位置:成果数据库 > 期刊 > 期刊详情页
基于NSCT分解系数的SAR图像目标检测算法
  • ISSN号:1001-3695
  • 期刊名称:《计算机应用研究》
  • 时间:0
  • 分类:TP75[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
  • 作者机构:火箭军工程大学,西安710025
  • 相关基金:基金项目:国家自然科学基金(41174093,61379031)
中文摘要:

配准速度和精度是SAR图像配准效果的两个重要评价指标。SIFT算法是图像特征提取和描述的经典算法,SIFT特征具有尺度和旋转不变性,但SIFT算法的128维描述子在图像配准时会极大影响配准速度。为提高图像配准速度,首先提取图像SIFT特征点,然后用ORB算法定义特征点主方向的方法,赋予特征点主方向,最后结合特征点邻域图像块的矩特征,形成8维描述子,对图像中的SIFT特征点进行描述,实现SAR图像配准。实验结果表明,本文方法在保持SAR图像配准精度的前提下,极大程度地提高了配准速度。

英文摘要:

The speed and the precision are the two most important criteria for the result of image registration. Scale Invariant Feature Transform (SIFT) is a classical algorithm for feature extraction and description. The SIFT has the characteristics of scale invariance and rotation invariance, while the 128D descriptor has a big adverse effect on the speed of image registration. To improve the time-consuming descriptor, we propose a novel method. The SIFT feature points are extracted at first. Then, ORB algorithm is used to define the main orientation of the points. Based on the moments features of the feature points' neighborhood image block, a 8D descriptor is formed for describing the SIFT feature points of the image and realize SAR image registration. The experimental results demonstrate that the proposed method can improve the registration speed greatly while keeping the image registration precision.

同期刊论文项目
同项目期刊论文
期刊信息
  • 《计算机应用研究》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:四川省科学技术厅
  • 主办单位:四川省计算机研究院
  • 主编:刘营
  • 地址:成都市成科西路3号
  • 邮编:610041
  • 邮箱:arocmag@163.com
  • 电话:028-85210177 85249567
  • 国际标准刊号:ISSN:1001-3695
  • 国内统一刊号:ISSN:51-1196/TP
  • 邮发代号:62-68
  • 获奖情况:
  • 第二届国家期刊奖百种重点科技期刊,国内计算技术类重点核心期刊,国内外著名数据库收录期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,波兰哥白尼索引,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:60049