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基于ROI和证据理论的目标融合检测算法 总被引:1,自引:0,他引:1
考虑合成孔径雷达图像(SAR)和光学图像的互补特性,提出了一种基于感兴趣目标区域(regions of interest, ROI)决策层融合的军事目标检测方法:分别在SAR图像和光学图像中提取出ROI,再利用各自的统计特征和几何特征给提取出的ROI分配置信度,以表示正确鉴别ROI的概率。最后在决策层上运用D-S证据理论融合两个源中同一ROI的置信度,获得更可靠的融合检测结果。该方法很好的实现了SAR和光学图像的优势互补,并在对遥感图像测试集的试验中得到了验证。 相似文献
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光学图像和SAR 图像的配准是实现多源图像融合和复合分析的基础,该文介绍了一种光学图像和SAR图像精配准的方法。首先采用人工的方式选择3~4 个同名控制点,在此基础上实现图像的粗略配准,保证SAR与光学图像尺度和旋转的归一化;然后在粗配准的光学图像上提取特征点,并分别采用不同的梯度算子提取SAR和光学图像的梯度强度,基于梯度强度进行归一化互相关,从而得到不同图像上的同名特征点;最后根据提取的同名特征点构建不规则三角网,并对每个三角网构成的小面元进行图像的精确配准,最终实现SAR 和光学图像的精配准。通过采用星载图像的精配准处理和检验,证明了该方法的可行性,能获得较好的配准效果。 相似文献
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基于局部特征差异的异源图像融合算法 总被引:2,自引:2,他引:0
针对现有异源图像融合多以光学 图像为主、合成孔径雷达 (SAR)图 为辅和 光学图像 极易受 传播媒介 干扰 且 不 能同时保留纹理细节与颜色信息 等 问题, 提出一种新的基于局部特征差异的异源图像融合算法。 首先通 过 自适应分割 将 SAR 图像划分为规则特征区和不规则特征区两个区域;然后 进行 平移不变 离散 小波变换(SIDWT), 再根据 局部特征差异 性 设计 融合规 则,将 SAR 图像与全色遥感(PAN)图像的 小波系数 进行融合 , 以期保留图像的特征 信息与色彩信息 ;最后 通过 信息量 、 清晰度等 客观 评价指标 对 融合结果进行评价与分析 。 仿真实验 证明 了算法的有效性。 相似文献
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合成孔径雷达(SAR)成像制导通常采用光学基准图和SAR实时图进行特征提取和景象匹配.提出了一种光学/SAR异类影像匹配方法,利用多尺度多方向Gabor模板提取图像的Gabor特征后进行特征匹配,首先对SAR图像进行方向Frost滤波预处理,然后分别计算光学图像和SAR图像的高斯梯度图像,再利用多尺度多方向二维Gabor滤波器模板分别对两幅高斯梯度图像进行特征提取,最后对两组特征矩阵进行归一化互相关匹配.该方法直接利用光学图像和SAR实时图进行景象匹配,实验表明,该异类影像匹配方法较其他传统方法具有较高的鲁棒性和准确性. 相似文献
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研究了目前常用的遥感图像融合方法,提出了基于独立分量分析的多分辨率遥感图像融合方法,分析了用于独立分量分析的目标函数(如峭度、近似负熵和互信息),给出了独立分量分析的优化快速算法,并详细描述了提取源信息独立分量的具体步骤。最后,将独立分量分析法应用于高分辨率光学图像和低分辨率光学图像的融合,与采用主分量分析法融合的图像相比,图像质量得到很大的提高。 相似文献
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本文利用军事目标在SAR图像中具有较大的雷达散射截面,后向散射强以及在可见光图像中几何外形清晰的特点,提出一种利用SAR图像和可见光图像多维特征检测目标的方法。该方法分为图像预处理,目标检测和融合检测三部分。首先,利用基于特征匹配的方法对多传感器图像进行配准。其次,利用全局双参数恒虚警(CFAR)方法检测SAR图像中的目标,经过滤波处理后,确定感兴趣区域(Region Of Interesting,ROI)并提取目标的SAR图像特征;将ROI映射到可见光图像中,对该区域进行边缘检测、滤波、连通性分析、提取目标的可见光图像特征。最后,在特征层利用特征向量距离准则融合检测目标。实验结果表明该方法性能优于单传感器检测方法,且能有效的改进目标检测性能。 相似文献
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《Geoscience and Remote Sensing, IEEE Transactions on》2009,47(11):3774-3785
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基于光学和合成孔径雷达(SAR)图像融合的洪灾区域检测方法可以全天候、高时效地检测洪灾区域。由于SAR图像中存在大量随机分布的相干斑噪声,传统洪灾区域检测方法的检测结果存在较高的虚警率。该文在模糊C均值聚类方法(FCM)的基础上提出了分级聚类算法(H-FCM),该方法将洪灾后的SAR图像与洪灾前的光学图像融合。基于融合图像,该方法利用提出的分级聚类模型获得洪灾区域的初步检测结果。此外,该算法在利用所提出的区域生长算法获得洪灾前河流位置后,将其作为初步检测结果的空间约束,进一步筛除疑似洪灾区域,并显著地提升了检测性能。该文的实验数据包括1999年英国格洛斯特洪灾前后的遥感图像和2019年中国南昌洪灾前后的遥感图像。通过对比实验,H-FCM算法的有效性得到验证。 相似文献
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沿航向的非匀速运动对SAR成像质量有很大影响,而运动补偿后SAR图像存在几何形变,影响子图像拼接和多波段SAR图像融合。当沿航向速度误差较大时,实图像域插值校正后图像残留的几何形变不能忽略。基于上述问题,该文提出一种基于非均匀傅里叶变换的SAR方位向运动补偿算法,算法直接对方位向的非均匀数据进行非均匀快速傅里叶变换(NUFFT)。该算法的定位误差和几何形变比实图像域插值校正几何形变算法小1到2个数量级,对沿航向速度误差有很强的鲁棒性,补偿后数据的幅度和相位信息都得以保留。SAR仿真和实测数据验证了该算法的有效性。 相似文献