【摘 要】
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合成孔径雷达(SAR)图像的自动配准长期以来都未能很好的解决,特别是高分辨力SAR图像其配准的关键是稳健的特征提取与特征匹配算法.在光学图像配准中,最常用的特征点提取算法
【机 构】
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烟台大学光电信息科学技术学院,烟台,264000
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合成孔径雷达(SAR)图像的自动配准长期以来都未能很好的解决,特别是高分辨力SAR图像其配准的关键是稳健的特征提取与特征匹配算法.在光学图像配准中,最常用的特征点提取算法是Harris算子,而近年来SIFT(尺度不变特性变换)算法也因其优越的性能成为当前比较流行的算法.本文探讨了Harris和SIFT特征提取算法在高分辨SAR图像自动配准中的应用,并选取四对有代表性的SAR图像进行了配准实验,对两种特征提取算法的运行时间、所提取匹配点对的正确率以及特征点的提取精度进行了比较.通过定性及定量分析,在同轨获取的高分辨力SAR图像配准中,SIFT均能实现精确配准,其适用性及精度均优于Harris.
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