基于圖分割的SAR圖像配準方法的研究.pdf

1、圖像配準是圖像分析和理解的關鍵環(huán)節(jié)，是將不同時間、不同的傳感器（成像設備）和（或）不同條件下（天候、照度、攝像位置和角度等）獲取的同一場景的兩幅（或多幅）圖像進行匹配、疊加的處理過程。對于合成孔徑雷達（SyntheticApertureRadar，SAR）具有全天候、全天時的特點，SAR圖像解釋的研究在國民經(jīng)濟和國防的諸多領域都具有非常重要的意義。因此，世界各國都高度重視SAR圖像處理技術的研究，在SAR傳感器和SAR圖像的分析和解譯方

2、面投入大量的人力和財力。由于SAR圖像的特性，致使斑點噪聲的存在，嚴重影響了圖像中對目標的信息提取能力。為了減少斑點噪聲的影響，本文通過基于圖的分割方法來分割SAR圖像，在分割結(jié)果的基礎上進行圖像配準技術的研究，主要內(nèi)容有:
　　 (1)針對SAR圖像的成像機理，圖像中含有斑點噪聲問題。首先以譜圖理論為工具對譜聚類(SpectralClustering)的某些內(nèi)在特征進行了分析研究，然后通過圖的相似矩陣的特征值和特征向量，分析了

3、特征向量選擇的必要性，最后給出一種基于遺傳算法（GeneticAlgorithm，簡記為GA）的譜聚類方法，該方法能在相似矩陣的特征向量空間中選擇出含有分類信息量大的特征向量，且通過實驗驗證了其有效性，能得到較精確SAR圖像分割結(jié)果。
　　 (2)針對SAR圖像配準的特征提取和匹配問題。用基于圖分割結(jié)果提取的輪廓特征對SAR圖像進行配準。首先，在圖像分割結(jié)果的基礎上，利用邊緣提取算子（如Canny算子、LOG算子）提取出輪廓特征