作者：白鹤; 郑丽颖遥感图像建筑物检测sift算法关键点欧氏距离delaunay三角剖分匹配点配准精度
摘要：传统尺度不变特征变换 （scale-invariant feature transform, SIFT）算法的误配准问题导致基于该算法的建筑物检测率较低，因此提出一种改进的高分辨率（veryhighresolution，VHR）遥感卫星图像中建筑物的检测方法。首先通过改进传统的SIFT配准方法，使其能够更加准确地描述VHR遥感卫星图像中的建筑物信息，之后通过欧氏距离获得2幅图像的初始匹配点集，然后将配准后的一幅图像中所得到的配准点作为Delaunay三角剖分的初始点集，根据Delaunay三角剖分特性，剔除SIFT算法中误匹配的特征点，得到最终的结果。实验结果表明，研究所提出的算法可以有效地检测出一幅VHR遥感卫星图像中的建筑物信息，在时间效率、配准精度、建筑物的检测普遍性上，都能得到很好的预期效果。
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