基于空间结构约束的改进迭代最近点影像配准
作者:
作者单位:

同济大学测绘与地理信息学院,同济大学测绘与地理信息学院,同济大学测绘与地理信息学院,同济大学测绘与地理信息学院

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通讯作者:

中图分类号:

P237

基金项目:

国家自然科学基金资助项目(41171327)


Modified ICP Image Registration Algorithm Based on Spatial Structure Constraint
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Affiliation:

Tongji University College of Surveying and Geo-informatics,Tongji University College of Surveying and Geo-informatics,Tongji University College of Surveying and Geo-informatics,Tongji University College of Surveying and Geo-informatics

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    摘要:

    提出了一种改进的基于空间结构约束的迭代最近点(ICP)影像配准方法.该方法通过结合特征点的空间结构相似性和特征相似性获得特征点的匹配矩阵,其中特征相似性通过特征点的局部特征描述算子进行计算,空间相似性则通过特征点的空间位置进行计算.特征点之间的空间结构相似性不仅包括了对应特征点之间的空间距离,还包含了特征点到邻近特征点的空间距离.在匹配过程中,分别从参考影像和待配准影像的角度出发,实现了匹配的对称性处理.通过对具有不同影像特征的真实遥感影像进行实验,结果表明该算法具有较高的配准精度.

    Abstract:

    A modified iterative closest point(ICP) image registration algorithm based on spatial structure constraint is proposed to overcome the matching ambiguity of remote sensing image registration caused by outliers. This algorithm combines the similarities of spatial structure and feature to determine matching matrix of feature points, among which the similarity of feature is achieved by a local feature descriptor while the similarity of spatial structure is calculated by spatial coordinates of feature points. Different to current structure based algorithms, the similarity of spatial structure contains not only spatial distance of corresponding feature points but distance of neighboring ones. And in matching process, the matching pairs are determined by a bidirectional matching criterion from the view of reference and sensed images. Experiments on real remote sensing images of different characteristics show that this algorithm can enhance registration accuracy.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

李爱霞,程效军,关泽群,冯甜甜.基于空间结构约束的改进迭代最近点影像配准[J].同济大学学报(自然科学版),2014,42(4):0618~0623

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  • 收稿日期:2013-03-19
  • 最后修改日期:2013-06-19
  • 录用日期:2013-08-13
  • 在线发布日期: 2014-04-17
  • 出版日期: