Fast Multi-sensor Image Matching Algorithm Based on a Multi-scale Dense Structure Feature
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摘要: 针对异源图像提出一种基于多尺度密集结构特征的快速匹配算法.算法首先利用Gabor滤波器逐像素提取图像中的结构响应,再根据主方向响应对多尺度结构特征融合,然后使用快速傅里叶变换在频域计算各特征分量图像之间的卷积,最后将卷积生成的系数矩阵求和计算出图像之间的相似性并选择相似性最大位置作为匹配结果输出.本文算法能有效适应异源图像间的非线性灰度变化和噪声干扰问题.测试使用可见光、红外、雷达图像组成的异源图像数据集对本文算法和现有算法进行测试比较,结果表明:本文算法的平均误匹配率最低,并且计算速度有明显优势.
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