基于FAST和DAISY的遥感图像配准算法

摘要

图像配准是计算机视觉中诸多问题的基础,基于图像特征的配准方法仍然是该领域的研究热门.为了提高算法的效率,拥有更好的实用性,提出了一种基于FAST-DAISY的遥感图像配准方法.首先运用FAST算法提取特征点,提出分配主方向的方法,利用DAISY算法建立描述符,得到特征点集后,使用RANSAC(随机抽样一致性)算法剔除误匹配点对,最终估计仿射变换参数,利用二次线性插值法得到配准后的遥感图像.实验结果表明,算法对于平移、旋转、灰度差异、地物差异、位置差异、小尺度差异和噪声干扰的遥感图像有较好的配准效果,匹配时间通常介于SIFT与SURF-DAISY算法之间,算法在实用性上有较大优势.