[发明专利]一种烟田遥感图像匹配算法

摘要

本发明提供一种烟田遥感图像匹配算法，该算法是以SURF特征点提取算法中的多尺度和特征点描述符为理论基础，将传统Harris角点检测算法在单一尺度下检测角点变为多尺度提取，使检测出的特征点具有尺度不变性，将尺度空间理论和特征点描述符的思想应用到传统的Harris角点检测算法中，实现了具有抗尺度、光照及噪声变化的特征点提取算法，提高了遥感图像配准精度和速率。

主权项

一种烟田遥感图像匹配算法，其特征在于，包括以下步骤：S1：采用单尺度Harris角点检测算法对图像进行检测并提取角点，获得图像角点集；S2：使用Hessian矩阵检测图像极值点，进行特征点定位，并确定特征点所在位置及尺度值；S3：将Harris检测出的角点集与S2中提取的特征点合并，剔除重复点及对尺度变化不稳定的特征点，形成初始特征点集；S4：确定初始特征点集的主方向，并为每个特征点生成64维的特征描述符；S5：分别对参考图像和待配准图像使用S1‑S4的方法提取特征点，然后进行特征点匹配。