基于改進ORB算法的遙感圖像匹配

田 丹, 陳鈺坤

(沈陽大學 a. 智能科學與工程學院, b. 信息工程學院, 遼寧 沈陽 110044)

遙感圖像一般分為航空圖像和衛星圖像[1]2種,常由不同成像器材在不同時間、不同天氣、不同視角下拍攝獲得,廣泛應用于土地資源監測、搶險救災、目標定位等領域。近些年,隨著無人機技術的快速發展,應用靈活、成本低廉的無人機在遙感圖像的獲取中備受青睞,而基于無人機航拍圖像與衛星圖像的圖像匹配也逐漸成為研究熱點之一。

圖像匹配是指從2個或多個圖像中識別出相同或相似的內容、并將具有幾何意義的關系相互對應的過程。根據特征性質和匹配策略的不同,可將圖像匹配分為基于區域的匹配方法和基于特征的匹配方法[2],其中,基于特征的匹配方法能更好地應對幾何變形失真的問題[3],從而降低光照變化和背景變化等引起的誤匹配,在遙感圖像匹配中更受研究者青睞。基于特征的圖像匹配算法主要有SIFT[4-6]、SURF[7-9]、BRISK[10-11]、ORB[12-14]等。SIFT算法對圖像受到的旋轉、尺度、光照、噪聲和幾何變換等不利影響都有較強的魯棒性,但其每個特征點都要建立128維的特征描述符,因而降低了匹配實時性;SURF算法是對SIFT算法的優化,引入積分圖思想來減少計算量并降低了生成特征描述符的維度,保證特征提取質量的同時提高了算法運行速度;ORB算法和BRISK算法均使用二進制描述子進行特征點描述,大大提高了計算速度,但ORB算法運行速度比BRISK算法更快。ORB算法在進行特征描述時使用隨機采樣,而BRISK算法則是在領域內進行均勻采樣,因此BRISK算法有機會獲得更高質量的匹配關系。……