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龍圖騰網(wǎng)獲悉西安電子科技大學(xué)申請(qǐng)的專利一種基于OS-SIFT的可見光-SAR圖像配準(zhǔn)算法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN115423851B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-09發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202211049404.0，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06T7/30；該發(fā)明授權(quán)一種基于OS-SIFT的可見光-SAR圖像配準(zhǔn)算法是由蘇濤;胡澤;趙晨設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-08-30向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種基于OS-SIFT的可見光-SAR圖像配準(zhǔn)算法在說明書摘要公布了：一種基于OS?SIFT的可見光?SAR圖像配準(zhǔn)算法，對(duì)于可見光?SAR圖像對(duì)，計(jì)算SAR圖像的一致梯度、可見光圖像的梯度幅值圖像以及一致梯度；然后構(gòu)建兩個(gè)Harris尺度空間，分別在兩個(gè)Harris尺度空間中尋找局部極大值，以檢測(cè)可重復(fù)的關(guān)鍵點(diǎn)；利用多塊圖像塊提取梯度位置方向直方圖描述子，以提高圖像的顯著性。使用NNDR方法得到關(guān)鍵點(diǎn)對(duì)PP集合，并使用FSC進(jìn)一步篩選得到關(guān)鍵點(diǎn)對(duì)，之后加入關(guān)鍵點(diǎn)的平移、尺度和方向約束進(jìn)行篩選得到更準(zhǔn)確的關(guān)鍵點(diǎn)對(duì)，并再次使用FSC剔除外點(diǎn)，篩選出正確的匹配點(diǎn)對(duì)；最后計(jì)算SAR圖像和可見光圖像之間的變換參數(shù)，對(duì)可見光?SAR圖像對(duì)進(jìn)行配準(zhǔn)。

本發(fā)明授權(quán)一種基于OS-SIFT的可見光-SAR圖像配準(zhǔn)算法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于OS-SIFT的可見光-SAR圖像配準(zhǔn)算法，其特征在于，包括如下步驟： 步驟1，輸入可見光-SAR圖像對(duì)，使用指數(shù)加權(quán)平均值的多尺度ROEWA算子計(jì)算SAR圖像的一致梯度； 步驟2，利用指數(shù)加權(quán)平均值的多尺度IsotropicSobel算子計(jì)算可見光圖像的梯度幅值圖像以及可見光圖像的一致梯度，IsotropicSobel算子模板如下： 其中，fH為水平梯度，fV為垂直梯度； 通過對(duì)模板大小設(shè)置不同的值，得到多尺度IsotropicSobel算子，具體如下: 式中和分別表示在βj尺度下的水平梯度和垂直梯度，為用于作為加權(quán)的標(biāo)準(zhǔn)差為βj的高斯核，和表示大小為βj的水平和垂直矩形窗，βj等于尺度αj，×表示矩陣相乘； 梯度幅度表示如下： 梯度幅度和梯度方向定義為： 式中和分別表示梯度幅度的圖像利用IsotropicSobel算子計(jì)算得到的水平和垂直導(dǎo)數(shù)，也即可見光圖像的βj尺度下的水平和垂直梯度； 步驟3，構(gòu)建兩個(gè)Harris尺度空間，分別在兩個(gè)Harris尺度空間中尋找局部極大值，以檢測(cè)可重復(fù)的關(guān)鍵點(diǎn)，方法如下： 用多尺度梯度計(jì)算代替一階導(dǎo)數(shù)，得到多尺度Harris函數(shù)： RSαi＝detMSαi-d·trMSαi2 ROβj＝detMOβj-d·trMOβj2 式中和分別表示SAR圖像在αi尺度下的水平和垂直梯度，d是任意參數(shù)，代表高斯核，*代表卷積，det表示矩陣行列式的值，tr表示矩陣軌跡；最后，根據(jù)αi尺度下的SAR-Harris尺度空間MSαi建立得到SAR-Harris尺度空間RS，根據(jù)αi尺度下的可見光Harris尺度空間ROβj建立得到可見光Harris尺度空間RO；通過在三維x,y,α的高斯尺度空間中找到局部極大值，然后通過Hessian矩陣進(jìn)行亞像素定位和不穩(wěn)定關(guān)鍵點(diǎn)消除，從而提取關(guān)鍵點(diǎn)； 步驟4，首先利用關(guān)鍵點(diǎn)對(duì)應(yīng)描述符的最近鄰的歐氏距離和第二近鄰的歐氏距離的比值NNDR來約束得到關(guān)鍵點(diǎn)對(duì)PP集合，并使用快速抽樣一致性FSC算法進(jìn)一步篩選得到關(guān)鍵點(diǎn)對(duì)，之后加入關(guān)鍵點(diǎn)的平移、尺度和方向約束進(jìn)行篩選，最后使用FSC篩選出正確的匹配點(diǎn)對(duì)； 步驟5，根據(jù)所述正確的匹配點(diǎn)對(duì)，計(jì)算SAR圖像和可見光圖像之間的變換參數(shù)，對(duì)可見光-SAR圖像對(duì)進(jìn)行配準(zhǔn)。

如需購(gòu)買、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請(qǐng)人或?qū)＠麢?quán)人西安電子科技大學(xué)，其通訊地址為：710071 陜西省西安市太白南路2號(hào)；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。