预览加载中,请您耐心等待几秒...
1/3
2/3
3/3

在线预览结束,喜欢就下载吧,查找使用更方便

如果您无法下载资料,请参考说明:

1、部分资料下载需要金币,请确保您的账户上有足够的金币

2、已购买过的文档,再次下载不重复扣费

3、资料包下载后请先用软件解压,在使用对应软件打开

基于改进SIFT的SAR图像与可见光图像配准 摘要: 对于SAR图像与可见光图像之间的配准问题,目前已有许多算法被提出,但是大多数算法存在着一些不足之处。本文针对SAR图像与可见光图像配准的问题,提出了一种基于改进SIFT特征提取方法的配准算法。该算法具有较高的配准精度和效率。在实验中,我们使用了多组测试数据来验证了该算法的有效性。 关键词:SIFT特征提取,配准算法,SAR图像,可见光图像 1.引言 SAR图像与可见光图像作为两种不同的传感器获取到的图像,其在特征和信息方面存在着较大的区别。为了利用其各自的优势,我们常常需要将两种图像进行配准。SAR图像与可见光图像配准可以用于制作遥感图像融合、地形重建、自动目标识别等应用中。 2.相关工作 SIFT(尺度不变特征变换)作为一种基于局部特征的图像匹配算法,因其具有良好的鲁棒性和尺度不变性而备受关注。在SAR图像和可见光图像配准中,SIFT算法也经常被应用于此。 然而,传统的SIFT算法中存在一些问题:首先,它本身存在粗匹配的问题,即在匹配时很容易出现多个误匹配点;其次,SIFT特征对于方向信息的描述并不是很准确。这些问题在SAR图像和可见光图像的配准中尤其明显。 针对这些问题,许多学者提出了许多改进的SIFT算法。其中一些改进包括改进了匹配过程、改进了特征提取方法和特征描述方法。这些改进的方法可以提高SIFT算法的匹配精度和效率。 3.方法 在我们的方法中,我们主要使用了SIFT特征提取算法。但是,我们在特征描述方面进行了改进,以提高特征描述的准确性。我们使用了基于SURF描述子的方法来描述SIFT特征,因为SURF描述子可以提高匹配精度。此外,我们还提出了一种基于梯度方向直方图的方法来进一步提高特征描述的准确性。 在我们的算法中,我们首先对SAR图像和可见光图像进行预处理。我们使用灰度图像对SAR图像和可见光图像进行预处理,以方便后续的特征提取和描述。 然后我们对两幅图像进行SIFT特征提取。通过检测SIFT关键点,并计算每个关键点的SIFT描述子,我们可以获得两幅图像的特征点集。 接下来,我们使用SURF描述子对SIFT特征进行描述。对于每个SIFT特征点,我们计算其周围区域的SURF描述子。通过这样的方法,我们可以获得每个特征点的描述子。 但是,基于SURF描述子的方法并不能完全解决描述子方向不准的问题。因此,我们还提出了一种基于梯度方向直方图的方法。在该方法中,我们利用SIFT特征点周围区域的梯度方向直方图来对其方向进行改进。通过这样的方法,我们可以大大提高特征描述的准确性。 在特征提取和特征描述后,我们使用RANSAC算法对两个特征点集进行匹配。RANSAC算法可以排除部分误匹配点,提高匹配精度。 最后,我们通过变换模型将SAR图像和可见光图像进行配准。我们采用仿射变换模型,并利用匹配得到的SIFT特征点对进行变换。通过变换后的坐标与匹配的坐标的均方误差来计算配准的精度。 4.实验结果 我们在多组SAR图像和可见光图像上进行了实验。针对每组实验数据,我们比较了我们的算法和传统SIFT算法在匹配精度和效率方面的差异。 实验结果表明,我们的算法可以获得更好的配准精度和效率。与传统的SIFT算法相比,我们的算法具有更好的鲁棒性和准确性,能够在不同的SAR图像和可见光图像中取得较好的效果。 5.结论 本文提出了一种基于改进SIFT特征提取方法的SAR图像和可见光图像配准算法。该算法在SIFT特征提取方面进行了改进,从而提高了特征描述的准确性。实验结果表明,我们的算法比传统的SIFT算法具有更好的匹配精度和效率。