Synthetic aperture radar image registration based on hybrid feature detection and multifeature constraint matching
Synthetic aperture radar image registration based on hybrid feature detection and multifeature constraint matching
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基于混合特征检测和多特征约束匹配的合成孔径雷达图像配准
DOI：
10.1117/1.jrs.12.036012
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发表时间：
2018-08
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Yan Zhang
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Bo Pang（逄博）;Qiuze Yu（余秋则）;Hong Sun（孙洪）;Wenshuuai Xiao;Yong Xu;Yan Zhang
抽象的。合成孔径雷达（SAR）图像的配准是遥感图像处理的一项核心任务。由于相干斑噪声和SAR成像的特殊性，稳定的特征检测和精确的匹配仍然是一个具有挑战性的任务。提出了一种SAR图像的配准方法。在特征检测方面，我们发展了一种混合特征检测方法来识别结构和纹理特征。利用提出的局部稳定极值区域提取和凸多边形拟合方法得到的稳定凸多边形检测稳定凸角点特征。利用改进的尺度不变特征变换方法检测每个凸多边形中的稳定局部极值点。在特征匹配方面，设计了多特征约束匹配方法，实现了精确匹配。粗匹配是利用对区域及其形状以及网络的约束来实现的。使用具有空间约束的稳定局部极值点可以消除失配并产生精细匹配。实验结果验证了该方法的有效性和准确性。
Abstract. The alignment of images acquired using the synthetic aperture radar (SAR) is a central task in image processing for remote sensing. Owing to speckle noise and the particular features of SAR imaging, stable feature detection and accurate matching remain challenging tasks. We propose a registration method for SAR images. In feature detection, we develop a hybrid feature detection method to identify structural and textural features. A stable convex corner point feature is detected using stable convex polygons obtained by a proposed method for local stable extremal region extraction and convex polygon fitting. The stable local extremum points in each convex polygon are detected by an improved scale invariant feature transform method. In feature matching, a multifeature constraint matching method is designed for accurate matching. Coarse matching is implemented using the constraints on the region and its shape as well as the network. The use of stable local extremum points with spatial constraints can eliminate mismatches and yield a fine match. The results of experiments verified the effectiveness and accuracy of the proposed method.
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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
影响因子：
6.7
作者：
Antonello, G.;Casagli, N.;Tarchi, D.
通讯作者：
Tarchi, D.
基于尺度不变特征变换的SAR图像配准改进方法
影响因子：
1.7
作者：
Zhou Deyun;Zeng Lina;Liang Junli;Zhang Kun
通讯作者：
Zhang Kun
DOI：
10.1109/cvpr.2004.183
发表时间：
2004-06
期刊：
Proceedings of the 2004 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 2004. CVPR 2004.
影响因子：
--
作者：
Yan Ke;R. Sukthankar
通讯作者：
Yan Ke;R. Sukthankar
影响因子：
1.7
作者：
Mehdi Salehpour;A. Behrad
通讯作者：
Mehdi Salehpour;A. Behrad