@article { author = {Hossein-Nejad, Z and Nasri, M}, title = {A New Method in Image Matching Based on Spatial Relationships in Multi-Sensor Remote Sensing Images}, journal = {Iranian Journal of Remote Sensing & GIS}, volume = {9}, number = {4}, pages = {72-94}, year = {2017}, publisher = {Iranian Remote Sensing & GIS Society}, issn = {2008-5966}, eissn = {2588-6185}, doi = {}, abstract = {Image registration process is one of the most important branches in the field of image processing, which is an essential preprocessing for the use of remote sensing. Scale invariant feature transform (SIFT) is one of the most commonly used feature-based methods for registration of images. However, a main weakness of this algorithm is the creation of a large number of mismatches. Based on the spatial relationships of the corresponding points of SIFT, the proposed method in this paper increases the accuracy of image registration in multi-sensor remote sensing images, changing mismatches into correct matches. Initially, key points matching is performed using the SIFT algorithm. Then, using the proposed affine-transformation-based approach, the mismatches are corrected and matching is done. Another novelty of the paper is suggesting two new criteria for assessing the efficiency of image matching methods in addition to the classical criteria of matching precision. As a weakness of the classical criteria that do not consider the total number of matches, feature repeatability rate and the number of correct matches are not defined efficiently. Simulation results show that the proposed method improves the rate of repeatability by 11.41% and cross- correlation coefficient by 14.20% on the average compared to the RANSAC method. Therefore, the proposed method can be used as a new and effective way of improving image matching.}, keywords = {Image registration,Matching,Affine Transform,Multi-Sensor Remote-Sensing Image}, title_fa = {روشی جدید در تناظریابی مبتنی‌بر روابط فضایی در تصاویر چندسنجندة سنجش از دوری}, abstract_fa = {فرایند انطباق تصویر یکی از شاخه‌های مهم در زمینة پردازش تصویر است که پیش‌پردازشی ضروری، جهت استفاده از اطلاعات تصاویر چندسنجندة سنجش از دوری محسوب می‌شود. الگوریتم تبدیل ویژگی مقیاس ثابت(SIFT)  از رایج‌ترین روش‌های مبتنی‌بر ویژگی است که به‌طور گسترده، برای انطباق این تصاویر استفاده می‌شود. یکی از مهم‌ترین نقاط ضعف این الگوریتم ایجاد تناظر‌های نادرست بسیار زیاد است. در این مقاله، به‌منظور افزایش دقت انطباق تصویر چندسنجندة سنجش از دوری، روش جدیدی براساس روابط فضایی نقاط متناظر SIFT پیشنهاد شده است که تناظر‌های نادرست را به تناظر‌های درست تبدیل می‌کند. در ابتدا، مشخص‌کردن نقاط کلیدی و تناظر‌یابی اولیه، با استفاده از الگوریتم SIFT، انجام می‌شود. سپس، با استفاده از روش پیشنهادی مبتنی‌بر تبدیل افاین، تناظرهای نادرست اصلاح و فرایند انطباق صورت می‌گیرد. نوآوری دیگرِ مقاله پیشنهادِ دو معیار جدید برای ارزیابی کارآیی روش‌های انطباق تصویر، علاوه‌بر معیارهای کلاسیک دقت تناظریابی، نرخ تکرار‌پذیری ویژگی و تعداد تناظرهای درست است که بیان می‌کند، به‌دلیل ضعف معیارهای کلاسیک، تعداد کل تناظرها را در نظر نمی‌گیرند. نتایج شبیه‌سازی نشان می‌دهد روش پیشنهادی مقاله باعث بهبود میانگین 48/11 درصدی در نرخ تکرارپذیری و میانگین 20/14 در‌صدی ضریب همبستگی در مقایسه با روش رانساک شده و این روش پیشنهادی می‌تواند به‌منزلة روشی جدید و کارآ در بهبود تناظریابی این تصاویر به‌کار رود.}, keywords_fa = {انطباق تصویر,تناظریابی,تبدیل افاین,تصویر چندسنجندة سنجش از دوری}, url = {https://gisj.sbu.ac.ir/article_96421.html}, eprint = {https://gisj.sbu.ac.ir/article_96421_72080cf58cfa98b7dd66d3e94bf41c16.pdf} }