图像配准是计算机视觉中诸多问题的基础，基于图像特征的配准方法仍然是该领域的研究热门。为了提高算法的效率，拥有更好的实用性，提出了一种基于FAST-DAISY的遥感图像配准方法。首先运用FAST算法提取特征点，提出分配主方向的方法，利用DAISY算法建立描述符，得到特征点集后，使用RANSAC（随机抽样一致性）算法剔除误匹配点对，最终估计仿射变换参数，利用二次线性插值法得到配准后的遥感图像。实验结果表明，算法对于平移、旋转、灰度差异、地物差异、位置差异、小尺度差异和噪声干扰的遥感图像有较好的配准效果，匹配时间通常介于SIFT与SURF-DAISY算法之间，算法在实用性上有较大优势。
2023-02-03 17:01:52
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遥感图像解译 kappa系数计算程序（C++） kappa系数计算程序（C++） kappa系数计算程序（C++）
2023-01-14 21:28:26
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压缩包包括遥感图像云检测全面的论文学习资料，物理阈值法、纹理分析方法、模式识别等方法全面覆盖，对云检测学习很有针对性
2022-12-29 15:12:36
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压缩包中包含sift和surf的图像配准，先用sift或者surf特征提取，然后进行特征匹配，最后还用RANSAC进行误匹配剔除。sift是在Lowe官网源码上进行更改，surf直接使用MATLAB自带函数detectSURFFeatures()。
2022-12-16 21:04:28
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