低误差匹配策略下的遥感图像S型融合拼接

针对目前遥感图像拼接算法有效匹配率低、拼接融合误差大的问题,对遥感图像拼接算法的匹配及融合拼接过程等进行研究。利用引导滤波器预处理图像,在快速高效的加速稳健特征(SURF)算法和低误差双向互选择匹配策略的基础上,采用随机一致性算法对匹配特征点进行进一步提纯;使用单应性转换矩阵计算图像间的相对位置关系,在拼接与融合阶段,根据韦伯定律和植物生长函数修改图像融合算法;采用S型非线性融合策略完成图像融合拼接。仿真结果表明,本文方法的匹配正确率提升了约1.01%~3.42%,图像融合拼接结果图的平均梯度提升了约84.86%~146.26%,信息熵提升了约0.77%~2.22%。在实现高效、低误差遥感图像匹配的基础上,本文方法提升了拼接质量、效率以及融合算法的稳健性。