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1、Vol28,No.6AerospaceControl13基于改进SIFT的SAR图像与可见光图像配准杨雪梅龚俊斌王鹏田金文华中科技大学图像所多谱信息处理国防重点实验室，武汉430074摘要针对SAR图像与可见光图像的自动配准问题，提出了一种基于尺度不变特征(SIFT)的SAR与可见光图像配准算法。算法首先对SIFT主方向的检测进行了优化，利用特征点邻域内边缘局部极大值点的梯度方向作为特征点的方向，并以去均值归一化互相关系数为相似性度量进行特征点对匹配然后通过随机抽样一致性算法(RANSAC)剔除误匹配点对,最后利用剩余的特征点对实现SAR与可见光图像
2、的自动配准。实验结果表明，本算法对不同分辨率图像和不同旋转角度图像具有较好的适用性,在正确匹配点的比率^定位精度方面都优于原始SIFT算法和Harris算法。关键词改进SIFT;SAR图像；可见光图像；特征点匹配；图像配准中图分类号：TP751.1文献标识码：A文章编号：10063242(2010)06001305RegistrationAIgorithmforSARandOpticalImagesBasedonImprovedSIFTYANGXuemeiGONGJunbinWANGPengTIANJinwenIPRAIofHUSTStateKeyL
3、aboratoryforMultispectralInformationProcessingTechnologies,Wuhan430074,ChinaAbstractFocusingontheautomaticimageregistrationproblemofSARandopticalimages,anewalgorithmbasedonSIFTispresentedinthispaper.Firstly,thedetectionofSIFTdominantdirectionisoptimized,inwhichthegradientdirect
4、ionsoflocalmaximaedgepointsareusedasthedirectionsofkeypoint.Secondly,thenormalizedcrosscorrelatedalgorithmisusedinthefeaturesmatching.Thirdly,theRANSACalgorithmisappliedtoremovefalsematchingpoints.Finally,accordingtothecorrectmatchingpoints,themagesiareregisteredautomatically.I
5、ntheexperiments,theadaptabilityofthealgorithmisanalyzedfortheimagesofdifferentresolutionsanddifferentrotatingangles.TheexperimentresultsshowthattheproposedmethodisbetterthanSIFTandHarrisalgorithmsinthecorrcctmatchingprobabilityandfcaturcsmatchingprecision,andalsopresentstheappl
6、icability.KeywordsImprovedSIFT;SARimages;Opticalimages;Featurematching;Imageregistration收稿日期：20100323作者简介:杨雪梅(1986-),女，湖北松滋人，硕七主要从事图像处理与模式识別方面的研究；龚俊斌(1978-),男，河南南阳人，博士后,主要从事图像处理、模式识别和糟确制导方面的研究工作;王鹏(1980-),男,湖北枝江人，博士研究生，主要从事计算机视觉、图像处理与模式识别方曲的研究工作；田金文(1960-「男，河北秦皇岛人，教授，傅士牛导师，主耍从事
7、遥感信息处理、分形及其应川、小波变换理论及萇应川、图像数据压缩、目标检测与识别等方面的研究工作。14相对于传统的光学景象匹配，基于合成孔径雷达图像也配以其优良的全天候、全天时工作能力，成为中远程梢确制导武器系统的一种发展趋势。在基于合成孔径雷达的图像匹配辅助制导中，需要将获取的SAR图像和带有地理处标的光学图像进行精确配准。研究SAR图像和可见光图像的高精度H动配准方法对于提高合成孔径雷达图像匹配系统的性能和适用性具有重要的意义。由于成像条件的差异、拍摄时间和视角的不同、扌门摄场景地物的变化，使得SAR图像与可见光图像存在局部形变、也度差异和尺度变化
8、，因此传统的基丁•灰度的配准方法难以取得满意效果【I】。而基于局部特征
9、-4)的配准方法是从两幅图像屮提取共
