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申请/专利权人：西安电子科技大学
摘要：本发明提供了一种基于多级小波分解的可见光与SAR图像配准方法，通过图像分块与综合图像信息含量指数自适应优化特征点分布，有助于在全图范围内保持特征点的均匀分布，利用2DDWT对SAR图像进行分层处理，并基于投票准则筛选稳健且可重复性高的关键点用于匹配，进一步减少图像中受相干斑噪声干扰得到的不合理特征，提高了特征检测模块抵抗SAR斑点噪声的能力，从而提高了特征点的重复率与检测精度，最终图像配准精度更高；同时在关键区域提供密集的特征点，减少了不合理特征点，使得特征检测的效率和精度更高，适用性和稳健性更强。本发明的运算量更低，效率更高，能够满足实际工程中可见光和SAR异源图像配准对实时性的要求。
主权项：1.一种基于多级小波分解的可见光与SAR图像配准方法，其特征在于，包括：S100，对输入的可见光图像和SAR图像分别进行分块处理得到可见光图像块、SAR图像块以及图像块的权值比例；S200，利用2DDWT对SAR图像块，通过多次不同分解级别的去噪进行分层处理得到SAR图像块的各层子图；S300，基于相位一致性图的多矩对所述可见光图像块作分层处理，得到可见光图像块的各层子图；S400：根据权值比例确定各层子图的特征点，再利用特征点重复率对特征点进行筛选得到最终特征点；S500，采用所述SAR图像和可见光图像对应的方式，构建其最终特征点的特征描述向量；S600，利用所述特征描述向量，在所述SAR图像和可见光图像块的最终特征点之间作图像配准得到配准结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安电子科技大学 一种基于多级小波分解的可见光与SAR图像配准方法
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