基于特征的SAR圖像匹配技術(shù)研究.pdf

1、合成孔徑雷達(dá)(Synthetic Aperture Radar，SAR)因?yàn)槠淙鞎r(shí)、全天候、遠(yuǎn)距離觀測(cè)的特點(diǎn)被廣泛應(yīng)用于軍事和民用領(lǐng)域中。為了合理的利用SAR圖像中的信息，圖像中信息的提取就是一項(xiàng)必不可少的技術(shù)，而對(duì)這些信息進(jìn)行對(duì)比來找出圖像中相似或者相關(guān)區(qū)域的信息的圖像匹配技術(shù)更是對(duì)生產(chǎn)、生活活動(dòng)具有巨大的意義，在諸如目標(biāo)識(shí)別、目標(biāo)定位等領(lǐng)域，圖像匹配都是一項(xiàng)核心支撐技術(shù)，因此，研究高效穩(wěn)健的SAR圖像匹配算法必不可少。
　　

2、基于SAR圖像也是一種數(shù)字圖像，數(shù)字圖像處理的知識(shí)能有效幫助實(shí)現(xiàn)SAR圖像的特征匹配，本文針對(duì)這一問題介紹了數(shù)字圖像處理領(lǐng)域中與SAR圖像匹配技術(shù)息息相關(guān)的一些關(guān)鍵技術(shù)，特征檢測(cè)過程往往需要在多尺度空間中進(jìn)行以保證其尺度不變性，因此，首先介紹了尺度空間的概念，斑點(diǎn)檢測(cè)作為區(qū)域檢測(cè)的一種特例在目標(biāo)識(shí)別領(lǐng)域是一種經(jīng)典的方法也加以討論，角點(diǎn)也屬于一種強(qiáng)點(diǎn)，亦可以作為圖像中明顯的特征信息加以利用。
　　SAR圖像中存在相干斑噪聲，噪聲的存

3、在會(huì)導(dǎo)致大量非同名特征的出現(xiàn)，極大的影響了后續(xù)特征匹配的效果，因此對(duì)待匹配的SAR圖像進(jìn)行預(yù)處理，尤其是濾波處理，必不可少。本文從空域和變換域?yàn)V波兩個(gè)方向?qū)AR圖像濾波進(jìn)行了簡(jiǎn)單的介紹，包括經(jīng)典的均值濾波、中值濾波和傅里葉變換濾波，其后討論了利用噪聲模型的濾波方法，它們?cè)趫D像邊緣處的濾波效果有明顯提升，最后針對(duì)小波域?yàn)V波算法進(jìn)行了簡(jiǎn)介，主要是基于閾值的小波域?yàn)V波算法。
　　在本文的最后著重討論了一些高效的特征檢測(cè)算法，Harri

4、s角點(diǎn)利用局部窗口滑動(dòng)的自相關(guān)性檢測(cè)定位角點(diǎn)，具有抗旋轉(zhuǎn)特性；SIFT算法對(duì)斑點(diǎn)檢測(cè)算法進(jìn)行了工程近似，并結(jié)合魯棒的特征描述子和特征匹配方法，在SAR圖像上應(yīng)用對(duì)旋轉(zhuǎn)、拉伸、非同源和不同分辨率的數(shù)據(jù)都有良好的匹配效果；SURF算法利用圖像積分的知識(shí)在效率上大大提升，同時(shí)檢測(cè)精度也有保證。在SAR實(shí)測(cè)圖像上應(yīng)用這些算法都取得了一定的良好效果。為了直觀的表述圖像間的變換關(guān)系，本文最后研究了魯棒的隨機(jī)采樣一致性（RANSAC）算法并實(shí)際應(yīng)用，