【摘 要】
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为克服SIFT（scale-invariant feature transform）描述子应用于S A R 图像配准领域时配准精度低的不足,提出一种基于改进S IF T的S A R 图像精确配准算法.该方法首先提取特征点
【机 构】
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海军航空大学电子信息工程系,海军航空大学科研部
【基金项目】
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国家自然科学基金(91538201)
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为克服SIFT（scale-invariant feature transform）描述子应用于S A R 图像配准领域时配准精度低的不足,提出一种基于改进S IF T的S A R 图像精确配准算法.该方法首先提取特征点的SIFT描述子和改进的旋转不变纹理化特征描述子,再利用典型相关分析特征融合算法将2 种描述子融合,形成新的特征描述子,计算2 幅图像中各个特征点间的改进加权距离并通过预先设定好的阈值完成粗匹配,最后通过随机抽样一致性算法去除误匹配实现精匹配,并代入仿射变换模型以求得变换参数,完成图像的配
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