基于多模态特征的光-SAR图像融合配准算法

• 作者: 江晟
• 来源期刊: 吉林大学学报（信息科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 图像配准 合成孔径雷达 多模态特征 模糊聚类
• 年，卷（期）: 2015,（2）
• 所属期刊栏目: 计算机科学与技术
• 页码范围: 208-213
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 3458字
• 语种: 中文

摘要

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	江晟	中国科学院长春光学精密机械与物理研究所	6	26	3.0	5.0