| 基于改进SIFT的SAR图像配准方法 |
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| 引用本文： | 张雄美,易昭湘,蔡幸福,宋建社.基于改进SIFT的SAR图像配准方法[J].计算机工程,2015,41(1):223-226. |
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| 作者姓名： | 张雄美 易昭湘 蔡幸福 宋建社 |
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| 作者单位： | 第二炮兵工程大学,西安,710025 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助重点项目 |
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| 摘 要： | 针对尺度不变特征变换(SIFT)配准方法在处理SAR图像时精度不高的问题,提出一种基于改进SIFT的精确配准方法。在提取关键点SIFT描述子及其邻域多尺度自卷积矩不变特征的基础上,利用基于典型相关分析的融合算法对SIFT与矩不变特征进行融合,形成新的关键点描述子,使用阈值实现粗匹配,并结合关键点的距离与邻域灰度相关性构建相似矩阵,采用奇异值分解方法精确确定匹配点对,求出仿射变换模型参数,从而完成图像配准。实验结果表明,该方法的配准结果优于SIFT方法,且配准精度达到亚像素级。
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| 关 键 词： | SAR图像配准 尺度不变特征变换 多尺度自卷积 典型相关分析 奇异值分解 |
SAR Image Registration Method Based on Improved SIFT |
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| ZHANG Xiongmei,YI Zhaoxiang,CAI Xingfu,SONG Jianshe.SAR Image Registration Method Based on Improved SIFT[J].Computer Engineering,2015,41(1):223-226. |
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| Authors: | ZHANG Xiongmei YI Zhaoxiang CAI Xingfu SONG Jianshe |
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| Affiliation: | ZHANG Xiongmei;YI Zhaoxiang;CAI Xingfu;SONG Jianshe;The Second Artillery Engineering University; |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | SAR image registration Scale Invariant Feature Transform (SIFT) Multi-scale Autoconvolution (MSA) Canonical Correlation Analysis (CCA) Singular Value Decomposition (SVD) |
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