基于灰度特征的SAR圖像配準方法研究.pdf

1、圖像配準是將在不同時間、不同傳感器、不同視角及不同成像條件下獲取的圖像進行匹配和疊加的過程,是圖像處理的關鍵技術之一,是信息融合、圖像拼接、變化檢測的前提,在遙感圖像處理、計算機圖形學、攝影測量學和地理探測等領域有著廣泛的應用價值和研究意義。
　　由于SAR(Synthetic Aperture Radar,SAR)圖像本身的特點是多種多樣的和人們對圖像配準精度的要求越來越高,僅考慮單一方法的圖像配準技術已經不能解決現(xiàn)實生活中存在

2、的問題。通過對現(xiàn)有配準技術廣泛且深入地研究,以及對具體問題進行實驗分析,對兩幅SAR圖像的配準問題,本文提出了基于多種特征結合的SAR圖像配準方法。本文的主要工作有:
　　1.針對配準問題的應用背景,分別考慮了基于直線和基于區(qū)域兩類基于特征的方法在SAR圖像配準過程中的優(yōu)點及缺陷,提出了一種互補的配準方法,較好的彌補了這兩種方法各自應用的局限性。該配準算法使用Hough變換直線特征檢測器,使用主方向、直線干線等方法計算圖像配準中的

3、旋轉參數。使用自動閾值分割方法分割區(qū)域,利用Hu不變矩作為區(qū)域塊相似性度量的尺度,計算尺度、平移,算法簡單。
　　2.FFT(FastFourierTransformation,FFT)的優(yōu)點是對噪聲干擾有一定抵抗能力,另外,傅氏變換由于有成熟的快速算法和易于硬件實現(xiàn),適用于計算配準參數。本文基于變換域的圖像匹配準則,提出了一種基于直線和FFT的SAR圖像粗配準方法,能夠快速準確的估計圖像的旋轉角度和平移參數,為精確配準提供了基礎

4、。
　　3.SIFT(Scale-Invariant Feature Transform,SIFT)特征因為其良好的尺度不變特征得到了廣泛的應用,本文在傳統(tǒng)的SIFT配準, RANSAC(Random Ssmp le Consensus,RANSAC)剔除誤匹配的基礎上,建立虛擬三角形對RANSAC隨機篩選的結果進行精確定位。實驗結果表明,此方法對于基于SIFT角點特征的配準算法有一定的改進。
　　本文還做了大量的仿真實驗,