Improved method for SAR image registration based on scale invariant feature transform
Improved method for SAR image registration based on scale invariant feature transform
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基于尺度不变特征变换的SAR图像配准改进方法
DOI：
10.1049/iet-rsn.2016.0261
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发表时间：
2017-04
影响因子：
1.7
通讯作者：
Zhang Kun
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Zhou Deyun;Zeng Lina;Liang Junli;Zhang Kun
尺度不变特征变换（SIFT）是合成孔径雷达（SAR）图像配准中最常用的算法之一。然而，SAR图像中存在的相干斑噪声和几何畸变往往导致SIFT算法的有效性受到限制，这对SIFT算法及其变体在真实的实际应用中的稳定性提出了挑战。本文主要从两个方面对SIFT算法在SAR图像配准中的应用进行了改进。首先，提出了一种改进的主方向分配和支持区域来增强关键点描述的方法。其次，为了进一步提高匹配性能，提出了一种优化的匹配方法，以减少具有相似位置和主导方向的关键点之间的相互干扰。大量的实验证实了所提出的算法的有效性SAR图像。
Scale invariant feature transform (SIFT) is one of the most common registration algorithms for synthetic aperture radar (SAR) images. However, the occurrence of speckle noise and geometric distortion within SAR images usually leads to limited effectiveness, challenging the stability of SIFT and its variants in real actual applications. In this study, significant improvements for SAR image registration with SIFT are made, which lie mainly in two aspects. First, a scheme is developed to enhance the description of keypoints with improved dominant orientation assignment and support region. Second, an optimised matching method for further enhancing the matching performance is developed to reduce the mutual interference among the keypoints with similar location and dominant orientations. Extensive experiments confirm the effectiveness of the proposed algorithm for SAR images.
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DOI：
10.1023/b:visi.0000029664.99615.94
发表时间：
2004-11-01
影响因子：
19.5
作者：
Lowe, DG
通讯作者：
Lowe, DG
DOI：
10.1109/tpami.2005.188
发表时间：
2005-10-01
影响因子：
23.6
作者：
Mikolajczyk, K;Schmid, C
通讯作者：
Schmid, C
DOI：
10.1109/tpami.2007.70787
发表时间：
2008-08-01
影响因子：
23.6
作者：
Chum, Ondrej;Matas, Jiri
通讯作者：
Matas, Jiri
影响因子：
1.1
作者：
J.-b. Ryu;Ho-Hyun Park
通讯作者：
J.-b. Ryu;Ho-Hyun Park
影响因子：
4.8
作者：
Han Zhang;W. Ni;Weidong Yan;Junzheng Wu;Sha Li
通讯作者：
Han Zhang;W. Ni;Weidong Yan;Junzheng Wu;Sha Li