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]河南理工大学测绘与国土信息工程学院,焦作454000 [2]中国矿业大学江苏省资源环境信息工程重点实验室,徐州221116
出 处:《国土资源遥感》2014年第1期52-56,共5页Remote Sensing for Land & Resources
基 金:欧空局CAT-1项目(编号:8371);江苏省博士后科研资助计划项目(编号:1101109C)共同资助
摘 要:合成孔径雷达(synthetic aperture Radar,SAR)影像的精确配准是使用SAR影像准确分析矿区变形的前提。虽然目前已有的影像配准算法很多,但是直接应用于SAR影像配准的效果还不够理想。为此,提出了一种集成互补不变特征的配准方法。该方法首先利用Canny边缘检测算法对影像进行区域分割,利用获得的分割区域进行粗匹配,然后应用改进Canny边缘特征的SIFT算法进行精匹配,最终获得精确配准的SAR影像。该方法能够降低由单纯使用SIFT特征进行匹配所产生的巨大计算量。通过实验分析可知,该方法能够准确配准矿区SAR影像,为矿区变形分析和综合治理提供高质量的影像数据。The accurate synthetic aperture Radar (SAR) image registration is the prerequisite for exact analysis of mine deformation. Many image registration algorithms have been proposed, but the results are not satisfactory when these registration algorithms are directly applied to SAR image. In view of such a situation, the authors put forward an integrated registration approach in this paper. The first step of this approach is the coarse matching with Canny edge for region division; then the fine matching is performed by SIFT algorithm with improved Canny edge features; finally, the accurate registration SAR image is obtained. This approach has fewer computations than that simply using SIFT feature matching. Experimental analyses with SAR images demonstrate the efficiency and accuracy of this approach for mine SAR image registration, which provides high -quality image data for comprehensive management in mining areas.
关 键 词:合成孔径雷达(SAR)影像 自动配准 Canny边缘 SIFT算法
分 类 号:TP75[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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