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结合空间辅助面特征的区域自动配准
引用本文:王瑞瑞,王晋年,尤红建,马建文. 结合空间辅助面特征的区域自动配准[J]. 遥感学报, 2010, 14(3): 454-463
作者姓名:王瑞瑞  王晋年  尤红建  马建文
作者单位:1. 中国科学院遥感应用研究所,北京100101;中国科学院研究生院,北京100049
2. 中国科学院遥感应用研究所,北京,100101
3. 中国科学院电子学研究所,北京,100080
4. 中国科学院对地观测与数字地球科学中心,北京,100101
基金项目:863计划(编号: 2007AA12Z157)、中国科学院知识创新工程青年人才领域前沿项目专项项目(编号: O8S01100CX)和国家自然科学基金项目(编号: 40901234)。
摘    要:提出了一种新的基于空间辅助面特征的主被动遥感影像区域自动配准方法,该方法借鉴了全局区域配准高精度与局部区域配准低复杂度的算法特征,采用正、反函数变换法提取具有相同角度和尺度的空间特征,并采用归一化互相关系数法定义灰度相似性,通过构建空间辅助面,将空间特征和灰度相似性有效地结合起来,共同用于影像的自动配准。文中选取了SPOT与ASTER影像、ASAR和ASTER影像两组数据进行实验,并提取基准影像和配准后待配准影像的不同部位相间拼接形成结果图,从中可以看出各种地物在拼接处表现自然平滑。实验结果证明,该方法简单易行,且配准精度较高。

关 键 词:空间辅助面特征   主被动遥感影像   区域自动配准   正、反函数变换   变换模型
收稿时间:2009-03-17
修稿时间:2009-08-13

Automatic region registration method based on spatially assistant plane
WANG Ruirui,WANG Jinnian,YOU Hongjian and MA Jianwen. Automatic region registration method based on spatially assistant plane[J]. Journal of Remote Sensing, 2010, 14(3): 454-463
Authors:WANG Ruirui  WANG Jinnian  YOU Hongjian  MA Jianwen
Affiliation:1. Institute of Remote Sensing Applications, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100101, China;3. Graduate School of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China;1. Institute of Remote Sensing Applications, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100101, China;4. Institute of Electronics, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100080, China;2. Center for Earth Observation and Digital Earth, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100101, China
Abstract:A new method of automatic region registration method based on spatially assistant planes is introduced in this paper.The method integrates both algorithm features of the global-region registration method's high precision and the local-region registration method's low complexity.Spatially assistant features with the same angle and resolution are calculated from,and the gray similarity is defined by normalized cross-correlation coefficient.By introducing the spatially assistant planes,spatially assistant feat...
Keywords:spatially assistant plane   active and passive remote sensing images   automatic region registration   positive and negative function transforms   transform model
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