【摘要】：針對SAR圖像特征點匹配問題,提出了一種基于Facet模型的特征點檢測方法。首先基于Facet模型對局部區(qū)域做灰度曲面最佳擬合,然后計算擬合曲面中心點的二階方向?qū)?shù),取二階方向?qū)?shù)極大值小于零的點作為潛在特征點,最后通過對極大值的絕對值歸一化和局部非極大值抑制提取特征點。實驗結(jié)果表明,該算法可有效檢測特征點,算法的實時性優(yōu)于傳統(tǒng)的SIFT算法。
[Abstract]:Aiming at the problem of feature point matching in SAR images, a feature point detection method based on Facet model is proposed. Firstly, based on the Facet model, the local gray surface is fitted best, then the second order directional derivative of the center point of the fitting surface is calculated, and the point whose maximum value of the second order directional derivative is less than zero is taken as the potential feature point. Finally, the feature points are extracted by absolute normalization and local non-maximum suppression. Experimental results show that the algorithm can effectively detect feature points and the real-time performance of the algorithm is better than that of the traditional SIFT algorithm.
【作者單位】： 火箭軍工程大學(xué)控制工程系;火箭軍工程大學(xué)士官學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61203189,61374054)
【分類號】：TN957.52

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本文編號：2348816