高分辨率遥感图像配准控制点均匀化算法

摘要

针对多源遥感图像普遍具有数据量大、辐射差异大等特征,而现有的图像配准算法无法直接应用于遥感图像自动配准处理中的问题,综合考虑控制点的密度和分布,提出了一种高分辨率遥感图像自动配准算法.首先,将待配准图像和参考图像降采样到单机可以处理的大小,利用尺度不变特征变换(SIFT)算法建立降采样图像间的初始匹配;其次,将原始待配准图像按照网格分割为子图像,并利用初始匹配找到每幅子图像在参考图像上的对应子图像;再次,利用SIFT和极大稳定区域(MSER)特征点的空间互补性,在每一对子图像上提取大量特征点;最后,利用随机采样一致性(RANSAC)算法剔除误配后,采用基于最大团问题的贪心法进行控制点均匀化处理,进一步剔除冗余的控制点.与现有的基于SIFT特征和基于灰度的遥感图像配准算法相比,本算法在配准精度和控制点的分布均匀度等方面具有优越性.