研究目的
开发一种鲁棒且精确的多源遥感图像配准方法，通过改进特征检测和描述符构建来应对噪声、光照变化及不同视角等挑战。
研究成果
该方法实现了关键点的稳定均匀分布，对噪声和光照变化具有鲁棒性，与SIFT和Harris-CMs相比提供了更高的正确匹配率和精度，使其能有效用于多源遥感影像配准。
研究不足
该方法可能因特征提取和匹配过程而具有计算复杂性；它在特定图像类型上进行了测试，可能无法推广到所有遥感场景；未解决实时应用的优化问题。
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基于Contourlet变换与多特征融合的多源遥感影像配准
DOI：10.1007/s11633-018-1163-6
期刊：International Journal of Automation and Computing
出版年份：2018
更新时间：2025-09-23 15:23:52
摘要：
图像配准是多源遥感图像处理中不可或缺的组成部分。本文提出一种融合改进型多尺度多方向Harris算法与新型复合特征的遥感图像配准方法，通过提取多尺度圆形高斯组合不变矩和多方向灰度共生矩阵作为图像匹配特征。该算法在含噪声及光照变化的多源遥感影像上进行了验证，大量实验研究表明：所提方法能获得稳定且分布均匀的关键点，并实现鲁棒精确的对应匹配，在多源遥感图像配准领域具有良好应用前景。
作者：
Huan Liu，Gen-Fu Xiao，Yun-Lan Tan，Chun-Juan Ouyang
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