基于相干斑抑制SIFT的SAR图像配准方法

发布时间：2018-10-16 15:23

【摘要】：基于尺度不变特征变换(scale-invariant feature transform,SIFT)算法,提出了一种能有效抑制相干斑噪声干扰的合成孔径雷达图像配准方法。该方法首先基于相干斑抑制各向异性扩散滤波模型建立图像的各向异性尺度空间,在滤除斑点噪声的同时保持了图像细节,弱化了斑点噪声对特征提取的影响;然后采用改进的二元直方图分析方法优化双向匹配初始结果,剔除了随机分布的误匹配点;最后引入临近特征点变换误差分析的过程,增加正确匹配点对数量,提高了变换模型参数的准确度。实验结果表明,该方法能增强SIFT特征点的稳定性,取得较高的配准精度,对相干斑噪声具有良好的适应性。
[Abstract]:Based on the scale invariant feature transform (scale-invariant feature transform,SIFT) algorithm, a synthetic aperture radar image registration method is proposed, which can effectively suppress speckle noise interference. In this method, the anisotropic scale space of the image is established based on the speckle suppression anisotropic diffusion filter model. The speckle noise is filtered and the image details are kept, which weakens the influence of speckle noise on feature extraction. Then the improved binary histogram analysis method is used to optimize the initial results of bidirectional matching, and the mismatch points of random distribution are eliminated. Finally, the process of error analysis of transformation near feature points is introduced to increase the number of correct matching points. The accuracy of transformation model parameters is improved. The experimental results show that the proposed method can enhance the stability of SIFT feature points, achieve high registration accuracy, and have good adaptability to speckle noise.
【作者单位】： 火箭军工程大学初级指挥学院;北京遥感设备研究所;
【基金】：国家自然科学基金(61302195)资助课题
【分类号】：TN957.52

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本文编号：2274773