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一种基于非线性扩散方程和Hausdorff测度理论的SAR图像与光学图像配准方法

王子路 李智勇 粟毅

王子路, 李智勇, 粟毅. 一种基于非线性扩散方程和Hausdorff测度理论的SAR图像与光学图像配准方法[J]. 电子与信息学报, 2009, 31(2): 386-390. doi: 10.3724/SP.J.1146.2007.01453
引用本文: 王子路, 李智勇, 粟毅. 一种基于非线性扩散方程和Hausdorff测度理论的SAR图像与光学图像配准方法[J]. 电子与信息学报, 2009, 31(2): 386-390. doi: 10.3724/SP.J.1146.2007.01453
Wang Zi-lu, Li Zhi-yong, Su Yi. Matching Optical Image to SAR Image Using Nonlinear Equation and Hausdorff Distance[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2009, 31(2): 386-390. doi: 10.3724/SP.J.1146.2007.01453
Citation: Wang Zi-lu, Li Zhi-yong, Su Yi. Matching Optical Image to SAR Image Using Nonlinear Equation and Hausdorff Distance[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2009, 31(2): 386-390. doi: 10.3724/SP.J.1146.2007.01453

一种基于非线性扩散方程和Hausdorff测度理论的SAR图像与光学图像配准方法

doi: 10.3724/SP.J.1146.2007.01453

Matching Optical Image to SAR Image Using Nonlinear Equation and Hausdorff Distance

  • 摘要: 该文提出了一种新的利用非线性扩散方程与Hausdorff测度的合成孔径雷达(SAR)图像与可见光图像的配准算法。在此算法中,首先利用非线性扩散方程的SAR图像分割算法获得SAR图像与光学二值图像中相对应的闭合区域特征,将闭合区域质心坐标重合后,被提取特征可通过Hausdorff测度与遗传算法对图像进行快速粗匹配。在粗配准的基础上最后使用二值图像的相关度来进行精配准。实验结果表明,本文方法鲁棒性好,配准精度高,能自动完成存在较大坐标平移、角度变换、尺度缩放的待配图像的配准。
  • Yosi keller and Amir Averbach. Implicit similarity: A newapproach to multi-sensor image registration. Proceedings ofthe 2003 IEEE Computer Society Conference on ComputerVision and Pattern Recognition(CVPR03). IEEE, 2003:1-6.[2]Yosi Keller. Multisensor image registration via implicitsimilarity[J].IEEE Trans. on Pattern Analysis and MachineIntelligence.2006, 28(5):794-801[3]Dai Xiaolong and Khopram S. Afeature-based imageregistration algorithm using improved chain-coderepresentation combined with invariant moments. IEEETrans. on G.R.S, 1999, 37(5): 2351-2362.[4]于秋则, 程辉. 基于改进Hausdorff 测度和遗传算法的SAR图像与光学图像匹配. 宇航学报, 2005, 27(1): 130-134.Yu Qiu-ze and Chen Hui. Matching SAR image to opticalimage using modified hausdorff distance and geneticalgorithm. Journal of Astronautics, 2005, 27(1): 130-134.[5]Stockman G, Kopstein S, and Benett S. Matching images tomodels for registration and object via clustering[J].IEEE Trans.on Pattern Analysis and Machine Intelligence.1982, 4(3):229-241[6]Weisenseel A and Karl W, et al.. MRF-based algorithms forsegmentation of SAR images. the Processing of the 1998International Conference on Image Processing, IEEE, 1998,Vol. 3: 770-774.[7]高贵. 基于各向异性热扩散方程的SAR 图像分割方法. 信号处理, 2006, 22(1): 105-109.Gao Gui. The segmentation method for SAR image based onthe anisotropic heat diffusion equation. Signal Processing,2006, 22(1): 105-109.[8]Perona P and Malik J. Scale-space and edge detection usinganisotropic diffusion[J].IEEE Trans. on Pattern Analysis andMachine Intelligence.1990, 12(7):629-639[9]Struwe M. Variational Methods. Berlin: Springer_Verlag,1996, chapter 3.[10]王正明, 朱炬波. SAR 图像提高分辨率技术. 科学出版社,2006, 第3 章.[11]Catte F, Lions P L, Morel J M, and Coll T. Image selectivesmoothing and edge detection diffusion II[J].SIAM J. Numer.Anal.1992, 29(1):182-193[12]Teboul S, Blanc-Feraud L, and Aubert G, et al.. Variationalapproach for edge-preserving regularization using coupledPDEs[J].IEEE Trans. on Image Proc.1998, 7(3):387-397[13]Yu Yongjian and Acton S T. Speckle reduction anisotropicdiffusion[J].IEEE Trans. on Image Processing.2002, 11(11):1260-1270[14]Dong-Gyn Sim et al.. Object matching algorithms usingrobust hausdorff distance measures. IEEE Trans. on ImageProcessing, 1999, 8(1): 425-429.
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出版历程
  • 收稿日期:  2007-09-13
  • 修回日期:  2008-02-04
  • 刊出日期:  2009-02-19

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