一种基于2D-Gabor的高分遥感影像局部特征提取方法

    公开(公告)号:CN104881671B

    公开(公告)日:2018-01-19

    申请号:CN201510264025.7

    申请日:2015-05-21

    Abstract: 本发明属于高分辨率遥感影像处理领域,尤其涉及一种基于2D‑Gabor的高分遥感影像局部特征提取方法。本发明首先建立影像的尺度空间金字塔表达;然后在尺度空间中搜索不同特征尺度下的加速分割测试特征,使用极大值抑制的方法得到特征点并确定特征点所在的位置及尺度;其次建立基于二进制的局部特征描述子;最后,使用Hamming距离作为相似性度量方法对不同视角条件下获得的同一场景的影像对进行特征匹配,再采用RANSAC算法进行特征提纯,去除错误的匹配点对。本发明能够精确地模拟人类的视觉皮层和视网膜的认知特点。在特征检测的过程中,对亮度和尺度的变化具有不变性,可以在时间域和频率域中同时获得最优的性能。

    一种基于2D-Gabor的高分遥感影像局部特征提取方法

    公开(公告)号:CN104881671A

    公开(公告)日:2015-09-02

    申请号:CN201510264025.7

    申请日:2015-05-21

    CPC classification number: G06K9/4604

    Abstract: 本发明属于高分辨率遥感影像处理领域,尤其涉及一种基于2D-Gabor的高分遥感影像局部特征提取方法。本发明首先建立影像的尺度空间金字塔表达;然后在尺度空间中搜索不同特征尺度下的加速分割测试特征,使用极大值抑制的方法得到特征点并确定特征点所在的位置及尺度;其次建立基于二进制的局部特征描述子;最后,使用Hamming距离作为相似性度量方法对不同视角条件下获得的同一场景的影像对进行特征匹配,再采用RANSAC算法进行特征提纯,去除错误的匹配点对。本发明能够精确地模拟人类的视觉皮层和视网膜的认知特点。在特征检测的过程中,对亮度和尺度的变化具有不变性,可以在时间域和频率域中同时获得最优的性能。

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