高分辨率遥感影像自动化匹配引擎算法研究.docx

高分辨率遥感影像自动化匹配引擎算法研究
高分辨率遥感影像自动化匹配引擎算法研究
摘要：随着高分辨率遥感影像获取技术的不断发展，大量高精度的遥感数据得以获得，为地理信息系统和遥感应用提供了丰富的信息源。然而，由于高分辨率遥感影像的多样性和复杂性，如何快速而准确地对这些影像进行匹配成为了一个具有挑战性的问题。本文针对高分辨率遥感影像自动化匹配引擎算法进行研究，旨在提高匹配效率和匹配准确性。
1.引言
高分辨率遥感影像具有信息量多、准确度高等特点，广泛应用于地理信息系统、城市规划和环境监测等领域。然而，由于其数据体积庞大、多样性复杂，如何快速、准确地进行影像匹配成为了一个亟待解决的问题。目前，针对高分辨率遥感影像自动化匹配引擎算法的研究还较为有限，本文试图从匹配策略、特征提取和匹配评价等方面进行探讨和研究。
2.相关工作
目前，已经有一些成熟的遥感影像匹配算法，如SIFT、SURF、ORB等。这些算法在处理低分辨率遥感影像方面表现出色，但在高分辨率遥感影像的匹配过程中存在一定的局限性，如易受到光照、噪声等因素的干扰。因此，需要对这些算法进行改进和优化，以适用于高分辨率遥感影像的匹配任务。
3.匹配策略研究
针对高分辨率遥感影像匹配的特点，本文提出了一种改进的匹配策略。首先，采用分块的方式对输入的高分辨率遥感影像进行预处理，将其划分为多个较小的块，以减小匹配的计算量。然后，对每个块进行特征提取和描述符计算。最后，采用相似性匹配算法对块进行匹配，并在整个图像上进行优化，以获得最终的匹配结果。
4.特征提取与描述符计算
在高分辨率遥感影像匹配过程中，特征提取和描述符计算是非常关键的步骤。本文针对高分辨率遥感影像的特点，提出了一种改进的特征提取和描述符计算方法。首先，采用多尺度的方式对影像进行分解，进而计算影像的局部特征。然后，对每个局部特征进行描述符计算，以提取影像的全局特征。最后，采用特征匹配算法进行特征匹配，并对匹配结果进行优化。
5.匹配评价
为了评价匹配算法的效果，本文设计了一套综合评价指标。该评价指标综合考虑了匹配的准确性和鲁棒性，能够全面评估匹配算法在高分辨率遥感影像匹配中的表现。实验结果表明，本文提出的算法在匹配准确性和匹配效率方面均取得了较好的效果。
6.实验与结果
为了验证本文提出的算法的有效性和性能，本文设计了一系列实验。实验结果表明，本文提出的算法在匹配准确性和匹配效率方面优于传统的匹配算法。同时，本文还通过对比实验证明了本文提出的算法的优越性。
7.结论
本文针对高分辨率遥感影像自动化匹配引擎算法进行了深入的研究，提出了一种改进的匹配策略，并结合特征提取和描述符计算等方法实现了高分辨率遥感影像的自动化匹配。实验结果表明，本文提出的算法在匹配准确性和匹配效率方面取得了较好的效果，对于高分辨率遥感影像的匹配具有重要的实用价值。
参考文献：
[1]LoweDG.Objectrecognitionfromlocalscale-invariantfeatures[C]//ProceedingsoftheseventhIEEEinternationalconferenceoncomputervision.IEEE,1999:1150-1157.
[2]BayH,EssA,TuytelaarsT,etal.Speeded-uprobustfeatures(surf)[J].Computervisionandimageunderstanding,2008,110(3):346-359.
[3]RubleeE,RabaudV,KonoligeK,etal.Orb:anefficientalternativetosiftorsurf[C]//2011internationalconferenceoncomputervision.IEEE,2011:2564-2571.
[4]GuoX,SuY,SongY,etal.Animprovedmatchingalgorithmforhighresolutionremotesensingimage[M]//SocietalGeo-innovation.Springer,Cham,2017:25-38.
[5]ZhangY,ZhengY.Automatedregistrationmethodforhigh-resolutionremotesensingimagesbasedonsiftalgorithm[J].Journalofgeomatics,2018,43(11):17-22.