配准过程可以采用基于特征匹配的算法,如尺度不变特征变换(SIFT)算法、加速稳健特征(SURF)算法等。这些算法通过提取图像中的特征点,如角点、边缘点等,然后在两幅图像中寻找匹配的特征点对,根据这些匹配点对计算出图像之间的变换关系,从而实现图像的配准。 配准完成后,采用差值法、比值法等变化检测算法,对两幅图像进行计算。差值法
在军事领域,SAR自动目标识别是战场中一种极为重要的军事侦察手段,而SAR图像特征提取是目标识别中的关键技术。本文主要研究基于SIFT算法的SAR图像匹配,通过SIFT算法获取图像特征,获得特征点的方向和梯度模值,从而进行特征匹配。 SIFT即尺度不变特征转换,由不列颠哥伦比亚大学的David G. Lowe在1999年提出,之后他又对其进行...
1 简介 相比于传统的 SIFT 算法,SAR-SIFT 主要在两个方面进行了修改,首先是改进了像素点梯度计算方法,用比值代替了差值。其次是改进了最终描述子生成的方法。通过这两个方面的修改,使得这种方法更适用于一般乘性斑点噪声的 SAR 图像。对于 SAR 图像中的乘性噪声,SAR-SIFT 在一定程度上相比原始 SIFT 具有更好的...
SIFT方法是一种提取图像局部特征的有效算法,它能够在尺度空间内寻找到一些极值点,对图像的亮度、平移、旋转、尺度变化具有较强的适应性,利用特征点周围图像提取该特征点的特征描述符,从而可以在特征描述符之间进行匹配。因此虽然二次SAR图像...
1 简介相比于传统的 SIFT 算法,SAR-SIFT 主要在两个方面进行了修改,首先是改进了像素点梯度计算方法,用比值代替了差值。其次是改进了最终描述子生成的方法。通过这两个方面的修改,使得这种方法更适用于一般乘性斑点噪声的SAR图像。对于SAR图像中的乘性噪声,SAR-SIFT 在一定程度上相比原始&nbs ...
其次是利用SIFT算法提取特征点，通过最近邻或比率测试等方法来匹配这两幅图像中的SIFT特征。在得到特征匹配结果后，使用RANSAC算法来估计图像间的变换矩阵，并消除错误匹配。最后，通过计算配准后图像的均方误差（Mean Squared Error, MSE）来评估配准的精度。这一流程展示了如何通过系统的仿真实验来实现像素级配准。> ...
此外通过对比实验,我们验证了SIFT算法与其他特征提取方法的性能差异,并调整了算法参数以优化特征提取效果。 (二)内容像融合技术研究与实现 由于SAR内容像在复杂环境下可能受到噪声和干扰的影响,内容像融合技术成为提高检测性能的关键。我们采用基于小波变换和多分辨率分析的方法进行内容像融合。通过对不同尺度的内容像进行...
针对SAR影像斑点噪声和可见光影像纹理丰富的问题，特征点匹配法常采用改进的SIFT算法。传统SIFT算法在SAR图像中容易受噪声干扰失效，改进方法通过引入斑点噪声抑制滤波器预处理SAR影像，结合改进的梯度计算方法增强特征点稳定性。实验数据显示，某地质灾害监测项目中，改进后的算法在山区地形配准误差降低至1.5像素内。基于...
SARISAR成像的基本原理是通过多个雷达脉冲信号的反射和干涉,获取目标的相位信息,再利用适当的图像重建算法,如逆合成孔径雷达(ISAR)成像算法、多普勒雷达干涉(DInSAR)算法等,重建出目标的二维或三维图像。误差补偿技术则是通过识别和纠正各种误差来源,如地形误差、大气误差等,以提高成像精度。 本研究采用实验设计、数据采集...