【摘 要】
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针对多源多尺度影像配准中存在误匹配率较高和配准精度较低的问题，提出了一种基于（Scale-Invariant Feature Transform SIFT）与互信息筛选优化的影像配准算法。首先，采用SIFT算法进行特征点提取，通过快速最近邻逼近搜索（Fast Approximate Nearest Neighbors Search Library,FLANN）算法完成待配准影像的粗匹配，其次，在初
【基金项目】
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国家重点研发计划（地球观测与导航）“星空地遥感立体监测技术（2017YFB0504201）”； 国家自然科学基金项目“基于高分辨率卫星影像的彩钢板建筑与城市空间结构演变关系研究”（41761082）； 兰州交通大学（201806）优秀平台支持；
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针对多源多尺度影像配准中存在误匹配率较高和配准精度较低的问题，提出了一种基于（Scale-Invariant Feature Transform SIFT）与互信息筛选优化的影像配准算法。首先，采用SIFT算法进行特征点提取，通过快速最近邻逼近搜索（Fast Approximate Nearest Neighbors Search Library,FLANN）算法完成待配准影像的粗匹配，其次，在初始匹配点周围建立4×4邻域，计算匹配点之间的互信息值，对互信息值较小的匹配点进行剔除，寻求筛选优化后的最优变换矩阵，最后输出与基准影像互信息值最大的配准后影像作为最佳配准结果。实验结果表明：该方法与SIFT算法相比可以有效地剔除误匹配点并提高了配准精度。该方法可以应用于多源多尺度遥感影像配准，能够有效地提高配准精度。
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