| 应用于SAR图像配准的自适应SIFT特征均匀分布算法 |
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| 引用本文： | 王峰,尤红建,傅兴玉.应用于SAR图像配准的自适应SIFT特征均匀分布算法[J].武汉大学学报(信息科学版),2015,40(2):159-163. |
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| 作者姓名： | 王峰 尤红建 傅兴玉 |
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| 作者单位： | 1中国科学院空间信息处理与应用系统技术重点实验室北京 100190;2中国科学院电子学研究所 北京 100190;3中国科学院大学 北京 100049 |
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| 基金项目： | 国家863计划资助项目(2012AA121304)~~ |
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| 摘 要： | SAR图像配准要求提取出稳定且分布均匀的同名点,但是传统的SIFT算法没有考虑特征点的空间分布情况,提取的特征呈块状分布。针对SAR图像数据的特点,提出了一种自适应控制SIFT特征均匀分布算法,利用局部纹理特征,并结合最优化筛选策略,在保证特征点稳定性和准确性的同时,自适应控制特征在不同空间的分布情况,实现SIFT特征点在图像空间和尺度空间的合理分布。最后从提取效率、匹配正确率和分布质量等方面进行对比试验,验证了算法应用于SAR图像配准的能力。
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| 关 键 词： | 图像匹配 SIFT特征 均匀分布 分布质量 |
| 收稿时间： | 2013-04-22 |
Auto-Adaptive Well-Distributed Scale-Invariant Feature for SAR Images Registration |
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| WANG Feng;YOU Hongjian;FU Xingyu.Auto-Adaptive Well-Distributed Scale-Invariant Feature for SAR Images Registration[J].Geomatics and Information Science of Wuhan University,2015,40(2):159-163. |
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| Authors: | WANG Feng;YOU Hongjian;FU Xingyu |
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| Institution: | 1Key Laboratory of Technology in Geospatial Information Processing and Application System Institute of Electronics Chinese Academy of Science Beijing 100190; China2Institute of Electronics Chinese Academy of Science Beijing 100190 China;3University of Chinese Academy of Science Beijing 100049 China |
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| Abstract: | Registration of SAR images needs well-distributed and reliable matching point pairs，but the traditional Scale-Invariant Feature Transform(SIFT) approach has limitations related to the distribution of extracted features. A well-distributed auto-adaptive SIFT matching algorithm for SAR images is proposed，based on local textures，using a double-threshold-optimization selection strategy.The proposed algorithm auto-adaptively controls the distribution of the extracted feature points and maintained reliable and precise in both the image and scale space. Comprehensive evaluation of the efficiency，distribution quality，and matching accuracy of the extracted point pairs on a variety of SAR images demonstrates the capabilities of the proposed algorithm. |
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