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| 1 | 多模态遥感图像匹配方法综述显示文摘遥感图像匹配是遥感图像处理的关键基础,一直是国内外学者研究的热点。由于多模态图像具有辐射差异、几何差异、尺度差异、视角差异、维度差异等特性,目前尚未出现一种普适性强的通用匹配方法。随着遥感、人工智能、大数据等技术的不断发展和应用领域的持续拓展,图像匹配技术体系也在不断地发展和演化。本文在系统梳理图像匹配技术发展历程的基础上,对多模态遥感图像匹配分类体系进行了归纳总结,从特征驱动和数据驱动两方面论述了多模态图像匹配技术研究的最新进展,并指出其面临的核心困难及未来发展趋势,以期推动多模态图像匹配研究更加深入发展。 | 眭海刚 刘畅 干哲 江政杰 徐川 | 2022 | 测绘学报2022，51，9： | 3 |
| 2 | 拉普拉斯特征耦合方差度量的图像匹配算法显示文摘为了解决当前图像匹配算法主要是通过像素点间的距离信息来实现特征匹配,忽略了图像间的方差信息,导致匹配结果中存在较多的错误匹配等不足,本文提出了一种基于拉普拉斯特征制约与方差度量的图像匹配方法。首先,引入Harris算子,对图像特征进行粗提取,并利用像素点的拉普拉斯特征,删除伪特征点,对粗提取的图像特征进行优化,获取更为准确的图像特征。然后,依据图像的梯度特征来计算图像特征的方向信息,以此建立特征点的邻域,通过求取该范围内的Haar小波值,从而得到特征向量。采用区域方差模型对图像的方差信息实施度量,并联合特征点的欧氏距离,对特征点进行更为准确的匹配。最后,采用随机样本一致性(RANSAC)机制对特征匹配结果实施优化,剔除其中的错误匹配,从而完成图像匹配。实验结果显示:较当前较为先进的匹配算法而言,在旋转、缩放等几何变换干扰下,所提算法具备更高的匹配准确率,维持在90%以上。 | 杨宏伟 齐永锋 杜刚 | 2020 | 太赫兹科学与电子信息学报2020，18，4： | 2 |
| 3 | Computational Intelligence in Remote Sensing Image Registration:A survey显示文摘In recent years,computational intelligence has been widely used in many fields and achieved remarkable performance.Evolutionary computing and deep learning are important branches of computational intelligence.Many methods based on evolutionary computation and deep learning have achieved good performance in remote sensing image registration.This paper introduces the application of computational intelligence in remote sensing image registration from the two directions of evolutionary computing and deep learning.In the part of remote sensing image registration based on evolutionary calculation,the principles of evolutionary algorithms and swarm intelligence algorithms are elaborated and their application in remote sensing image registration is discussed.The application of deep learning in remote sensing image registration is also discussed.At the same time,the development status and future of remote sensing image registration are summarized and their prospects are examined. | Yue Wu Jun-Wei Liu Chen-Zhuo Zhu Zhuang-Fei Bai Qi-Guang Miao Wen-Ping Ma Mao-Guo Gong | 2021 | International Journal of Automation and computing2021，18，1： | 1 |
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