- 
                题名基于SAR-SIFT改进的SAR图像配准
                    被引量:2
            
- 1
- 
                
            
- 
                
                            作者
                                李培
                                姜刚
                                马千里
                
            
- 
                    机构
                    
                            长安大学地质与测绘工程学院
                            西部矿产资源与地质工程教育部重点实验室
                    
                
- 
                出处
                
                
                    《测绘通报》
                    
                            CSCD
                            北大核心
                    
                2021年第2期30-35,71,共7页
            
- 
                        基金
                        
                                    国家自然科学基金(41977231)
                                    矿山地质灾害成灾机理与防控重点实验室开放基金(2017KF06)
                                    城市群时代的超大城市环境风险防控研究(2019S004)。
                        
                    
- 
                    文摘
                        合成孔径雷达(SAR)图像配准时,由于受到乘性散斑影响,匹配算法的性能受到限制。SAR-SIFT使用ROEWA算子代替差分算法计算梯度,对SAR图像的散斑具有一定的稳健性。为了进一步抑制散斑噪声,本文提出了基于SAR-SIFT改进的SAR图像配准算法。利用非线性扩散滤波生成SAR图像的非线性扩散尺度空间,在非线性尺度空间不同尺度层上计算对应的SAR-Harris函数。为了使非线性尺度空间对散斑噪声具有稳健性,在其构造过程中的梯度信息采用ROEWA算子计算。此外,利用相位一致性信息去除初始关键点中由散斑引起的虚假点。多源、多极化、多时相的SAR图像试验结果表明,与SAR-SIFT算法相比,本文算法对散斑噪声更具稳健性,提高了图像匹配性能。
                        
                    
            
- 
                    关键词
                    
                            非线性扩散尺度空间
                            相位一致性
                            SAR-SIFT
                            ROEWA
                            非线性扩散滤波
                    
                
- 
                    Keywords
                    
                            nonlinear diffusion scale space
                            phase congruency
                            the SAR-SIFT
                            ROEWA
                            nonlinear diffusion filter
                    
                
- 
                    分类号
                    
                            
                                
                                    P237
[天文地球—摄影测量与遥感]                                
                            
                    
                
-