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在以星载SAR图像作为基准图、机载/弹载SAR图像作为实时图的匹配导航和精确制导研究中,传统基于点特征的匹配方法存在特征点数目过多, 误匹配率较高,容易受噪声及灰度变化影响等问题。该文提出一种基于显著轮廓特征的SAR图像“由粗到精”的匹配新方法。该方法在对SAR图像进行预处理的基础上,采用改进的模糊C均值聚类(FCM)的图像分割方法来提取闭合轮廓特征;采用归一化轮廓中心距离描述符进行双向匹配,获得强鲁棒性的粗匹配轮廓对;在粗匹配轮廓上采用改进的局部二值模式(LBP)算子得到精匹配结果。试验结果表明,该方法在图像旋转、空间变化以及噪声干扰较大的情况下,具有精确性高、鲁棒性强的优势,适宜遥感SAR图像匹配。 相似文献
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在以星载SAR图像作为基准图、机载/弹载SAR图像作为实时图的匹配导航和精确制导研究中,传统基于点特征的匹配方法存在特征点数目过多,误匹配率较高,容易受噪声及灰度变化影响等问题.该文提出一种基于显著轮廓特征的SAR图像"由粗到精"的匹配新方法.该方法在对SAR图像进行预处理的基础上,采用改进的模糊C均值聚类(FCM)的图像分割方法来提取闭合轮廓特征;采用归一化轮廓中心距离描述符进行双向匹配,获得强鲁棒性的粗匹配轮廓对;在粗匹配轮廓上采用改进的局部二值模式(LBP)算子得到精匹配结果.试验结果表明,该方法在图像旋转、空间变化以及噪声干扰较大的情况下,具有精确性高、鲁棒性强的优势,适宜遥感SAR图像匹配. 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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一种新的基于对应像素距离度量的图像相关匹配方法 总被引:7,自引:2,他引:5
传统的图像相关匹配方法中,由于实时图和参考图之间存在着灰度差异和一定程度的几何形变以及对目标的局部遮挡,使得利用求取对应像素灰度差累加和来进行相似性度量算法的性能很容易受到影响。文中从另一角度提出了一种新的图像相关匹配算法。该方法改变了原先匹配算法中求取模块图像和目标图像的像素灰度差的和的方法,而改为求取两幅图像之间相接近的点的个数,从而使匹配算法的稳定性大大提高,因为 局部出现的大片噪声点将不会影响匹配的结果,而这样的情况在传统的相关算法中将会显著影响匹配结果。实验结果表明了该方法的有效性。 相似文献
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基于小波变换的合成孔径雷达(SAR)图像斑噪声抑制算法,能很好的减小相干斑噪声对SAR图像的影响.但该算法在平滑噪声的同时,往往也会使图像的边缘变得模糊,降低了SAR图像的分辨率.比例边缘检测算法能较完整和准确的检测出SAR图像的边缘.我们试图提出一种改进算法,结合小波方法和比例边缘检测两种算法的优点.利用比例边缘检测提取出SAR图像的边缘图,用小波的方法对去边缘的图像进行去斑噪声处理,再把边缘图叠加到去噪后的图像上.试验证明这种算法能够在去除SAR斑噪声的同时,较好的保持SAR图像边缘. 相似文献
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相干斑噪声一直是困扰SAR图像处理的重要问题,噪声往往将有用信号完全掩盖。由于海洋图像邻域相似性高,将三维块匹配(BM3D)算法应用于海洋SAR图像相干斑噪声的滤除中,能够得到较好的去噪效果。该算法是基于变换域方法和非局部思想发展而来的,通过相似图像块匹配分组生成三维矩阵,然后在三维变换域去噪,最后逆变换还原图像。通过对BM3D算法的深入研究,发现该算法去噪性能与其参数密切相关。针对海洋SAR图像,通过大量实验,总结BM3D参数选择原则,优化了算法的去噪性能。 相似文献
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结合合成孔径雷达(SAR)图像特点,提出了一种基于压缩感知的SAR图像压缩与重构方法,并给出了具体的方法及详细流程.该方法首先将原始SAR图像进行分块处理,同时,利用离散小波变换(DWT)对分块结果进行稀疏处理,利用近似QR分解后的随机高斯矩阵对稀疏处理结果进行低维线性观测,实现了SAR图像的稀疏化表征与压缩.文中讨论的改进的正交匹配追踪(OMP)算法,与传统的OMP算法相比,改进的OMP算法在保证重构精度的前提下,可有效提高收敛速度.最后,通过离散小波反变换等处理获得最终的SAR图像重构结果.仿真实验结果证明所提方法的有效性与可行性. 相似文献
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SURF特征匹配中的分块加速方法研究 总被引:2,自引:0,他引:2
