基于双特征的丘陵山区耕地低空遥感图像配准算法

针对丘陵山区耕地小型无人机航拍图像（低空遥感图像）中的尺度变化、几何畸变、图像重叠等问题，提出了基于双特征的丘陵山区耕地低空遥感图像配准算法。该算法鉴于丘陵山区耕地背景环境复杂、光照因素等影响，采用尺度不变特征SURF算法提取了遥感图像的特征点，并构建了能够稳健描述航拍图像几何特征的双特征描述子；在此基础上，以高斯混合模型（GMM）为核心，结合2个单一特征差异描述子（基于欧氏距离的全局特征和基于和向量的局部特征）构造的双特征描述子，得到了能够同时通过2种特征进行对应关系评估的双特征有限混合模型（DFMM），并通过再生核希尔伯特空间（RKHS），基于高斯径向基函数（GRBF）对待配准图像进行了全局与局部结构双约束的空间变换更新。为了验证本文算法的可行性及其性能，采用小型无人机航拍的丘陵山区坡耕地多视角遥感图像开展了实验，将本文算法与SIFT、SURF、CPD、AGMReg、GLMDTPS及PRGLS进行了比较。实验结果表明，本文算法不仅在不同坡度的坡耕地航拍图像多视角配准过程中，均具有较好的鲁棒性，也适用于部分复杂地形小型无人机航拍的多视角遥感图像配准。

Low-altitude remote sensing image registration algorithm based on dual-feature for arable land in hills and mountains