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一种改进SIFT的SAR与可见光图像配准算法

来源 :合肥工业大学学报(自然科学版) | 被引量 : 1次 | 上传用户：dulizhi123

【摘要】

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针对合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像与可见光图像配准存在特征点提取困难、匹配效率不高的问题,文章提出了一种基于非下采样Shearlet变换(non-subsampled shearlet transform,NSST)与改进的尺度不变特征变换(scale invariant feature transform,SIFT)结合的配准算法。该算法采用NSST

【作者】

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石聪聪杨学志董张玉王守峰

【机构】

：

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

【出处】

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合肥工业大学学报(自然科学版)

【发表日期】

：

2021年02期

【关键词】

：

合成孔径雷达图像可见光图像配准尺度不变特征变换非下采样Shearlet变换 synthetic aperture radar(SAR)image opt

【基金项目】

：

国家自然科学基金资助项目(41601452),安徽省自然科学基金资助项目(1808085QF185),中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(JZ2017YYPY0237),安徽省重点研发计划资助项目(1704a0802124)

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针对合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像与可见光图像配准存在特征点提取困难、匹配效率不高的问题,文章提出了一种基于非下采样Shearlet变换(non-subsampled shearlet transform,NSST)与改进的尺度不变特征变换(scale invariant feature transform,SIFT)结合的配准算法。该算法采用NSST变换来提取图像低频信息作为后续检测特征点的原始图像,在保证特征点提取数量的同时提升算法运行速度;选用Ha

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