本文關(guān)鍵詞： SAR圖像配準(zhǔn) 多智能體系統(tǒng) 互信息　出處：《電波科學(xué)學(xué)報(bào)》2014年06期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：提出了一種基于互信息的多智能體優(yōu)化方法,并將其用于合成孔徑雷達(dá)(Synthetic Aperture Radar,SAR)圖像的配準(zhǔn).采用歸一化互信息作為度量準(zhǔn)則,直接利用圖像的灰度數(shù)據(jù)進(jìn)行配準(zhǔn),沒有假設(shè)圖像間灰度值的線性關(guān)系,不需要對(duì)圖像做分割、特征提取等預(yù)處理,并利用多智能體優(yōu)化算法尋找最佳匹配參數(shù),以得到最優(yōu)的配準(zhǔn)結(jié)果.實(shí)驗(yàn)表明,該算法在SAR圖像配準(zhǔn)方面有更好的普適性和更高的配準(zhǔn)精度.
[Abstract]:This paper presents a multi-agent optimization method based on mutual information, and applies it to the registration of synthetic Aperture Radar synthetic Aperture Radar (SAR) images. The normalized mutual information is used as the metric criterion, and the gray level data of the images are directly used for registration. There is no assumption of linear relation of gray value between images, no preprocessing such as image segmentation and feature extraction is needed, and the optimal matching parameters are found by using multi-agent optimization algorithm to obtain the optimal registration results. The algorithm has better universality and higher registration accuracy in SAR image registration.
【作者單位】： 西安電子科技大學(xué)電子工程學(xué)院智能感知與圖像理解教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(No.61072106) 國家教育部博士點(diǎn)基金(No.20100203120005) 高等學(xué)校學(xué)科創(chuàng)新引智計(jì)劃(111計(jì)劃)(No.B07048)
【分類號(hào)】：TN957.52

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1536297