多重约束条件下的不同遥感影像匹配方法

摘要

针对不同遥感卫星影像间存在较大的几何变形和灰度差异,导致难以匹配大量的特征点问题,提出了一种多重约束条件下的不同遥感影像匹配方法。首先,利用仿射尺度不变特征变换(affine scale invariant feature transform,ASIFT)算法提取高质量的特征点完成初始匹配,并通过随机采样一致性算法优化匹配结果;其次,利用匹配特征点集合计算出两幅影像的仿射变换矩阵,结合仿射变换与灰度相关系数对剩余特征点进行再次匹配;最后,通过支持向量回归(support vector regression,SVR)对匹配结果进行检核。选取资源三号01星(ZY3-01)、资源三号02星(ZY3-02)以及高分一号(GF-1)卫星影像进行实验,结果表明,相较于尺度不变特征变换与ASIFT算法,本方法可以大量增加不同遥感影像间的特征点匹配数目,提高匹配精度。