1 西北工业大学 应用数学系,西安 710129
2 中国科学院遥感应用研究所,北京 100101
针对SAR (Synthetic Aperture Radar) 图像全自动配准问题,本文提出一种基于仿射不变SIFT (Scale InvariantFeature Transform) 特征的精确配准方法。该方法首先对传统SIFT 方法改进构建具有仿射不变性的SIFT 描述子,并利用该描述子对提取的控制点进行粗匹配,然后由粗匹配点对的尺度比和方位差及其邻域的灰度相似性构建新的相似矩阵,最后利用SVD (Singular Value Decomposition)方法确定精确匹配点对,求出变换参数从而实现图像的精确配准。实验结果表明该方法优于传统的SIFT 方法和SIFT+SVD 方法并且可以达到亚像素的配准精度。
SAR 图像配准 相似矩阵 SIFT SIFT SAR image registration SVD SVD proximity matrix