本文選題：合成孔徑雷達(dá)(SAR) + 圖像配準(zhǔn)��； 參考：《信號(hào)處理》2014年01期

【摘要】：SAR圖像配準(zhǔn)是SAR圖像處理的關(guān)鍵技術(shù),對(duì)SAR圖像的融合、拼接等有著深刻影響。SAR圖像的配準(zhǔn)中基于區(qū)域的配準(zhǔn)方法往往存在區(qū)域提取困難,受相干斑影響較大等缺陷。本文提出了一種基于ROI特征的SAR圖像自動(dòng)配準(zhǔn)方法。該方法提取SAR圖像中的ROI特征作為配準(zhǔn)基元,將行、列匹配概率系數(shù)與不變矩最小距離測(cè)度相結(jié)合進(jìn)行特征匹配,利用所有正確匹配的ROI特征對(duì)的質(zhì)心坐標(biāo)和最小二乘算法估計(jì)仿射變換模型參數(shù)。用實(shí)際SAR圖像測(cè)試該方法,并與多種已有的方法進(jìn)行比較,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:該方法具有很好的適應(yīng)性和配準(zhǔn)精度。
[Abstract]:SAR image registration is a key technology in SAR image processing. It has a profound impact on SAR image fusion and stitching. The region-based registration methods often have difficulties in region extraction and are greatly affected by speckles. This paper presents an automatic registration method for SAR images based on ROI features. This method extracts ROI features from SAR images as the matching primitive, and combines row and column matching probability coefficients with the minimum distance measure of invariant moments for feature matching. The parameters of the affine transformation model are estimated by using the centroid coordinates and the least square algorithm of all the correctly matched ROI feature pairs. The method is tested with actual SAR images and compared with many existing methods. The experimental results show that the proposed method has good adaptability and registration accuracy.
【作者單位】： 空軍預(yù)警學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(40101019)
【分類(lèi)號(hào)】：TN957.52

【參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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6 楊紅U，

本文編號(hào)：2086699