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《基于RFM的高分辨率卫星遥感影像自动匹配研究》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、第39卷第6期测绘学报Vol.39,No.62010年12月ActaGeodaeticaetCartographicaSinicaDec.,2010文章编号:10011595(2010)06059207基于RFM的高分辨率卫星遥感影像自动匹配研究季顺平,袁修孝武汉大学遥感信息工程学院,湖北武汉430079AutomaticMatchingofHighResolutionSatelliteImagesBasedonRFMJIShunping,YUANXiuxiaoSchoolofRemoteSensinga
2、ndInformationEngineering,WuhanUniversity,Wuhan430049,ChinaAbstract:AmatchingmethodforhighresolutionsatelliteimagesbasedonRFMispresented.Firstly,theRFMparametersareusedtopredicttheinitialparallaxofcorrespondingpointsandthepredictionaccuracyisanalyzed.Secondly,theapp
3、roximateepipolarequationisconstructedbasedonprojectiontrackinganditsaccuracyisanalyzed.Thirdly,approximate1Dimagematchingisexecutedonpyramidimagesandleastsquarematchingonbaseimages.AtlastRANSACisimbeddedtoeliminatemismatchingpointsandmatchingresultsareobtained.Tes
4、tresultsverifiedthemethodmorerobustandwithhighermatchingrate,comparedto2DgraycorrelationmethodandthepopularSIFTmatchingmethod,andthemethodpreferablysolvedthequestionofhighresolutionsatelliteimagematchingwithdifferentstereomodel,differenttimeandlargerotationimages.K
5、eywords:imagematching;epipolarequation;RANSAC;RFM摘要:提出一种基于有理多项式模型(RFM)的高分辨率卫星遥感影像自动匹配方法。首先利用RFM进行高分辨率卫星影像直接定位和同名点预测,并分析预测精度;然后基于投影轨迹建立近似核线方程,并分析核线精度;接着采用金字塔影像策略进行核线约束的近似一维影像匹配,并经最小二乘影像匹配精化匹配结果;最后采用RANSAC算法剔除误匹配点以获取最终的匹配结果。试验结果表明,该方法的匹配成功率和稳定性高于传统的二维灰度匹配方法和现流行的SIFT
6、匹配方法,能够很好地解决高分辨率卫星遥感影像自动匹配中不同成像模式、多时相、大姿态角等情况导致的匹配难题。关键词:影像匹配;核线方程;RANSAC;RFM中图分类号:P237文献标识码:A基金项目:国家973计划(2006CB701302);武汉大学自主科研项目(4082004)1引言粗配准,并采用小波影像金字塔的逐级匹配策略获得控制点对,再利用多项式拟合剔除错误点对,最由于高分辨率卫星遥感影像物理成像模型的后采用不规则三角网实现影像纠正。文献[4]基于复杂性及多视角、多时相的问题,其立体像对的自文献[3]进行进
7、一步研究,采用SIFT算法匹配出少动匹配一直是一个研究热点和难点。近年来,该项量同名点用于粗配准,而无须再手工选择控制点。研究已取得一定的进展。文献[1]研究基于SIFT文献[56]采用几何约束的相关算法实现基于多基特征的遥感影像自动配准,指出该方法在图像具有线影像匹配的高分辨率遥感影像的DEM生成,自较复杂变形的情况下,仍然可以准确匹配到大量的动匹配生成的DEM保持较好的精度和可靠性,但稳定特征,但该试验只采用较小的影像局部区域,该方法需以影像的精确外方位元素作为初始条件。因此应用于大容量遥感影像的可行性和效率仍需[7]
8、Kornus等采用一种改进的区域增长算法生成同进一步研究。文献[2]设计一种新的全局一致性度轨SPOT5三立体像对(前视、后视、正视)的量准则,实现了基于空间关系的遥感影像特征匹[8]DEM,该方法也需要在匹配前手工选择一定数配,通过与几种经典度量准则的比较分析,证实该量的种子点。方法的正
