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摘要
针对异源遥感影像非线性辐射畸变造成的匹配困难问题，本文提出了基于非线性尺度空间改进的光学与SAR影像自动配准方法。首先，通过改进彩色像素对比度计算和线性参数模型，有效增强了影像的对比度信息，提升了光学与SAR影像的辐射一致性，显著提高了同名特征的重复度。然后利用非线性扩散方程来描述影像扩散特征，改善了高斯尺度空间的边界模糊问题。然后，采用ROEWA算子和Sobel算子分别计算SAR影像和光学影像的梯度信息，继而提取稳定的Harris特征点。最后，联合Log-polar描述框架生成高区分度特征向量描述子，并通过欧氏距离和快速样本一致性算法（Fast Sample Consensus，FSC）剔除误匹配。实验结果表明，相较于PSO-SIFT、OS-SIFT和HAPCG方法，本算法在保证精度的情况下能匹配到更多的同名特征点，实现了SAR影像与光学影像的自动和稳健配准。
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