SIFT与粗差剔除算法相结合的机载SAR影像匹配研究
SAR影像匹配是SAR数据处理的重要环节,但是,SAR影像匹配成功率、正确率及精度较低.通过SAR影像匹配,建立SAR匹配像对,对雷达立体观察和立体测量有重要的意义.在机载SAR影像匹配中,应用SIFT算法,获得较稳定的特征,并结合2D单应变换的RANSAC算法剔除误匹配点对;选取三组不同类别的机载SAR影像数据,利用SIFT和粗差剔除相结合的算法,通过VC++和OpenCV编程,提取出特征稳定且均匀分布的同名点对,完成机载SAR影像匹配实验.结果表明,对于含有人工建筑物的机载SAR影像,SIFT算法可有效地提取大量稳定的匹配点对,其正确率高;对于含有自然植被的机载SAR影像,SIFT算法可有效地提取较多稳定的匹配点对,其正确率较高;由于SIFT算法实质上是基于局部灰度匹配的算法,对于纹理信息缺乏的机载SAR影像,只可提取少量稳定的匹配点对,其正确率相对前两者较低.总体而言,在机载SAR影像中SIFT算法能够提取到稳定的匹配点对,并结合基于2D单应变换的RANSAC算法,可有效剔除误匹配点对,提高匹配正确率及精度.
SIFT算法、2D单应变换的RANSAC算法、机载SAR影像、匹配
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国家“863”计划课题2011AA120401;国家自然科学基金项目41071237
2013-12-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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