基于改进SIFT的SAR与可见光图像配准方法研究

发布时间：2021-01-10 16:45

　　随着我国遥感卫星不断的发射升空,多源遥感影像数据源增长迅猛,如何将多源遥感图像相结合展开应用研究成为目前研究的热门,其中关键技术就是多源遥感图像精确配准,本文着重研究SAR与可见光图像的配准。可见光图像对不同地物产生较强分辨能力,能较为真实的反演出地物目标的灰度与亮度信息,但受成像天气影响较大,无法全天时、全天候对地区进行成像。SAR图像为主动式合成孔径雷达成像,可以克服天气影响达到全天候成像,也可以反演出很多不易观察到的地物信息。于是,将SAR与可见光图像进行配准,实现多源遥感图像的优势互补,对后续的例如多源图像融合、图像信息提取、地物目标识别等研究工作具有重大的研究价值。本文的主要工作概括为以下两个方面:（1）针对SAR与可见光图像配准中特征点提取困难、配准速度较慢的问题,本文提出了一种基于非下采样Shearlet变换（NSST）与改进的尺度不变特征变换（SIFT）结合的配准算法。该算法采用NSST变换来提取图像低频信息作为后续检测特征点的原始图像,在保证特征点提取数量的同时提升算法运行速度;选用Harris算子和ROEWA边缘检测算法相结合的方法提取SAR图像特征点,改进传统SI... 

【文章来源】：合肥工业大学安徽省 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：70 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

SIFT算法特征点检测示意图

图 3.2 极值点检测示意图Fig 3.2 Extreme point detection diagram斯差分函数响应较强会产生很对伪特了 Hessian 矩阵来消除边缘伪特征点

特征点描述符构建图

【参考文献】：
期刊论文
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硕士论文
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[3]多光谱与全色遥感图像融合算法的研究[D]. 朱超.安徽大学 2013
[4]SAR图像与可见光图像配准研究[D]. 胡浩.武汉理工大学 2012
[5]基于互信息的遥感图象非线性配准研究[D]. 章世平.南京理工大学 2007



本文编号：2969055