SAR图像多尺度配准的小波域最小割模型方法
针对合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,简称SAR)图像提出了一种基于小波域改进最小割(Improved Minimum Cut,简称IMC)模型的多尺度配准方法.该方法首先将小波分解后的高频信息与SAR图像的特性相结合,用以指导在低频子图像中基于IMC模型的图像分割,从而获得两幅图像中完整的区域轮廓特征,然后通过融合开闭轮廓的信息,分别利用统计直方图和Hausdorff距离获取配准参数并对之细化,最后通过逐层校正参数完成多尺度的配准.实验结果表明,该方法能避免斑点噪声对轮廓提取和匹配的影响,能够实现具有平移、尺度和旋转变化的亚像素级精度的SAR图像配准.
图像配准、合成孔径雷达、最小图割模型、多尺度、小波分解
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TP391(计算技术、计算机技术)
国家自然科基金60972150;国家自然科学基金10926197;西北工业大学科技创新基金2007KJ01033
2010-12-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共6页
2122-2127
