Automatic approach based on point and curve features for multimodal remote sensing image registration
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摘要: 多模态遥感图像在光谱成分上的巨大差异，导致点特征检测与匹配算法在该类图像配准中的正确匹配率非常低。为了提高尺度不变特征变换和加速鲁棒性特征算法在图像配准时的可靠性和鲁棒性，提出了一种多模态遥感图像配准的新方法。该方法既能利用复杂轮廓中蕴含的几何变换信息弥补点特征在多模态图像配准中的缺点，又能利用点特征所蕴含正确匹配区域的启发性信息克服边界匹配算法的不足。结果表明：该方法能够在完全无人参与的情况下，全自动地实现多模态遥感图像的配准，并且具有较高的稳健性和可信度。
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关键词:
- 多模态遥感图像 /
- 图像配准 /
- 特征点检测与匹配算法 /
- 曲线匹配算法
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