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文檔簡介
1、合成孔徑雷達景象匹配技術(shù)屬于圖像配準的范疇,指的是兩個不同的傳感器從同一景物位置錄取下來的兩幅圖像在空間上進行對準,確定出兩者相對位移的過程。 目前景象匹配技術(shù)主要分為兩大類,基于區(qū)域相關的方法和基于特征的方法。本論文針對合成孔徑雷達景象匹配技術(shù)展開研究,提出和改進了一些配準方法,主要的研究內(nèi)容和成果有: 針對區(qū)域相關的方法,本文給出了一種分層的快速區(qū)域灰度相關的圖像配準方法。普通的區(qū)域相關的圖像配準方法計算量很大,速度
2、慢,不能滿足實時性的要求;而采用分層的區(qū)域相關方法,可以把計算量按指數(shù)遞減,試驗結(jié)果相當好,充分證明了分層的區(qū)域灰度相關方法的有效性和實用性。 給出一種應用閉合輪廓邊緣特征進行匹配的方法。本文就合成孔徑雷達和光學圖像配準的問題給出了一套包括閉合輪廓提取以及基于Hausdorff距離的閉合輪廓匹配的圖像配準方法。本文提出了一種基于數(shù)學形態(tài)學中低帽變換以及腐蝕膨脹的閉合輪廓提取方法。本文對較長的閉合輪廓用改進的Hausdorff距離
3、度量輪廓間的相似度,進而得到圖像間的配準參數(shù)。 利用非閉合邊緣特征的方法,本文就不同波段不同時間成像的合成孔徑雷達圖像間的配準問題給出了自動化程度很高的非閉合邊緣特征匹配方法。首先利用已有的一些邊緣提取方法提取圖像的非閉合邊緣(本文使用的是Canny算子);然后對較長的邊緣用Freeman鏈碼進行編碼,對兩幅圖像的邊緣鏈碼進行相關初匹配;最后對初匹配的邊緣進行聚類分析,得到正確的匹配邊緣,從而可以得到兩幅圖像的配準參數(shù)。本方法的
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