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针对SAR影像与光学影像之间存在显著的非线性灰度差异导致影像匹配困难的问题,本文提出了一种基于影像结构特性的快速匹配方法(SAR-to-optical fast matching algorithm,SOFM).传统基于影像灰度的匹配方法一般难以抵抗影像间的非线性灰度差异,而影像中的几何结构和形状特征在不同类型的影像之间较为稳定,因此本文综合利用影像的梯度幅值和梯度方向信息构建出一种能够有效表达影像结构的特征描述符—角度加权方向梯度(angular weighted orientated gradients,AWOG),随后基于模板匹配的策略,选择描述符之间的差值的平方和(sum of squared difference,SSD)建立用于匹配的相似性测度,并给出了在频率域中表达的影像匹配函数.基于SOFM方法建立了一套完整的影像匹配流程,随后选择多组影像进行匹配试验,结果表明,本文方法能够有效抵抗SAR影像与光学影像之间的非线性灰度差异,并且在匹配性能和匹配精度等方面都优于经典的基于影像灰度的匹配方法以及其他基于影像结构特性的匹配方法. 相似文献
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针对传统数字正射影像(DOM)几何精度评定方法严重依赖于人工量测,难以自动化处理的问题,该文提出了一种综合利用影像点、线特征的多源DOM几何精度自动评价方法。该方法需获取同一地区DOM作为基准。在此基础上,首先对基准DOM和待评定DOM分别构建影像金字塔,然后采用线约束下的点特征匹配方法对不同层级影像进行匹配。在匹配过程中,为提高不同源DOM的匹配精度和鲁棒性,提出了一种改进的互信息匹配测度。多组实验验证了该文所提匹配方法以及DOM几何精度评价方法的有效性,适用于多源DOM几何精度评定的自动化处理。 相似文献
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