图像配准(Matlab)——高分1号宽幅数据GF1WFV为例

该博客介绍了使用Matlab进行图像配准的步骤,特别是针对GF1WFV遥感数据。通过SURF特征提取、匹配和计算变换矩阵实现配准,评估指标为RMSE。同时,提供了批量配准图像的方法,并分享了完整代码和部分数据资源。

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指南
  1. 本篇主要内容是如何用代码实现GF1WFV遥感数据配准,同时也适用于其他类型的图像校正,拼接。
  2. 本篇原理是surf自动特征提取,这个算法是SIFT的一种改进
  3. 配准效果用标准误差RMSE进行定量化度量
  4. 展示如何批量配准图像
  5. 完整代码及部分GF1WFV数据下载见github
配准算法流程
1.计算SURF特征
2.提取特征描述子
3.匹配特征描述子
4.有效特征描述子在原图中的对应位置
5.计算变换矩阵参数
6.配准
读取图像
data1=imread(file1);%参考图像
data2=imread(file2);%待配准的图像

配准前

1. 计算SURF特征

计算图像的SURF特征,并返回SURF点对象

ptsOriginal  = detectSURFFeatures(original,'MetricThreshold',MetricThreshold);
ptsDistorted = detectSURFFeatures(distorted,'MetricThreshold',MetricThreshold);
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