星载光学遥感图像特征误匹配剔除方法研究

TP751; 误匹配剔除是提高特征匹配精度的重要手段,星载光学遥感图像由于数据量大、纹理重复、光照强度变化等特点,导致现有误匹配剔除方法的性能下降.针对此问题,提出一种基于局部和全局几何约束的误匹配剔除方法.在初始匹配集的基础上,首先利用特征局部一致性对误匹配进行初步过滤;然后根据图像间的变换关系构建特征拓扑结构,并提取其几何属性描述结构相似度,基于此建立特征全局结构一致性约束模型,通过推导模型的最优解剔除残留误匹配;采用引导式匹配策略,选取局部一致性高的匹配点组成高内点率匹配集,以此作为特征全局邻域,提高全局约束的鲁棒性和效率.实验结果表明,与现有方法相比,所提方法对星载光学遥感图像的匹配性...

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Published in红外与毫米波学报 Vol. 42; no. 4; pp. 519 - 526
Main Authors 薛素梅, 汤瑜瑜, 危峻, 黄小仙
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 中国科学院大学,北京 100049%中国科学院红外探测与成像技术重点实验室,上海 200083 01.08.2023
中国科学院上海技术物理研究所,上海 200083
中国科学院红外探测与成像技术重点实验室,上海 200083
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ISSN1001-9014
DOI10.11972/j.issn.1001-9014.2023.04.014

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Abstract TP751; 误匹配剔除是提高特征匹配精度的重要手段,星载光学遥感图像由于数据量大、纹理重复、光照强度变化等特点,导致现有误匹配剔除方法的性能下降.针对此问题,提出一种基于局部和全局几何约束的误匹配剔除方法.在初始匹配集的基础上,首先利用特征局部一致性对误匹配进行初步过滤;然后根据图像间的变换关系构建特征拓扑结构,并提取其几何属性描述结构相似度,基于此建立特征全局结构一致性约束模型,通过推导模型的最优解剔除残留误匹配;采用引导式匹配策略,选取局部一致性高的匹配点组成高内点率匹配集,以此作为特征全局邻域,提高全局约束的鲁棒性和效率.实验结果表明,与现有方法相比,所提方法对星载光学遥感图像的匹配性能更优,平均精确率、召回率分别为0.9和0.89;在不同内点率的初始匹配集上表现鲁棒,平均F分数为0.86.
AbstractList TP751; 误匹配剔除是提高特征匹配精度的重要手段,星载光学遥感图像由于数据量大、纹理重复、光照强度变化等特点,导致现有误匹配剔除方法的性能下降.针对此问题,提出一种基于局部和全局几何约束的误匹配剔除方法.在初始匹配集的基础上,首先利用特征局部一致性对误匹配进行初步过滤;然后根据图像间的变换关系构建特征拓扑结构,并提取其几何属性描述结构相似度,基于此建立特征全局结构一致性约束模型,通过推导模型的最优解剔除残留误匹配;采用引导式匹配策略,选取局部一致性高的匹配点组成高内点率匹配集,以此作为特征全局邻域,提高全局约束的鲁棒性和效率.实验结果表明,与现有方法相比,所提方法对星载光学遥感图像的匹配性能更优,平均精确率、召回率分别为0.9和0.89;在不同内点率的初始匹配集上表现鲁棒,平均F分数为0.86.
Author 危峻
汤瑜瑜
黄小仙
薛素梅
AuthorAffiliation 中国科学院红外探测与成像技术重点实验室,上海 200083;中国科学院上海技术物理研究所,上海 200083;中国科学院大学,北京 100049%中国科学院红外探测与成像技术重点实验室,上海 200083;中国科学院上海技术物理研究所,上海 200083
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Issue 4
Keywords global constraints
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特征匹配
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误匹配剔除
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引导式匹配
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星载光学遥感图像
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Publisher 中国科学院大学,北京 100049%中国科学院红外探测与成像技术重点实验室,上海 200083
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Title 星载光学遥感图像特征误匹配剔除方法研究
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