针对高实时性要求中SURF(speeded up robust features)特征匹配算法速度偏慢的缺点,提出一种基于分块的加速方法,根据匹配中模板图像与搜索图像的大小对比关系,分别采用只对搜索图像分块的单分块方法与对模板图像与搜索图像都进行分块的双分块方法,其中单分块方法包括简单K分块、简单K+1分块、尺度K+1分块及模板尺寸与尺度自适应的分块方法;双分块方法包括单块匹配与多块匹配。针对不同的分块方法分析了其理论上的平均匹配时间,并通过实验进行了对比,结果证明分块方法能够在保证正确匹配的同时大幅提高匹配速度。 相似文献
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针对斑点噪声对合成孔径(SAR)图像匹配算法的影响,提出了一种基于各向异性尺度空间的SAR图像匹配算法。首先,采用加性算子分裂算法解方案来构建各向异性尺度空间,在滤除斑点噪声的同时更好地保留图像细节;然后,在非线性尺度空间中提取特征点,并采用改进的SURF描述子描述特征,弱化斑点噪声对匹配的影响;最后,采用变换参数约束策略筛选匹配点对,提高匹配正确率。该方法既保持了同名点的精度还增加了同名点的数量,通过对不同极化、时相、波段以及不同视角下多种地物的匹配实验,验证了该方法的优越性。 相似文献
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图像的熵和多尺度熵仅考虑像素灰度分布而无视像素在空域分布的情况,基于此的图像匹配容易受噪声的影响而导致误配。为解决此问题,给出了一种空域分布多尺度信息熵(SDMSE),将图像像素在空域的分布与灰度空间分布结合起来,对不同的行或列求多尺度信息熵。在合成孔径雷达(SAR)图像匹配时,对输入图像和基准子图(基准图中和输入图尺寸一样的子图)求SDMSE矩阵,并通过求两矩阵的相似性来度量匹配程度,相似性最大的位置对应匹配点。仿真结果表明,所提匹配算法相比基于熵和多尺度熵的SAR匹配算法有更优异的噪声适应性,匹配误差更小,但计算耗时较多。在如何减少计算时间方面也做了尝试,实验表明尺度个数减少可以大幅减少计算时间而抗噪声性能并没有明显降低。 相似文献
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针对基于尺度不变特征变换(SIFT)的图像匹配算法性能受到SAR图像中严重斑点噪声而性能降低的问题,提出了一种改进的非线性尺度构建的SIFT算法,主要改进在于:在尺度空间构建阶段,该算法通过将滚动引导滤波器嵌入到尺度空间构造的过程中来生成多尺度图像金字塔,在去除斑噪的同时并保持边缘的方面表现出了较其他尺度空间构建算法更好的效果;在特征检测阶段,提出了一种使用ROEWA算子和Harris-Laplace检测算子相结合的特征点检测算法,有效地抑制SAR图像中的虚假特征点,并准确地提取具有高位置精度和低误差率的不变特征点。3种不同类型的仿真和真实SAR图像对该算法进行了检验,并与其他2种基于SIFT的方法相比较,实验结果表明,该算法在匹配精度和内联点比率方面可以实现更好的性能。 相似文献
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针对合成孔径雷达(SAR)图像信噪比低且具有相干斑噪声,与光学图像配准时难度较大的现状,提出了一种异源图像村庄目标感兴趣区域(ROI)提取和匹配新方法。首先,对SAR 图像进行中值滤波和偏微分处理,消除噪声干扰;然后,利用灰度共生矩阵的四个纹理参数对整幅图进行计算,判断是否为村庄目标点,并提出局部灰度一致性算法,消除虚警点,增加目标点,完成村庄目标ROI 的粗提取;接着,利用傅里叶描述子对获得的目标ROI 进行二次描述和填充,获得最终待匹配的村庄ROI;最后,利用Hu 不变矩区域特征,结合最小欧氏距离测度和余弦相似度,实现异源图像匹配。实验结果表明,最终获得的配准图像误差较小,配准图像视觉判断比较理想,因而具有较高的可靠性和稳定性以及较高的理论研究价值和广泛的应用前景。 相似文献
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SAR与TM图像自动配准算法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
为了克服SAR(合成孔径雷达)和TM(专题制图仪)图像配准时受SAR图像中相干斑噪声影响大,以及手工选取配准点精度低的缺点,提出了一种基于闭合区域的图像配准方法,先对SAR图像和TM图像进行处理得到闭合边缘图像后,采用区域生长的方法确定闭合区域,并以其所含像素点数为依据对闭合区域进行匹配,实现图像配准。实验结果表明:该方法稳定有效,对于待配准图像的波段无限制,适应性强。 相似文献
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