高分辨率遥感图像SIFT和SURF算法匹配性能研究

齐冰洁，刘金国，张博研，左 洋，吕世良

(1.中国科学院 长春光学精密机械与物理研究所，吉林 长春 130033；2.中国科学院大学，北京 100049)

高分辨率遥感图像SIFT和SURF算法匹配性能研究

齐冰洁，刘金国*，张博研，左 洋，吕世良

(1.中国科学院 长春光学精密机械与物理研究所，吉林 长春 130033；2.中国科学院大学，北京 100049)

遥感图像匹配是图像校正、拼接的基础。由于遥感图像特征相似度大，重叠区域小，遥感图像对匹配算法的要求更高。本文首先从特征检测、特征描述和特征匹配三个方面，比较了SIFT算法和SURF算法在计算速度和准确度方面性能，然后研究了算法对遥感图像重叠度、度量距离的要求，并针对SURF算法对特征方向误差敏感的特点，提出一种oSURF算法；最后利用卫星1A级条带遥感图像分析各个算法优劣性。测试结果表明，相比于SIFT算法，SURF算法计算速度为SIFT的3倍，需要的图像重叠宽度仅为1.25倍描述向量尺寸，而在保证同样匹配率的情况下，SIFT算法则需要图像重叠宽度为1.5倍描述向量尺寸。本文提出的 oSURF算法在保证计算速度的同时，准确度相对于SURF算法提升5%～10%，因此，oSURF算法更适合1A级条带遥感图像的拼接。

遥感图像；特征匹配；SIFT；SURF；重叠度

1 引 言

遥感图像匹配是对不同传感器、不同时相、不同视角的遥感图像在其重叠部分计算同名点(Homologous Points)的过程。由于遥感图像高分辨率和大视场的矛盾性，为了保证分辨率，卫星相机只推扫条带状影像数据，再通过图像拼接、融合等步骤实现大范围图像覆盖率，而这些处理都是以图像匹配为前提。……