基于互信息和多智能体优化的合成孔径雷达图像配准

发布时间：2018-02-26 03:16

  本文关键词： SAR图像配准 多智能体系统 互信息　出处：《电波科学学报》2014年06期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：提出了一种基于互信息的多智能体优化方法,并将其用于合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像的配准.采用归一化互信息作为度量准则,直接利用图像的灰度数据进行配准,没有假设图像间灰度值的线性关系,不需要对图像做分割、特征提取等预处理,并利用多智能体优化算法寻找最佳匹配参数,以得到最优的配准结果.实验表明,该算法在SAR图像配准方面有更好的普适性和更高的配准精度.
[Abstract]:This paper presents a multi-agent optimization method based on mutual information, and applies it to the registration of synthetic Aperture Radar synthetic Aperture Radar (SAR) images. The normalized mutual information is used as the metric criterion, and the gray level data of the images are directly used for registration. There is no assumption of linear relation of gray value between images, no preprocessing such as image segmentation and feature extraction is needed, and the optimal matching parameters are found by using multi-agent optimization algorithm to obtain the optimal registration results. The algorithm has better universality and higher registration accuracy in SAR image registration.
【作者单位】： 西安电子科技大学电子工程学院智能感知与图像理解教育部重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金(No.61072106) 国家教育部博士点基金(No.20100203120005) 高等学校学科创新引智计划(111计划)(No.B07048)
【分类号】：TN957.52

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：1536297