基于双向邻域过滤策略的图形匹配类遥感图像配准算法(英文)

针对遥感图像由于较大仿射变换关系、相似图案和多源性等导致图形匹配时出现伪同构现象,提出了一种基于双向邻域过滤策略的图形匹配方法.本方法采用双向邻域的图形特征描述子来表示特征点的邻域关系.当误配点的双向邻域任意顶点在后期迭代中被视为误配点时,将与匹配点集具有稳定双向邻域结构的点恢复至匹配点集,同时剔除伪同构中残留的误配点.通过与Random Sample Consensus(RANSAC)、Graphing Transformation Matching(GTM)算法以及提出的双向邻域匹配方式比较得出,基于双向邻域过滤策略的匹配方式能够处理空间顺序匹配时存在的伪同构问题,同时获得更高的召回率和匹配率.

基于梯度转向核的半随机傅里叶域压缩重构算法（英文）

针对压缩遥感过程中非严格稀疏和傅里叶域欠采样噪声导致的伪影和混叠现象,提出了基于梯度转向核的压缩重构策略(GradSK).在压缩感知编码过程中提出了半随机傅里叶测量的方式,既保留图像的概要分量,同时保证了K-空间随机欠采样的非连贯性.在压缩感知解码过程中提出了由基于多阶梯度的转向核与有限差分总方差(TV)结合的方法,来解决解码过程中的无约束凸框架问题.实验表明,该方法在解决无噪采样和有噪采样的过程中均有较好性能.

基于几何不变性和局部相似特征的异源遥感图像配准算法

针对异源遥感图像在图像配准中的几何形变问题,本文提出了一种基于几何不变性局部相似特征的异源遥感图像配准算法。GISS算法利用加速鲁棒特征算子先对存在几何差异的异源遥感图像进行预匹配,然后根据特征点的方向特征对图像进行旋转仿射校正,最后引用局部相似性描述符并集成相似性度量来考察预匹配点对的相关性,选取其中相似相关性最优的点对实行图像配准。实验结果表明,对于存在几何形变的异源遥感图像,具有较好的配准实现效果,可以有效的解决异源遥感图像之间的几何形变差异问题,具有较好的鲁棒性和配准精度。