基于信息熵约束和KAZE特征提取的遥感图像配准算法研究

针对KAZE算法在遥感图像配准过程中存在的检测速度慢和误匹配的问题,本文提出了一种改进的基于信息熵约束和KAZE特征提取的预处理算法。首先采用非重叠滑动窗口遍历遥感图像并分割窗口,计算分割后窗口区域的信息熵。然后,根据获取的信息熵形成的直方图,选取适当阈值来保留具有高信息熵的图像局部区域用于KAZE算法特征提取。最后,采用RANSAC算法去除误匹配以优化匹配结果。在SPOT、高分二号等卫星数据上的实验结果表明,本文算法相比于KAZE算法的特征点匹配精度分别提升了0.2%和0.3%,算法运行时间分别降低了70%和53%。