由于SAR和可见光成象传感器图象的物理特征不同,因此进行匹配难度很大.本文在深入分析了这两种传感器图象物理特征的基础上,提出了一种图象匹配的新方法.该方法运用形态学滤波方法去除SAR图象斑点噪声,利用图象的边缘特征进行匹配,并采用多分辨率分级搜索技术减少计算量,在对实验结果进行分析的基础上提出了搜索真实匹配位置的准则,大大提高了匹配的准确率.通过实验对SAR图象斑点噪声滤波和SAR与可见光 图象匹配算法进行了验证,实验证明本算法的SAR图象去噪效果明显优于传统的Frost方法,图象匹配精度高

完整的Delphi源码，使用形态学的腐蚀算法，实现了去噪。 希望本算法能起到抛砖头引美玉的作用。 如果需要编写，星空中定位月亮的算法，可以更具该算法修改修改。

基于形态学的权重自适应图像去噪图像处理的效率基于数学形态学进行图像处理,可以方便地应用并行处理的技术来进行集合运算,具有效率高、易于硬件实现的特点。权重自适应的多结构形...(Weight adaptive image denoising based on morphology)

图像去燥，效果很好的！适应于图像处理的前期形态学处理。(The image is dryness, the effect is very good! It is adapted to the early morphological processing of image processing.)