SIFT与Harris特征提取算法在SAR图像自动配准中的应用及性能分析
合成孔径雷达(SAR)图像的自动配准长期以来都未能很好的解决,特别是高分辨力SAR图像其配准的关键是稳健的特征提取与特征匹配算法.在光学图像配准中,最常用的特征点提取算法是Harris算子,而近年来SIFT(尺度不变特性变换)算法也因其优越的性能成为当前比较流行的算法.本文探讨了Harris和SIFT特征提取算法在高分辨SAR图像自动配准中的应用,并选取四对有代表性的SAR图像进行了配准实验,对两种特征提取算法的运行时间、所提取匹配点对的正确率以及特征点的提取精度进行了比较.通过定性及定量分析,在同轨获取的高分辨力SAR图像配准中,SIFT均能实现精确配准,其适用性及精度均优于Harris.
合成孔径雷达图像 自动配准 特征匹配算法
孙艳丽 周伟 关键
烟台大学光电信息科学技术学院,烟台,264000 海军航空工程学院电子信息工程系,烟台,264000
国内会议
北京
中文
1059-1062
2008-10-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）