本文關(guān)鍵詞：基于無(wú)人機(jī)載的光電與SAR圖像融合技術(shù)研究　出處：《應(yīng)用光學(xué)》2017年02期 　論文類型：期刊論文

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【摘要】：為了提高無(wú)人機(jī)偵察識(shí)別能力,提出基于小波變換方法的無(wú)人機(jī)載光電與SAR的圖像融合技術(shù)。經(jīng)時(shí)間配準(zhǔn)算法生成圖像配準(zhǔn)源,采用SIFT算法提取圖像特征點(diǎn),BBF算法計(jì)算生成匹配點(diǎn)集,依據(jù)匹配點(diǎn)集計(jì)算圖像間透視變換模型完成圖像配準(zhǔn),利用小波變換算法實(shí)現(xiàn)配準(zhǔn)圖像融合。經(jīng)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證以及利用Matlab分析圖像灰度直方圖和計(jì)算信息量,結(jié)果表明:融合圖像保留了光電圖像95.7%的細(xì)節(jié)(熵),相比于光電圖像平均梯度提高了1.52倍,增強(qiáng)了光電圖像目標(biāo)區(qū)對(duì)比度,降低了隨機(jī)性噪點(diǎn);融合圖像相比于SAR圖像信息量提高了1.44倍。
[Abstract]:An image fusion technique based on wavelet transform is proposed to improve the ability of UAV reconnaissance and identification . The image registration source is generated by the time registration algorithm . The image feature points are extracted by the SIFT algorithm . The image registration is accomplished by using the SIFT algorithm . The image registration is accomplished by using the wavelet transform algorithm . The results show that the fused image retains the detail ( entropy ) of 95.7 % of the photoelectric image . Compared with the average gradient of the photoelectric image , the image registration is improved , the contrast of the target area of the photoelectric image is enhanced , and the random noise point is reduced ;

【作者單位】： 西安應(yīng)用光學(xué)研究所;
【分類號(hào)】：TN957.52
【正文快照】： 引言在無(wú)人機(jī)全天候偵察中,同時(shí)搭載光電系統(tǒng)與合成孔徑雷達(dá)(synthetic aperture radar,SAR)完成戰(zhàn)場(chǎng)偵察和武器制導(dǎo)等任務(wù)[1]。當(dāng)前在國(guó)內(nèi)外無(wú)人機(jī)偵察研究與工程應(yīng)用中,偵察載荷相互獨(dú)立,偵察信息與圖像分散,無(wú)法實(shí)時(shí)交互與融合。圖像特征分析主要基于靜態(tài)圖像,將光電系統(tǒng)與

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