检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]国防科技大学电子科学与工程学院,湖南长沙410073
出 处:《智能系统学报》2013年第4期287-291,共5页CAAI Transactions on Intelligent Systems
摘 要:针对合成孔径雷达(SAR)图像自动配准问题,提出了一种新的SAR图像特征点提取方法.先对SAR图像灰度值进行对数变换处理,将乘性噪声转化为加性噪声,然后利用Gabor滤波器取代高斯滤波器建立尺度空间,使SAR图像在低尺度仍较好地保留细节,增加了提取特征点数目,并设置了对比度双门限,有效地抑制了伪特征点,从而提高SAR图像配准的精度和速度.实验结果表明,SAR图像稳健特征点提取方法是有效的.For the automatic registration of a synthetic aperture radar( SAR) image,we propose a feature point extraction approach. First,by examining the logarithmic transform for the grey level of the SAR image,it was discovered that the multiplicative noise can be transformed into the additional noise. Then the scale space of the image was constructed by substituting multi-scale Gabor filter for Gaussian filter,which reveals the SAR image still has details better in a low scale,and increases the number of extracted feature points. Further,the double thresholds for contrast ratio are set up to discard the false feature point effectively,thereby increasing the precision and speed of SAR image registration. The results of the experiments demonstrate the applicability of approach to find feature points for stable SAR image registration.
关 键 词:SAR 图像配准 特征提取 SIFT GABOR滤波器
分 类 号:TN957.52[电子电信—信号与信息处理]
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