【摘要】：基于尺度不變特征變換(scale-invariant feature transform,SIFT)算法,提出了一種能有效抑制相干斑噪聲干擾的合成孔徑雷達圖像配準方法。該方法首先基于相干斑抑制各向異性擴散濾波模型建立圖像的各向異性尺度空間,在濾除斑點噪聲的同時保持了圖像細節(jié),弱化了斑點噪聲對特征提取的影響;然后采用改進的二元直方圖分析方法優(yōu)化雙向匹配初始結果,剔除了隨機分布的誤匹配點;最后引入臨近特征點變換誤差分析的過程,增加正確匹配點對數(shù)量,提高了變換模型參數(shù)的準確度。實驗結果表明,該方法能增強SIFT特征點的穩(wěn)定性,取得較高的配準精度,對相干斑噪聲具有良好的適應性。
[Abstract]:Based on the scale invariant feature transform (scale-invariant feature transform,SIFT) algorithm, a synthetic aperture radar image registration method is proposed, which can effectively suppress speckle noise interference. In this method, the anisotropic scale space of the image is established based on the speckle suppression anisotropic diffusion filter model. The speckle noise is filtered and the image details are kept, which weakens the influence of speckle noise on feature extraction. Then the improved binary histogram analysis method is used to optimize the initial results of bidirectional matching, and the mismatch points of random distribution are eliminated. Finally, the process of error analysis of transformation near feature points is introduced to increase the number of correct matching points. The accuracy of transformation model parameters is improved. The experimental results show that the proposed method can enhance the stability of SIFT feature points, achieve high registration accuracy, and have good adaptability to speckle noise.
【作者單位】： 火箭軍工程大學初級指揮學院;北京遙感設備研究所;
【基金】：國家自然科學基金(61302195)資助課題
【分類號】：TN957.52

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