基于改進(jìn)SIFT的SAR圖像配準(zhǔn)算法研究.pdf

1、圖像配準(zhǔn)是實(shí)現(xiàn)同一場(chǎng)景下、不同時(shí)間、不同視角或不同傳感器所獲取圖像數(shù)據(jù)在空間位置上的對(duì)齊,它是變化檢測(cè)、圖像融合、目標(biāo)識(shí)別等圖像分析任務(wù)中關(guān)鍵步驟之一。SAR(合成孔徑雷達(dá))由于具有全天時(shí)、全天候的工作特性,且可以穿透植被、云層得到高分辨率的SAR圖像,因而被廣泛的應(yīng)用于各個(gè)方面。SAR圖像配準(zhǔn)也逐漸發(fā)展成為一個(gè)重要研究方向。由于SAR圖像表現(xiàn)出很強(qiáng)的乘性斑點(diǎn)噪聲,因此提取穩(wěn)定有效的特征進(jìn)行配準(zhǔn)一直是SAR圖像配準(zhǔn)的難點(diǎn)。
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2、IFT(Scale Invariant Feature Transform)特征算子具有較好的尺度和旋轉(zhuǎn)不變性,因而被廣泛的應(yīng)用于遙感圖像配準(zhǔn)領(lǐng)域。然而由于SAR系統(tǒng)成像過(guò)程的復(fù)雜, SAR圖像本身的特點(diǎn)多種多樣和人們對(duì)圖像配準(zhǔn)精度要求的提高,通常基于局部鄰域梯度信息的SIFT檢測(cè)算法,在對(duì)質(zhì)量較差(受噪聲影響嚴(yán)重)或灰度、對(duì)比度差異較大的SAR圖像配準(zhǔn)時(shí),直接用像素灰度差值得到的梯度信息不夠穩(wěn)定,從而導(dǎo)致配準(zhǔn)精度較低或失效。
　

3、　針對(duì)以上問(wèn)題,本文提出了兩種改進(jìn)方法,一種是利用圖像相位一致性信息對(duì)特征點(diǎn)進(jìn)行提純,減少錯(cuò)誤的、不穩(wěn)定的特征點(diǎn)的影響;另一種是對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理,以減少SAR圖像斑點(diǎn)噪聲的影響;然后對(duì)特征提取階段進(jìn)行改進(jìn),以消除不同波段、不同極化方式的SAR圖像對(duì)比度差異影響。并在此改進(jìn)基礎(chǔ)上提出新的匹配策略,極大程度的剔除錯(cuò)誤匹配點(diǎn)對(duì),得到精確地匹配點(diǎn)對(duì)完成配準(zhǔn)。本文采用不同波段、不同極化方式的,受相干斑噪聲影響較嚴(yán)重幾組SAR圖像進(jìn)行實(shí)驗(yàn),仿真結(jié)果