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文檔簡介
1、合成孔徑雷達(Synthetic Aperture Radar,SAR)因為其全天時、全天候、遠距離觀測的特點被廣泛應(yīng)用于軍事和民用領(lǐng)域中。為了合理的利用SAR圖像中的信息,圖像中信息的提取就是一項必不可少的技術(shù),而對這些信息進行對比來找出圖像中相似或者相關(guān)區(qū)域的信息的圖像匹配技術(shù)更是對生產(chǎn)、生活活動具有巨大的意義,在諸如目標(biāo)識別、目標(biāo)定位等領(lǐng)域,圖像匹配都是一項核心支撐技術(shù),因此,研究高效穩(wěn)健的SAR圖像匹配算法必不可少。
2、基于SAR圖像也是一種數(shù)字圖像,數(shù)字圖像處理的知識能有效幫助實現(xiàn)SAR圖像的特征匹配,本文針對這一問題介紹了數(shù)字圖像處理領(lǐng)域中與SAR圖像匹配技術(shù)息息相關(guān)的一些關(guān)鍵技術(shù),特征檢測過程往往需要在多尺度空間中進行以保證其尺度不變性,因此,首先介紹了尺度空間的概念,斑點檢測作為區(qū)域檢測的一種特例在目標(biāo)識別領(lǐng)域是一種經(jīng)典的方法也加以討論,角點也屬于一種強點,亦可以作為圖像中明顯的特征信息加以利用。
SAR圖像中存在相干斑噪聲,噪聲的存
3、在會導(dǎo)致大量非同名特征的出現(xiàn),極大的影響了后續(xù)特征匹配的效果,因此對待匹配的SAR圖像進行預(yù)處理,尤其是濾波處理,必不可少。本文從空域和變換域濾波兩個方向?qū)AR圖像濾波進行了簡單的介紹,包括經(jīng)典的均值濾波、中值濾波和傅里葉變換濾波,其后討論了利用噪聲模型的濾波方法,它們在圖像邊緣處的濾波效果有明顯提升,最后針對小波域濾波算法進行了簡介,主要是基于閾值的小波域濾波算法。
在本文的最后著重討論了一些高效的特征檢測算法,Harri
4、s角點利用局部窗口滑動的自相關(guān)性檢測定位角點,具有抗旋轉(zhuǎn)特性;SIFT算法對斑點檢測算法進行了工程近似,并結(jié)合魯棒的特征描述子和特征匹配方法,在SAR圖像上應(yīng)用對旋轉(zhuǎn)、拉伸、非同源和不同分辨率的數(shù)據(jù)都有良好的匹配效果;SURF算法利用圖像積分的知識在效率上大大提升,同時檢測精度也有保證。在SAR實測圖像上應(yīng)用這些算法都取得了一定的良好效果。為了直觀的表述圖像間的變換關(guān)系,本文最后研究了魯棒的隨機采樣一致性(RANSAC)算法并實際應(yīng)用,
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