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基于非线性尺度空间的多源遥感影像匹配
摘要
多源遥感影像匹配是一个重要的研究领域，它在遥感领域具有广泛的应用。本文提出了一种基于非线性尺度空间的多源遥感影像匹配方法。该方法将图像进行多尺度分解，利用非线性尺度空间的特性进行图像匹配，同时结合相位相关函数提高匹配的精度和鲁棒性。实验结果表明，该方法能够有效地提高多源遥感影像匹配的精度和鲁棒性。
关键词：多源遥感影像匹配；非线性尺度空间；相位相关函数；精度和鲁棒性
1.引言
随着卫星遥感、航空遥感等技术的发展，遥感图像的获取变得越来越容易。然而，多源遥感影像的快速准确匹配仍然是一个具有挑战性的问题。多源遥感影像匹配可以应用于城市规划、地质勘探、环境监测等领域。因此，如何提高多源遥感影像匹配的准确率和鲁棒性，一直是遥感领域的研究热点。
2.相关研究
目前，多源遥感影像的匹配方法主要有两类：基于特征点匹配和基于区域匹配。基于特征点匹配的方法主要是通过提取关键点，并计算关键点之间的匹配关系，如SIFT算法、SURF算法等。这种方法具有较高的匹配速度和准确率。但是，当影像存在大范围的镜头畸变、旋转、大小变化等情况时，会导致特征点的匹配效果较差。基于区域匹配的方法则是通过提取影像的区域特征进行相似性度量，如小波变换、Gabor滤波器等。这种方法对于镜头畸变、旋转、大小变化等因素不敏感，但是对于光照变化、遮挡等情况影响较大。
3.方法
为了克服以上两种方法的缺点，本文提出了一种基于非线性尺度空间的多源遥感影像匹配方法。该方法主要分为三个步骤：多尺度分解、非线性尺度空间匹配和相位相关函数。
3.1多尺度分解
将源图像和目标图像分别进行多尺度分解，得到一系列的图像组。由于图像在不同尺度下能够表达出不同的特征，因此在不同尺度下进行匹配有助于增强匹配的鲁棒性。
3.2非线性尺度空间匹配
利用非线性尺度空间的特性进行图像匹配。具体来说，我们将源图像和目标图像在同一尺度下进行非线性尺度空间的变换，然后通过计算它们之间的相似性进行匹配。非线性尺度空间的变换可以克服传统尺度空间的缺陷，使得图像具有更好的平移、旋转、缩放等不变性。
3.3相位相关函数
相位相关函数可以通过计算源图像和目标图像的互相关函数来得到，然后利用互相关函数的峰值来确定匹配的偏移量。相位相关函数能够提高匹配的精度和鲁棒性。
4.实验结果
为了测试本文提出的方法的效果，我们使用了几组多源遥感影像进行测试。实验结果表明，我们的方法能够有效地提高多源遥感影像匹配的准确率和鲁棒性。
5.结论
本文提出了一种基于非线性尺度空间的多源遥感影像匹配方法。该方法能够克服传统匹配方法对于大范围的镜头畸变、旋转、大小变化等因素的敏感性，同时能够提高匹配的准确率和鲁棒性。在实际应用中，该方法可以为城市规划、地质勘探、环境监测等领域提供更加精确的遥感影像匹配技术。