【摘 要】
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针对基于尺度不变特征变换(SIFT)的合成孔径雷达(SAR)与可见光图像配准存在耗时长、精度不高的问题,提出了SIFT与快速近似最近邻搜索(FLANN)相结合的配准算法。首先,针对SAR
【机 构】
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合肥工业大学计算机与信息学院,工业安全与应急技术安徽省重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61371154,41601452),安徽省重点研究与开发计划项目(1704a0802124),中国博士后科学基金项目(2016M602005)
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针对基于尺度不变特征变换(SIFT)的合成孔径雷达(SAR)与可见光图像配准存在耗时长、精度不高的问题,提出了SIFT与快速近似最近邻搜索(FLANN)相结合的配准算法。首先,针对SAR图像存在的相干斑噪声做双边滤波(BF),在去噪的同时能够保护图像的边缘避免被高斯函数模糊。其次,在高斯差分尺度空间检测特征点并生成SIFT特征描述向量,利用FLANN算法实现高维向量空间中的快速匹配。最后,采用改进的抽样一致算法(PROSAC)剔除误匹配进一步提高匹配正确率。实验结果表明该算法在配准的精度和速度上都优于原始
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