【摘 要】
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针对合成孔径雷达与可见光图像在大角度旋转和大比例缩放情况下的高精度自动配准问题,提出了一种尺度和旋转不变的SAR（Synthetic Aperture Radar）和可见光图像自动配准算法。算
【机 构】
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华中科技大学图像识别与人工智能研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金(61004111,60972081);航天支撑预研专项(61801040303);博士后科学基金(20090460955)
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针对合成孔径雷达与可见光图像在大角度旋转和大比例缩放情况下的高精度自动配准问题,提出了一种尺度和旋转不变的SAR（Synthetic Aperture Radar）和可见光图像自动配准算法。算法以SIFT（Scale InvariantFeature Transform）算法为基础,首先通过增强Frost滤波和自适应直方图均衡增强SAR和可见光图像的共性,使其显著提高能够提取出足够多的特征点数目,然后再通过特征描述方法、相似性度量方法、点匹配方法、特征点聚类方法和误匹配点剔除方法等方面对原始SIFT方法进
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