基于多尺度支撑域描述子的多光谱图像匹配算法

分类： 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间： 2018-06-19 合作期刊: 《计算机应用研究》

赵恩波 史泽林 刘云鹏

摘要： 针对现有多光谱图像匹配算法鲁棒性不强的问题，提出一种新的基于多尺度支撑域描述子的多光谱图像匹配算法。该算法首先提取Harris角点作为特征点；然后分别统计特征点不同尺度邻域内的边缘方向直方图，组合构成特征描述子；以欧氏距离为相似度准则，使用比值法获得初始匹配结果；最后提出了一种基于RANSAC算法的外点去除算法。实验结果表明，该算法可有效匹配多光谱图像，且与已有算法相比鲁棒性更强，获取的正确匹配对更多。

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