基于增强MSER和Harris-Laplace互补不变特征的遥感图像配准

Remote Sensing Image Registration Based on Strengthened MSER and Harris-Laplace Local Invariant Features

摘要: 针对具有倾斜的遥感图像的自动配准问题,提出一种增强自动配准方法.该方法首先应用最大极值稳定区域(Maximally Stable Extremal Regions,MESR)特征的仿射不变性结合匹配能力较强的SIFT(Scale Invariant Feature Transformation,SIFT)描述子进行粗匹配,初步校正倾斜图像的空间变换;然后利用Harris-Laplace(H-L)在图像旋转、光照变化条件下能最稳定的提取2维平面特征点和在3维尺度空间中能最稳定高效地提取特征点的特性结合随机一致性检验(Random Sample Consensus,RANSAC)方法进行精匹配.通过实验分析证明,与SIFT配准方法相比该方法能够对倾斜的遥感图像实现更精确的自动配准.