Remote Sensing Image Registration Based on Dynamic Threshold Calculation Strategy and Multiple-Feature Distance Fusion
Remote Sensing Image Registration Based on Dynamic Threshold Calculation Strategy and Multiple-Feature Distance Fusion
复制标题
基于动态阈值计算策略和多特征距离融合的遥感图像配准
DOI：
10.1109/jstars.2019.2938622
复制
发表时间：
2019-10
影响因子：
5.5
通讯作者：
Sim Heng Ong
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Wanjing Zhao;Xinke Ma;Lijia Liang;Li Liang;Yang Yang;Kun Yang;Sim Heng Ong
遥感图像配准广泛应用于民用和军事应用，如目标识别、环境变化监测、军事损伤评估等。遥感图像采集过程中的非刚性变换和视点变化等造成的特征点提取存在严重的异常值，增加了配准的难度。因此，我们提出了一种基于动态阈值计算策略（DTCS）和多特征距离融合的遥感图像配准方法。我们方法的主要思想是最大化内点，同时确保最佳对应。首先，DTCS 逐步筛选可靠的内点，以减少迭代过程中离群值的负面影响。然后引入多特征距离融合高斯混合模型来弥补单一特征的缺陷，并以DTCS作为先验概率与确定性退火相结合，实现从局部到全局尺度的最优映射。此外，在全局约束中加入基于局部施加力的结构约束，以更准确地控制重叠区域中特征点的对齐，从而指导后续的图像变换。大量实验表明，与九种最先进的方法相比，我们的方法在大多数情况下表现更好。
Remote sensing image registration is widely used.in civilian and military applications such as target recognition,.environmental transformation monitoring, and military damage.assessment. The severe outliers in the extraction of feature points.caused by nonrigid transformation and viewpoint changes in the.process of capturing remote sensing images increase the difficulty of.registration. Therefore, we present a remote sensing image registration.method based on dynamic threshold calculation strategy.(DTCS) and multiple-feature distance fusion. The main idea of.our approach is to maximize inliers while ensuring the optimal.correspondence. First, DTCS gradually screens reliable inliers.to reduce the negative effect of outliers over the iterations. The.multiple-feature distance fusion Gaussian mixture model is then.introduced to compensate for the defect of a single feature, and.DTCS acting as the prior probability combines with the deterministic.annealing to achieve the optimal mapping from local to.global scale. Moreover, structure constraint based on local applying.force is added into the global constraint to control the alignment.of feature points more accurately in the overlapping area, so as to.guide the subsequent image transformation.Extensive experiments.showthat ourmethod performs better inmost cases comparedwith.nine state-of-the-art methods.
登录
查看更多内容
DOI：
10.1023/b:visi.0000029664.99615.94
发表时间：
2004-11-01
影响因子：
19.5
作者：
Lowe, DG
通讯作者：
Lowe, DG
基于小型无人机的动态农业梯田多时相图像配准
影响因子：
5
作者：
魏梓泉;韩一峰;李梦雅;杨昆;杨扬;罗毅
通讯作者：
罗毅
DOI：
10.1109/cvpr.2004.183
发表时间：
2004-06
期刊：
Proceedings of the 2004 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 2004. CVPR 2004.
影响因子：
--
作者：
Yan Ke;R. Sukthankar
通讯作者：
Yan Ke;R. Sukthankar
DOI：
10.7551/mitpress/7503.003.0131
发表时间：
2006-12
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
A. Myronenko;Xubo B. Song;M. A. Carreira-Perpiñán
通讯作者：
A. Myronenko;Xubo B. Song;M. A. Carreira-Perpiñán
通过保留全局和局部结构进行非刚性点集配准
DOI：
10.1109/tip.2015.2467217
发表时间：
2016-01
期刊：
IEEE transactions on image processing : a publication of the IEEE Signal Processing Society
影响因子：
--
作者：
Ma J;Zhao J;Yuille AL
通讯作者：
Yuille AL