基于輪廓的SAR圖像配準方法研究.pdf_第1頁
已閱讀1頁,還剩51頁未讀, 繼續(xù)免費閱讀

下載本文檔

版權說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權,請進行舉報或認領

文檔簡介

1、合成孔徑雷達(Synthetic Aperture Radar,簡稱SAR)是一種全天時、全天候、高分辨率的主動式微波傳感器,SAR成像彌補了可見光、紅外熱成像的不足,是天基空間監(jiān)視環(huán)節(jié)中必不可少的探測技術。SAR圖像配準是SAR圖像融合、變化檢測,三維重建等應用的基礎,具有重要的研究價值和廣泛的應用前景。
  本文從SAR圖像的輪廓特征出發(fā),構造了輪廓特征點集的改進的形狀上下文(Shape Context)描述子,并結合圖像信息

2、和奇異值分解(Singular Value Decomposition,簡稱SVD)算法給出了SAR圖像的圖譜配準方法,進而為了捕捉SAR圖像隨尺度變化的統(tǒng)計模式,將Shape Context描述子和Steerable濾波相結合,實現(xiàn)了SAR圖像的多尺度配準,主要研究內(nèi)容如下:
  (1)針對傳統(tǒng)Shape Context描述子對SAR圖像斑點噪聲敏感以及匹配率低等不足,提出了基于改進Shape Context和SVD的SAR圖像

3、配準方法。首先利用改進的邊緣檢測算法得到輪廓特征點集并計算Shape Context描述子,然后在匹配過程中融合SAR圖像的像素位置信息和灰度互相關構造相似度矩陣,最后利用SVD算法給出SAR圖像的配準結果。實驗驗證了方法的有效性。
  (2)對于存在較大幾何和灰度變化的SAR圖像,圖像中的輪廓特征點會分布在圖像不同尺度上,直接對圖像構建Shape Context描述子進行配準效果不佳,為此,利用Steerable濾波的多尺度和多

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預覽,若沒有圖紙預覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負責。
  • 6. 下載文件中如有侵權或不適當內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準確性、安全性和完整性, 同時也不承擔用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評論

0/150

提交評論