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考虑中心对称约束的标记点高精度定位方法
  • ISSN号:1001-4888
  • 期刊名称:《实验力学》
  • 时间:0
  • 分类:TP391.4[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]国防科学技术大学航天科学与工程学院,长沙410073, [2]中国酒泉卫星发射中心,甘肃酒泉732750
  • 相关基金:国家自然科学基金(No.61402489)
中文摘要:

异源图像匹配是视觉导航、多源图像融合分析的关键步骤之一,常用的匹配方法是分别从两幅图像中提取特征,再对特征进行匹配。但是对于成像机理差别较大的异源图像,如SAR图像和可见光图像,很难提取到同名特征。提出一种基于多尺度支持度的异源图像匹配方法,只需要从一幅图像中提取多尺度边缘特征,在变换空间中寻找另一幅图像对该特征的最大支持度。支持度的计算采用了标准化梯度强度和的形式。采用遗传算法对支持度函数解空间进行全局寻优来获取最优匹配点。实验结果表明,该方法能有效实现SAR图像和可见光图像的匹配,处理时间能够满足工程要求。

英文摘要:

Matching multi-sensor images is one of the key steps in vision navigation and multi-sensor images fusion. A common image matching method is to match the features detected in both images separately. However, for the images with great difference in imaging apparatuses, for example, SAR image and optical image, it is hard to obtain corresponding features. In this paper, Multi-scale Feature Support(MFS)algorithm is proposed to match multi-sensor images. MFS algorithm only needs to detect multi-scale edge feature in one image and find the maximal support to this feature in the transform space of the other image. The MFS is calculated by normalizing the summation of gradient intensity. The matching result can be obtained by optimizing the support function through genetic algorithm. Experimental results show that the MFS algorithm can match SAR image and optical image effectively and efficiently.

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期刊信息
  • 《实验力学》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科协
  • 主办单位:中国力学学会 中国科学技术大学
  • 主编:于起峰
  • 地址:安徽省合肥市金寨路96号中国科技大学
  • 邮编:230026
  • 邮箱:sylx@ustc.edu.cn
  • 电话:0551-3601246
  • 国际标准刊号:ISSN:1001-4888
  • 国内统一刊号:ISSN:34-1057/O3
  • 邮发代号:26-57
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 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:6587