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题名合成孔径雷达图像与可见光图像配准方法综述
被引量：4
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作者
梅益文
回丙伟
郭鹏程
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机构
中国兵器工业集团西安电子工程研究所
国防科技大学电子科学学院
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2024年第S01期242-249,共8页
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基金
军委科技委基础加强计划重点实验室基金资助项目(JKWATR-210503)。
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文摘
合成孔径雷达(SAR)图像与可见光图像之间存在大量互补特性,二者的综合利用能够提供更丰富的信息。由于SAR图像与可见光图像之间存在多种差异,作为信息融合的基础,两种图像的配准问题成为当前亟待解决的难题。通过对SAR图像与可见光图像的配准方法进行梳理和总结,根据配准过程对专家先验信息的依赖程度及是否具有训练、学习过程这两个角度,将SAR图像与可见光图像配准方法分为基于特征的方法和基于深度学习的方法两大类,并对两类方法的关键技术进行分析,重点阐述了基于几何特征的配准和深度学习的配准,然后介绍配准结果的通用评价指标以及常用的成对的SAR图像与可见光图像数据集,最后总结目前SAR图像与可见光图像配准仍然存在的问题并展望未来发展趋势。
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关键词
合成孔径雷达
图像配准
特征提取
深度学习
生成模型
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Keywords
Synthetic Aperture Radar(SAR)
image registration
feature extraction
deep learning
generative model
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分类号
TP751
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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