1 摘要

针对异源遥感影像之间存在光照差异显著、对比度差异大和非线性辐射畸变等问题所导致匹配难题，本文提出了一种顾及各向异性加权力矩与绝对相位一致性方向直方图的异源影像匹配方法。首先，利用各向异性滤波进行影像非线性扩散，在此基础上计算影像的相位一致性最大矩和最小矩，并构造各向异性加权力矩方程，求解得到各向异性加权力矩图。之后，对相位一致性模型进行扩展，建立绝对相位一致性方向梯度，并结合对数极坐标描述模板，建立一种绝对相位方向梯度直方图（histogram of absolute phase consistency gradients，HAPCG），最后利用欧氏距离作为匹配测度进行同点名识别。将多组存在光照、对比度和非线性辐射差异的异源遥感影像作为数据源，分别与SIFT、PSO-SIFT、LGHD和RIFT等算法进行实验，结果表明：在异源遥感影像匹配中，HAPCG算法在综合匹配性能上明显优于SIFT、PSO-SIFT和LGHD等方法，其平均同名点匹配数量提升了约2倍，RMSE误差在2像素以内。与RIFT算法相比，在匹配同名点相近的情况下，HAPCG算法可以取得更高的匹配精度，能实现异源遥感影像稳健匹配。

2 实验结果

(a) 基于梯度的匹配； (b) 基于PC的匹配结果； (c) 基于本文方法（HAPCG）的匹配结果
图1 对比实验结果

图2 多模态影像匹配结果

3 论文引用格式

引文格式：[1]姚永祥,张永军,万一,刘欣怡,郭浩宇.顾及各向异性加权力矩与绝对相位方向的异源影像匹配[J/OL].武汉大学学报(信息科学版):1-13[2021-04-02].顾及各向异性加权力矩与绝对相位方向的异源影像匹配 - 中国知网.

4 代码和测试数据

成果版权归武汉大学-遥感信息工程学院-张永军教授团队所有，更多详细内容请参阅团队主页：

https://skyearth.org/research/https://skyearth.org/research/

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基于HAPCG 算法的异源影像/多模态图像匹配

1 摘要

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