣分割,去除無用信息,再次使用SURF算法提取特征,最后在關(guān)鍵點(diǎn)周圍使用矩陣乘法相位相關(guān)估計圖像亞像素偏移量。實驗表明本文提出的算法不僅提高了算法運(yùn)行速度,同時也解決了圖像尺寸太大導(dǎo)致一般計算機(jī)無法處理的問題。并且由于矩陣乘法相位相關(guān)的良好抗噪聲特性,因此即使存在噪聲,算法仍然可以獲得較高的亞像素偏移量估計精度。
[Abstract]:Image registration is a basic and very important image preprocessing technique. In many applications, registration accuracy is required to reach sub-pixel level. The existing phase correlation methods have the advantages of high accuracy and simple calculation, but with the increase of the image size, the time cost of the calculation is enormous. In this paper, a sub-pixel registration algorithm for super-large scale remote sensing images based on SURF and matrix multiplication phase correlation method is proposed. Firstly, the whole image is divided into different regions, and then the improved Canny algorithm is used for edge segmentation. SURF algorithm is used to extract the feature again and matrix multiplication phase correlation is used to estimate the sub-pixel offset around the key points. Experimental results show that the proposed algorithm not only improves the speed of the algorithm, but also solves the problem that the image size is too large to be processed by a computer. Because of the good anti-noise characteristic of matrix multiplication phase correlation, even if there is noise, the estimation accuracy of sub-pixel offset can be obtained.
【作者單位】： 中國科學(xué)院上海技術(shù)物理研究所;
【基金】：全球變化與海汽相互作用專項(GASI-03-03-01-01)
【分類號】：TP751

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：2181559