Remote Sensing Technology and Application, Volume. 40, Issue 1, 226(2025)
A Local Registration Model based on Multidirectional Phase Congruency for High Resolution Optical Images
Figures & Tables(13)
Table 1.
Experimental data information of feature matching View tableView in ArticleTable 1.
Experimental data information of feature matching 影像标签 成像时间 分辨率/m 影像类型 影像尺寸 数据特点 山地 GF1 2020.12.22 8 多光谱 1 003×1 027×4 以山区为主，局部影像为平坦的城镇区域 GF1 2020.04.12 农区 GF2 2020.03.05 1 全色 1 000×1 000×1 纹理信息丰富且具有高重复性，存在非线性灰度映射 GF2 2020.01.31 城区 GF6 2020.08.15 2 全色 1 412×1 502×1 细部信息丰富并伴随有云雾、阴影遮挡 GF1 2020.03.14 混合区域 GF1 2020.11.11 8 多光谱 1 194×1 243×4 包括山区及城区 GF1 2020.03.14
Table 2.
The quantitative evaluation of feature matching View tableView in ArticleTable 2.
The quantitative evaluation of feature matching 红色 ：最优值蓝色 ：次优值山区 农区 城区 混合 CMQ CMR CMQ CMR CMQ CMR CMQ CMR SIFT 18 0.75 130 0.87 6 0.43 121 0.88 SURF 6 0.75 205 0.86 25 0.49 64 0.80 本文提出算法 40 0.74 151 0.87 79 0.98 348 1.00 HOPC 39 0.70 132 0.90 75 0.67 243 0.92 LSS 13 0.72 47 0.90 12 0.92 112 0.99
Table 3.
Experimental data information of image registration View tableView in ArticleTable 3.
Experimental data information of image registration 影像标签 成像时间 分辨率/m 影像类型 影像尺寸 数据特点 测试1 GF-7 2020.04.27 4 多光谱 6 842×7 428×4 重叠区包含城区、农田、丘陵及水体，影像尺度存在差异，不存在明显的辐射畸变 GF-1 2020.03.14 8 4 803×5 629×4 测试2 GF-2 2020.05.18 4 多光谱 6 108×7 168×4 重叠区为城区及郊区，局部山区地形，影像灰度具有较高相似性 GF-7 2020.04.27 6 842×7 428×4 测试3 GF-1 2020.11.07 2 全色 19 191×22 036×1 重叠区尺寸大，分辨率高，多为小尺寸地物，纹理特征混乱，存在非线性灰度映射 GF-1 2020.05.19 19 267×22 234×1
Table 4.
The RMSE evaluation of image registration View tableView in ArticleTable 4.
The RMSE evaluation of image registration 原始影像 GPTM PM TM 本研究算法 测试1 11.69 0.91 1.1 1.13 0.78 测试2 10.29 0.83 1.01 1.03 0.75 测试3 12.55 2.16 2.28 2.42 1.64
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Wenhao AI, Xinghua LI. A Local Registration Model based on Multidirectional Phase Congruency for High Resolution Optical Images[J]. Remote Sensing Technology and Application, 2025, 40(1): 226
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Received: Mar. 20, 2023
Accepted: --
Published Online: May. 22, 2025
The Author Email: Xinghua LI (lixinghua5540@whu.edu.cn)
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