-
题名具有SIFT描述的多尺度角点图像配准
被引量：10
- 1
-
-
作者
苏培峰
黄世奇
王艺婷
刘代志
-
机构
火箭军工程大学初级指挥学院
西京大学信息工程学院
-
出处
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2017年第9期1700-1705,共6页
-
基金
国家自然科学基金(41174093
61379031
41574008)
-
文摘
角点含有丰富的图像结构信息,在图像配准中是广泛应用的图像特征。Harris算法是经典的角点提取算法,Harris角点对图像旋转具有不变性,但对尺度变化敏感,在有尺度变化的图像配准中,应用受限。仿照SIFT特征点提取过程,提出了一种多尺度角点提取方法,提取的多尺度角点对图像旋转和尺度变化有很好的适用性。并用SIFT描述子描述,用光学及SAR图像进行了配准实验。结果表明,与SIFT、Harris算法相比,本文方法在保证配准精度的基础上,配准时间减少40%以上,特征点在配准过程中的利用率提高一倍多。
-
关键词
多尺度角点
SIFT算法
图像配准
-
Keywords
multi-scale corner
SIFT algorithm
image registration
-
分类号
TP751
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
-
-
题名多尺度子空间融合谱聚类的SAR图像变化检测
被引量：3
- 2
-
-
作者
张建龙
杨亚东
-
机构
西京大学信息工程学院
-
出处
《遥感信息》
CSCD
北大核心
2020年第3期24-30,共7页
-
基金
国家自然科学基金项目(61571347)。
-
文摘
针对SAR图像变化检测领域中存在的地物结构特征混杂多变和单一尺度检测易造成误检的问题,提出了一种基于多尺度子空间融合谱聚类的SAR图像变化检测方法。首先,输入配准后的2个时相SAR图像,生成对数比和均值比2种差异图;其次,引入形态学模型MP(morphological profile),完成对差异图像的多尺度扩展,形成高维多尺度子空间,提取SAR图像中不同尺寸地物的几何结构信息;最后,利用随机采样谱聚类的子空间融合算法,实现子空间特征的优化融合,生成最终的检测结果。实验结果表明,多尺度子空间融合能够有效抑制变化中的虚警率,与其他变化检测方法相比,具有更高的检测准确率。
-
关键词
SAR图像
变化检测
形态学模型
谱聚类
特征融合
-
Keywords
SAR imagery
change detection
morphological profile
spectral clustering
feature fusion
-
分类号
TP751
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
-
