Medan bildmatchning har studerats i fjärranalysgemenskapen i årtionden, är matchning av multimodala data [t.ex. optisk, ljusdetektering och räckvidd (LiDAR), syntetisk bländarradar (SAR) och karta] fortfarande ett utmanande problem på grund av betydande skillnader i ickelinjär intensitet mellan sådana data. För att ta itu med detta problem presenterar vi en ny snabb och robust mallmatchning ram som integrerar lokala deskriptorer för multimodala bilder. För det första extraheras en lokal deskriptor [såsom histogram av orienterad lutning (HOG) och lokal självlikhet (LSS) eller robust upp-funktion (SURF)] vid varje pixel för att bilda en pixelvis funktionsrepresentation av en bild. Sedan definierar vi ett snabbt likhetsmått baserat på funktionen representation med hjälp av den snabba Fouriertransform (FFT) i frekvensdomänen. En mallmatchningsstrategi används för att upptäcka brevväxlingar mellan bilder. I detta förfarande, föreslår vi också en ny pixelwise funktion representation med hjälp av orienterade gradienter av bilder, som kallas kanal funktioner i orienterade gradienter (CFOG). Denna nya funktion är en förlängning av pixelvis HOG deskriptor med överlägsen prestanda i bildmatchning och beräkningseffektivitet. De största fördelarna med den föreslagna matchningsramen är: 1) strukturell likhetsrepresentation med hjälp av pixelvis funktionsbeskrivning och 2) hög beräkningseffektivitet på grund av användningen av FFT. Den föreslagna matchningsramen har utvärderats med hjälp av många olika typer av multimodala bilder, och resultaten visar på dess överlägsna matchningsprestanda med avseende på de senaste metoderna. Index Terms-Fast Fourier transform (FFT), bildmatchning, multimodala fjärranalysbilder, pixelvis funktion representation. Manuskript
I REF, YE et al. också föreslå en ny pixel vise funktion representation med hjälp av orienterade gradienter av bilder, som heter Channel Features of Orientated Gradients (CFOG).
Fast and Robust Matching for Multimodal Remote Sensing Image Registration
{'venue': 'IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing', 'journal': 'IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}