【摘 要】
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针对可见光和合成孔径雷达(SAR:Synthetic Aperture Radar)图像融合问题,在图像预处理基础上,从像素级特征、纹理级特征及边缘轮廓特征等多模态入手,优化现有同源图像的配准
【机 构】
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中国科学院长春光学精密机械与物理研究所
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针对可见光和合成孔径雷达(SAR:Synthetic Aperture Radar)图像融合问题,在图像预处理基础上,从像素级特征、纹理级特征及边缘轮廓特征等多模态入手,优化现有同源图像的配准融合算法。利用改进的SURF(Speeded Up Robust Features)算子、纹理分析及轮廓提取算法,获取待融合图像的多模态和多尺度特征。通过模糊尺度标准化,使异源图像特征对能更好地适应特征间的差异性,从而能进行相似性的比较,结合模糊相关系数法,确保配准融合的精度,实现光-SAR图像信息的有效融合。与传统配准融合方法进行比较的实验结果表明,该算法可提高光-SAR配准的精度和适应性,使配准融合的平均准确率达到87.7%,可满足较高精度的配准融合需求。
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