一种SAR图像稳健特征点提取方法

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1、第８卷第４期智能系统学报Ｖｏｌ．８№．４２０１３年８月ＣＡＡＩＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓｏｎＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔＳｙｓｔｅｍｓＡｕｇ．２０１３ＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１６７３⁃４７８５．２０１３０４０３８网络出版地址：ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｃｎｋｉ．ｎｅｔ／ｋｃｍｓ／ｄｅｔａｉｌ／２３．１５３８．ＴＰ．２０１３０６０３．１６０１．００１．ｈｔｍｌ一种ＳＡＲ图像稳健特征点提取方法许可乐，唐涛，蒋咏梅（国防科技大学电子科学与工程学院，湖南长沙４１００７３）摘要：针对合成孔径雷达（ＳＡＲ）图像自动配准问题，提出了一种新的ＳＡＲ图像特征

2、点提取方法．先对ＳＡＲ图像灰度值进行对数变换处理，将乘性噪声转化为加性噪声，然后利用Ｇａｂｏｒ滤波器取代高斯滤波器建立尺度空间，使ＳＡＲ图像在低尺度仍较好地保留细节，增加了提取特征点数目，并设置了对比度双门限，有效地抑制了伪特征点，从而提高ＳＡＲ图像配准的精度和速度．实验结果表明，ＳＡＲ图像稳健特征点提取方法是有效的．关键词：ＳＡＲ；图像配准；特征提取；ＳＩＦＴ；Ｇａｂｏｒ滤波器中图分类号：ＴＰ７５１．１文献标志码：Ａ文章编号：１６７３⁃４７８５（２０１３）０４⁃０２８７⁃０５中文引用格式：许可乐，唐涛，蒋咏梅．一种新的ＳＡＲ图像稳健特征点提

3、取方法［Ｊ］．智能系统学报，２０１３，８（４）：２８７⁃２９１．英文引用格式：ＸＵＫｅｌｅ，ＴＡＮＧＴａｏ，ＪＩＡＮＧＹｏｎｇｍｅｉ．ＡｓｔａｂｌｅｆｅａｔｕｒｅｐｏｉｎｔｅｘｔｒａｃｔｉｏｎａｐｐｒｏａｃｈｆｏｒＳＡＲｉｍａｇｅｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎ［Ｊ］．ＣＡＡＩＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓｏｎＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔＳｙｓｔｅｍｓ，２０１３，８（４）：２８７⁃２９１．ＡｓｔａｂｌｅｆｅａｔｕｒｅｐｏｉｎｔｅｘｔｒａｃｔｉｏｎａｐｐｒｏａｃｈｆｏｒＳＡＲｉｍａｇｅｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎＸＵＫｅｌｅ，ＴＡＮＧＴａｏ，ＪＩＡＮＧＹｏｎｇｍｅｉ（

4、ＳｃｈｏｏｌｏｆＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＮａｔｉｏｎａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＤｅｆｅｎｓｅＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｃｈａｎｇｓｈａ４１００７３，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｆｏｒｔｈｅａｕｔｏｍａｔｉｃｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎｏｆａｓｙｎｔｈｅｔｉｃａｐｅｒｔｕｒｅｒａｄａｒ（ＳＡＲ）ｉｍａｇｅ，ｗｅｐｒｏｐｏｓｅａｆｅａｔｕｒｅｐｏｉｎｔｅｘ⁃ｔｒａｃｔｉｏｎａｐｐｒｏａｃｈ．Ｆｉｒｓｔ，ｂｙｅｘａｍｉｎｉｎｇｔｈｅｌｏｇａｒｉｔｈｍｉｃｔｒａｎｓｆｏｒｍｆｏｒｔｈｅｇｒｅｙｌｅｖｅｌｏｆｔｈｅＳ

5、ＡＲｉｍａｇｅ，ｉｔｗａｓｄｉｓｃｏｖ⁃ｅｒｅｄｔｈａｔｔｈｅｍｕｌｔｉｐｌｉｃａｔｉｖｅｎｏｉｓｅｃａｎｂｅｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｄｉｎｔｏｔｈｅａｄｄｉｔｉｏｎａｌｎｏｉｓｅ．Ｔｈｅｎｔｈｅｓｃａｌｅｓｐａｃｅｏｆｔｈｅｉｍａｇｅｗａｓｃｏｎｓｔｒｕｃｔｅｄｂｙｓｕｂｓｔｉｔｕｔｉｎｇｍｕｌｔｉ⁃ｓｃａｌｅＧａｂｏｒｆｉｌｔｅｒｆｏｒＧａｕｓｓｉａｎｆｉｌｔｅｒ，ｗｈｉｃｈｒｅｖｅａｌｓｔｈｅＳＡＲｉｍａｇｅｓｔｉｌｌｈａｓｄｅｔａｉｌｓｂｅｔｔｅｒｉｎａｌｏｗｓｃａｌｅ，ａｎｄｉｎｃｒｅａｓｅｓｔｈｅｎｕｍｂｅｒｏｆｅｘｔｒａｃｔｅｄｆｅ

6、ａｔｕｒｅｐｏｉｎｔｓ．Ｆｕｒｔｈｅｒ，ｔｈｅｄｏｕｂｌｅｔｈｒｅｓｈｏｌｄｓｆｏｒｃｏｎ⁃ｔｒａｓｔｒａｔｉｏａｒｅｓｅｔｕｐｔｏｄｉｓｃａｒｄｔｈｅｆａｌｓｅｆｅａｔｕｒｅｐｏｉｎｔｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙ，ｔｈｅｒｅｂｙｉｎｃｒｅａｓｉｎｇｔｈｅｐｒｅｃｉｓｉｏｎａｎｄｓｐｅｅｄｏｆＳＡＲｉｍａｇｅｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎ．ＴｈｅｒｅｓｕｌｔｓｏｆｔｈｅｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓｄｅｍｏｎｓｔｒａｔｅｔｈｅａｐｐｌｉｃａｂｉｌｉｔｙｏｆａｐｐｒｏａｃｈｔｏｆｉｎｄｆｅａｔｕｒｅｐｏｉｎｔｓｆｏｒｓｔａｂｌｅＳＡＲｉｍａｇｅｒｅｇｉｓｔｒａｔｉ

7、ｏｎ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ＳＡＲ；ｉｍａｇｅｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎ；ｆｅａｔｕｒｅｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ；ＳＩＦＴ；Ｇａｂｏｒｆｉｌｔｅｒ图像配准是指依据一些相似性度量，决定图像合成孔径雷达（ｓｙｎｔｈｅｔｉｃａｐｅｒｔｕｒｅｒａｄａｒ，ＳＡＲ）间的变换参数，使从不同传感器、不同视角、不同时图像配准与光学图像的配准既有相通之处，又有自间获取的同一场景的２幅或多幅图像变换到同一坐身的一些特点．整体而言，相对于光学图像，ＳＡＲ图标系，并在像素层上得到最佳匹配的过程．近年来，像中同名特征点的自动提取更加困难．首先，由于利用稳定的特征描述子匹配成为图像

8、配准领域研究ＳＡＲ图像的信噪比远低于光学图像，导致ＳＡＲ图像的热点和难点之一，特别是Ｌｏｗｅ利用尺度不变特征中的特征点自动提取存在困难，特别是其固有的斑转换（ｓｃａ