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基于势函数点分布调整的SIFT图像配准算法  
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【英文篇名】 Image registration algorithm based on SIFT and potential function adjusting location of points
【下载频次】 ★★☆
【作者】 孙彬; 边辉; 王培忠;
【英文作者】 SUN Bin; BIAN Hui; WANG Peizhong; Northwest Institute of Nuclear Technology;
【作者单位】 西北核技术研究所;
【文献出处】 国土资源遥感 , Remote Sensing for Land & Resources, 编辑部邮箱 2015年 03期  
期刊荣誉：中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 尺度不变特征转换(SIFT); 势函数; 特征点分布; 局部互信息;
【英文关键词】 scale invariant feature transform(SIFT); potential function; feature point distribution; local mutual information;
【摘要】 尺度不变特征转换(scale invariant feature transform,SIFT)是一种广泛应用于图像配准领域的点特征提取算法。针对基于SIFT的图像自动配准算法存在的特征点分布不均匀问题,提出了一种基于势函数点分布调整的图像配准方法。该方法解决了SIFT算法不能针对特征点的分布情况进行优化的问题。通过调整SIFT的比值阈值,增加配准点的数目;通过引入分子力学中的势函数概念,对特征点分布情况进行优化;通过局部互信息精纠正,微调特征点位置,以提高特征配准点的配准精度;最终实现高质量(空间分布均衡,配准精度高)的图像自动配准。
【英文摘要】 Scale invariant feature transform( SIFT) is a popular feature extraction algorithm that has applied to remote sensing image automatic registration; nevertheless,there exists a problem in the remote sensing image automatic registration based on SIFT algorithm,i. e.,the distribution of feature points is always nonuniform. An automatic image registration algorithm based on potential function model is presented in this paper,which can solve the problem of optimizing nonuniformity in feature point distribution i...
【更新日期】 2015-09-17
【分类号】 TP391.41
【正文快照】 0引言图像配准是将不同时间、不同传感器(成像设备)或不同条件下(天候、照度、摄像位置和角度等)获取的2幅或多幅图像进行匹配、叠加的过程,已经被广泛地应用于遥感数据分析、计算机视觉、图像处理等领域。精确的图像配准能够为遥感调查与监测打下良好的基础[1-2]。基于特征的?

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