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基于SIFT特征的多源遥感影像自动匹配方法 总被引:1,自引:1,他引:1
本文提出一种基于SIFT特征的不同源遥感影像自动匹配方法。首先利用Harris算子结合SIFT特征提取影像上均匀分布的特征点,建立高维SIFT特征描述符;然后以待匹配点与参考点间的欧氏距离为相似性测度,实施两种不同源遥感影像的特征匹配;最后将SIFT特征匹配结果作为初始值,采用将搜索范围扩大到尺度空间后的改进最小二乘影像匹配方法对SIFT特征匹配获得的同名像点进行精匹配。经对同一地区SPOT-5 HRG全色影像与航空摄影影像的匹配试验,取得了较好的结果。 相似文献
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提出了一种可有效抵抗几何攻击的高分辨率遥感影像半盲水印算法。该算法充分考虑了高分辨率遥感影像的特点,在水印嵌入方案中,对原始水印信息进行扩频处理,将水印值与最高有效位进行匹配,生成密钥矩阵,水印嵌入到最高位或次低位,并以二进制方式保存生成的密钥矩阵;在水印提取方案中,采用模板匹配技术提取出最优的水印信息。实验结果表明,该水印方案具有良好的不可见性,并且对影像的裁剪、旋转、平移、加噪、滤波等操作具有较强的鲁棒性。 相似文献
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提出了一种新的光谱匹配算法——光谱角敏感森林方法。在位置敏感哈希函数算法的基础上引入光谱角度量,并利用新的数据桶检索结构改进了原位置敏感哈希函数算法中部分目标光谱点无法得到匹配光谱的缺陷。理论和实验证明,光谱角敏感森林算法的计算效率较传统高维数据匹配方法有较明显优势。 相似文献
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浮动车轨迹数据具有覆盖范围广、更新周期短、获取成本低等特点,对于地图的生产和更新具有重要意义,但是由于受到卫星信号被遮挡及多路径效应的影响,其精度普遍较低。本文采用一种基于OSM作为参考数据的方式对浮动车轨迹数据进行校正。首先通过一种分层时空地图匹配的方式将轨迹数据与OSM进行匹配;然后采用引力模型对数据进行校正;最后在武汉市出租车轨迹数据上进行了试验。结果表明,本文提出的数据校正方法可以有效地提高浮动车轨迹数据的精度。 相似文献
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