本文關鍵詞：基于非線性尺度空間SIFT的SAR圖像特征點提取

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【摘要】：針對SAR圖像特征提取中的相干斑問題,提出一類非線性尺度空間的構造方法,用于提取具有尺度不變特性的特征點。首先,利用SAR圖像特有的頻域多視處理,代替尺度空間中的空域降采樣,構造多分辨率圖像,提高了輻射分辨率,抑制了相干斑。其次,基于改進的增強Lee濾波,建立非線性尺度空間,在保留特征細節(jié)的同時,進一步抑制了相干斑。實驗結果表明,該方法相比典型的高斯尺度空間和一般的非線性尺度空間,能更好的抑制相干斑噪聲,提高了特征點提取數量和正確匹配點數量。
【作者單位】： 中國科學院電子學研究所;微波成像技術重點實驗室;中國科學院大學;
【分類號】：TN957.52
【正文快照】： 1引言SAR圖像特征點提取是圖像配準中的關鍵技術之一,廣泛應用在圖像融合、變化檢測、復合分析等領域中。SAR圖像存在著大量相干斑點噪聲影響[1],常規(guī)的特征點提取方法通常效果較差[2-3],容易把斑點噪聲誤認為特征點,對后續(xù)的特征點匹配造成不利的影響。SIFT(scale invariant

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本文編號：1228511