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中南大学学报(自然科学版)

Journal of Central South University

第50卷    第7期    总第299期    2019年7月

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文章编号:1672-7207(2019)07-1602-09
基于视觉显著特征的光学与SAR影像快速粗配准方法
华丽1,徐川2,眭海刚2

(1. 华中农业大学 资源与环境学院,湖北 武汉,430070;
2. 武汉大学 测绘遥感信息工程国家重点实验室,湖北 武汉,430079
)

摘 要: 在经典的Itti模型基础上,结合纹理特征及SAR影像显著目标的灰度特性,TW-Itti视觉显著模型能快速精确地反映显著地物的范围,获取显著区域。在显著区域内,利用水平集分割提取显著目标,通过形状曲线匹配算法对显著目标进行配准。研究结果表明:与经典的Itti模型相比,TW-Itti模型得到的显著区域目标整体更连贯,边缘细节更丰富,目标区域更准确,提高了后续影像粗配准的鲁棒性。同时,配准效率得到显著提高。

 

关键词: 视觉显著特征;合成孔径雷达影像;影像配准;水平集;形状曲线

Fast coarse registration method of optical and SAR images based on visual saliency feature
HUA Li1, XU Chuan2, SUI Haigang2

1. School of Resource and Environment, Huazhong Agricultural University, Wuhan 430070, China;
2. State Key Laboratory of Information Engineering in Surveying, Mapping and Remote Sensing, Wuhan University, Wuhan 430079, China

Abstract:Combining texture features and gray level characteristics of salient targets in SAR(Synthetic aperture radar) images, on the basis of classical Itti model, TW-Itti visual saliency model can quickly and accurately reflect the range of salient objects, and then obtain salient regions. In salient regions, salient targets were extracted by level set segmentation, and registered by shape curve matching algorithm. The results show that, compared with the classical Itti model, the TW-Itti model obtains more coherent, richer edge details and more accurate target area, which improves the robustness of subsequent image rough registration. At the same time, the registration efficiency of this method is significantly improved.

 

Key words: visual saliency feature; synthetic aperture radar image; image registration; level set; shape curve

中南大学学报(自然科学版)
  ISSN 1672-7207
CN 43-1426/N
ZDXZAC
中南大学学报(英文版)
  ISSN 2095-2899
CN 43-1516/TB
JCSTFT
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