基于SURF算法的多波束和侧扫声纳图像配准与融合

发布时间：2017-11-16 15:12

  本文关键词：基于SURF算法的多波束和侧扫声纳图像配准与融合

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【摘要】：利用SURF(Speeded-up Robust Features)算法对多波束和侧扫声呐图像配准时,因为图像分辨率差异大而导致配准困难,通过对低分辨率的图像进行升采样,使图像配准达到了较好的效果;另外,对SURF算法中粗匹配的距离测度函数进行改进,提高了SURF算法的配准速度;然后利用RANSAC算法实现了多波束与侧扫声纳图像的精准配准;最后对配准后的图像进行小波变换融合,利用信息熵和平均梯度对图像融合效果进行了评价,并通过实例数据验证了该算法的有效性。
【作者单位】： 山东科技大学;国家海洋局第一海洋研究所;武汉大学;
【基金】：中央高校基本科研业务费项目(GY02-2011T05) 山东省自然科学基金(ZR2009FM005) 国家国际科技合作专项(2014DFA21710) 国土资源部海洋油气资源与环境地质重点实验室项目(MRE201107) 国家自然科学基金(49706038)
【分类号】：P229;U666.7
【正文快照】： 多波束测深系统(Multi-beam Echo Sounder,MBES)不但能够获取高精度水深地形数据,同时能够获取海床地貌图像信息,其图像位置精度较高,但分辨率较低;侧扫声呐(Side Scan Sonar,SSS)主要采用拖拽方式获取高分辨率地貌图像,但位置精度较差。对二者的图像进行融合,可对海底进行准

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本文编号：1192752