Sub-pixel Registration of Very Large Scale Remote Image Based on SURF and Matrix Multiplication Algorithm
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摘要: 图像配准是一项基本而又非常关键的图像预处理技术.在很多应用领域,要求配准精度达到亚像素级.现有的相位相关法具有精度高、计算简单等特点,但是随着图像规模的增大,计算付出的时间代价是巨大的.本文提出基于SURF和矩阵乘法相位相关法的超大规模遥感图像亚像素配准算法,采用化整为零的方法,首先把整幅图像划分成不同区域,其次使用改进的Canny算法进行边缘分割,去除无用信息,再次使用SURF算法提取特征,最后在关键点周围使用矩阵乘法相位相关估计图像亚像素偏移量.实验表明本文提出的算法不仅提高了算法运行速度,同时也解决了图像尺寸太大导致一般计算机无法处理的问题.并且由于矩阵乘法相位相关的良好抗噪声特性,因此即使存在噪声,算法仍然可以获得较高的亚像素偏移量估计精度.
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