2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
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文檔簡介

1、隨著合成孔徑雷達(Synthetic Aperture Radar, SAR)技術的日益成熟,基于SAR圖像應用領域的研究已成為一門熱點。其中,SAR圖像特征匹配因其較高的軍用和民用價值而倍受青睞。尤其在雷達探測制導領域,利用SAR圖像匹配實現(xiàn)彈體高精度定位已成為一項關鍵技術。
  由于傳統(tǒng)慣導誤差隨時間積累逐漸變大,不能滿足長時間高精度定位的需求,因此需尋找新的定位方法突破這一瓶頸。研究發(fā)現(xiàn)基于圖像匹配的方法可實現(xiàn)全天候高精度修

2、正彈道的目標。其中,基于圖像灰度相關的匹配算法對SAR圖像質量要求較高,當圖像存在灰度差異和幾何形變時具有一定的局限性,且運算量較大;基于圖像特征的匹配算法則能在保證匹配精度的前提下,解決傳統(tǒng)匹配中存在的問題,對圖像的灰度變化、仿射變換等具有不變性。因此基于圖像特征的匹配技術逐漸在SAR圖像應用領域占據(jù)舉足輕重的地位?;谝陨媳尘埃疚闹饕芯窟m用于在圖像幾何形變和相干斑噪聲的SAR圖像特征匹配算法。
  首先,本文介紹了SAR圖

3、像基本特征,分析了幾何形變和相干斑噪聲對SAR圖像特性的影響,并從成像原理上分析比較了SAR圖像與光學圖像的本質區(qū)別。指出了衍生于光學領域的尺度不變特征變換(Scale Invariant Feature Transformation,SIFT)匹配算法對SAR圖像具有不適用性。本文后續(xù)內容主要針對SAR圖像的相干斑噪聲以及SIFT算法在SAR圖像的不適用性提出具有噪聲魯棒性的改進方法。
  其次,主要介紹了SIFT算法的原理和實

4、現(xiàn)過程。首先介紹了基本的數(shù)學概念,包括圖像的多尺度空間、圖像高斯金字塔結構,以及Harris角點檢測算法。這是SIFT特征匹配算法的基礎。其次,研究了圖像高斯金字塔空間中特征點的檢測和描述,以及特征的匹配與提純。最后,通過仿真試驗驗證了SIFT算法的匹配精度以及對圖像旋轉、偏移、尺度拉伸等仿射變換的不變性。
  最后,考慮到 SIFT算法對 SAR圖像相干斑噪聲的不適用性,本文采用改進的SIFT-Like匹配算法提高對相干斑噪聲的

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