一种基于Facet模型的SAR图像特征点检测算法

发布时间：2018-11-22 09:11

【摘要】：针对SAR图像特征点匹配问题,提出了一种基于Facet模型的特征点检测方法。首先基于Facet模型对局部区域做灰度曲面最佳拟合,然后计算拟合曲面中心点的二阶方向导数,取二阶方向导数极大值小于零的点作为潜在特征点,最后通过对极大值的绝对值归一化和局部非极大值抑制提取特征点。实验结果表明,该算法可有效检测特征点,算法的实时性优于传统的SIFT算法。
[Abstract]:Aiming at the problem of feature point matching in SAR images, a feature point detection method based on Facet model is proposed. Firstly, based on the Facet model, the local gray surface is fitted best, then the second order directional derivative of the center point of the fitting surface is calculated, and the point whose maximum value of the second order directional derivative is less than zero is taken as the potential feature point. Finally, the feature points are extracted by absolute normalization and local non-maximum suppression. Experimental results show that the algorithm can effectively detect feature points and the real-time performance of the algorithm is better than that of the traditional SIFT algorithm.
【作者单位】： 火箭军工程大学控制工程系;火箭军工程大学士官学院;
【基金】：国家自然科学基金(61203189,61374054)
【分类号】：TN957.52

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本文编号：2348815