特征区域优化：一种新颖的SAR图像配准方法
计算机视觉与模式识别
2016-02-19 v1
摘要
本文提出一种名为特征区域优化 (Feature-Area Optimization, FAO) 的合成孔径雷达 (SAR) 图像配准方法。首先，将传统的基于区域的优化模型重构并分解为三个关键但不确定的因素：初始化、切片集与正则化。接着，通过双分辨率空间中的尺度不变特征变换 (SIFT-DRS)（一种专用于 FAO 的新型类 SIFT 方法）提取结构特征。然后，基于这些特征确定上述三个关键因素。最后，求解因素确定的优化模型即可得到配准结果。一系列实验表明，所提方法能够准确高效地配准多时相 SAR 图像。
引用
@article{arxiv.1602.05660,
title = {Feature-Area Optimization: A Novel SAR Image Registration Method},
author = {Fuqiang Liu and Fukun Bi and Liang Chen and Hao Shi and Wei Liu},
journal= {arXiv preprint arXiv:1602.05660},
year = {2016}
}
备注
5 pages, 5 figures