基于SIFT特征的SAR图像飞机目标匹配分类方法研究

发布时间：2017-12-24 20:38

  本文关键词：基于SIFT特征的SAR图像飞机目标匹配分类方法研究　出处：《国外电子测量技术》2016年08期 　论文类型：期刊论文

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【摘要】：随着合成孔径雷达成像技术的发展,SAR图像的数据处理和图像分类识别工作成为近年来研究的热点。由于SAR图像固有的特征,使得SAR图像的匹配分类不能直接使用光学遥感图像自动匹配。针对SAR图像自身的特性,提出了基于图像特征中保持不变的特性,作为两幅图像的参考信息进行配准。该方法在图像中选取了表示某些特征的参考点,提取图像的特征,利用特征计算空间变换参数。采用基于SIFT特征匹配的分类方法对飞机目标进行分类,仿真结果表明,在对3种类型的飞机进行分类的情况下,本文方法取得了较好的匹配结果,证明了算法的有效性。
【作者单位】： 装备学院研究生院;装备学院信息装备系;
【分类号】：TN957.52
【正文快照】： 的情况下,需要存储大量的目标模板才能达到准确分1　引　言类的效果[5]。合成孔径雷达(synthetic　aperture　radar,SAR)具有由加拿大英属哥伦比亚大学的戴维(David)教授提出远距离、能够穿透云雾植被、全天时全天候对地观测成像的尺度不变特征SIFT算法因其良好的特性,已经成

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本文编号：1329893