一种基于结构权重相互作用的次像素多模态光学遥感图像匹配方法 黄涛（Tao Huang） 潘洪波（Hongbo Pan） 周楠熙（Nanxi Zhou） 邹思远（Siyuan Zou） 周顺（Shun Zhou）

《Remote Sensing》：A Mutual-Structure Weighted Sub-Pixel Multimodal Optical Remote Sensing Image Matching Method Tao Huang, Hongbo Pan, Nanxi Zhou, Siyuan Zou and Shun Zhou

　　

摘要

多模态光学图像的亚像素匹配是结合使用多个传感器时的关键步骤。然而，由于多模态图像响应的变化而产生的结构噪声和不一致性通常会限制匹配的准确性。为此，研究人员提出了相位一致性加权最小绝对偏差（PCWLAD）方法，作为一种从粗略到精细的匹配框架。在粗略匹配阶段，我们保留了完整的图像结构，并使用增强的跨模态相似性准则以及相位一致性（PC）噪声滤波来减少结构信息的丢失。在精细匹配阶段，引入了一种基于互结构滤波和加权最小绝对偏差的方法，以提高模态间的结构一致性，并能够自适应地准确估计亚像素位移。在三个多模态数据集上的实验——Landsat可见光-红外、短波可见光-近红外以及无人机（UAV）光学图像对——表明，PCWLAD方法的表现优于八种现有的先进方法，平均匹配精度达到了约0.4像素。