基于改进PSO-SIFT算法的油田遥感图像匹配

摘要：

针对油田遥感图像在灰度有明显差异的情况下,联合位置、尺度和方向的尺度不变特征变换(PSO-SIFT)算法很难为其找到足够多的正确对应关系,且花费时间较长的问题,提出一种基于改进PSO-SIFT算法的图像匹配算法.首先采用"回"字型分块思想构建特征描述符,降低特征描述子的维度;然后使用基于全局运动建模的双边函数(BF)算法与快速样本共识(FSC)算法相结合的匹配策略,对所得的匹配对进行误匹配剔除,以增加正确匹配的数量;最后将该算法与4种同类算法及原PSO-SIFT算法进行对比.实验结果表明,该算法比同类算法精度更高,与原算法相比不仅保证了图像匹配的精度,正确匹配对数量也增加了约3倍,且匹配时间约缩短20 s.

关键词：信息处理技术、PSO-SIFT算法、图像匹配、"回"字型描述符、BF算法、FSC算法

所属期刊栏目：59

分类号：TP391.4;TN911.73(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;黑龙江省基本科研业务费专项基金;海南医学院引进人才科研启动基金

在线出版日期：2021-03-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：342-350