研究目的
针对多模态遥感图像因显著非线性辐射差异导致的自动匹配难题，提出一种基于多尺度相位一致性的新型图像配准方法（MS-PC）。
研究成果
所提出的MS-PC方法在配准精度和连接点数量上均优于SIFT和SAR-SIFT，展现出对多模态遥感图像间非线性辐射差异的鲁棒性。
研究不足
该论文未明确提及研究的局限性。
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[IEEE 2018年第十届国际模式识别协会遥感模式识别研讨会（PRRS）- 北京（2018年8月19日-2018年8月20日）] 2018年第十届IAPR遥感模式识别研讨会（PRRS）- 基于多尺度相位一致性的多模态遥感图像配准
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[IEEE 2018年第十届国际模式识别协会遥感模式识别研讨会（PRRS）- 北京（2018年8月19日-2018年8月20日）] 2018年第十届IAPR遥感模式识别研讨会（PRRS）- 基于多尺度相位一致性的多模态遥感图像配准
DOI：10.1109/PRRS.2018.8486287
出版年份：2018
更新时间：2025-09-10 09:29:36
摘要：
由于多模态遥感图像间存在显著的非线性辐射差异，基于具有光照和对比度不变性的相位一致性模型进行图像匹配仍是一项具有挑战性的任务。本研究将该模型拓展为一种新型图像配准方法——多尺度相位一致性（MS-PC），并采用MS-PC描述符之间的欧氏距离作为相似性度量来实现特征点匹配。通过四组多模态遥感图像对的实验评估表明：相较于SIFT和SAR-SIFT两种主流方法，MS-PC对图像间辐射差异具有更强的鲁棒性，在配准精度和同名点数量方面均表现更优。
作者：
Song Cui，Yanfei Zhong
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