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1、圖像配準(zhǔn)是將在不同時(shí)間、不同傳感器、不同視角及不同成像條件下獲取的圖像進(jìn)行匹配和疊加的過(guò)程,是圖像處理的關(guān)鍵技術(shù)之一,是信息融合、圖像拼接、變化檢測(cè)的前提,在遙感圖像處理、計(jì)算機(jī)圖形學(xué)、攝影測(cè)量學(xué)和地理探測(cè)等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用價(jià)值和研究意義。
由于SAR(Synthetic Aperture Radar,SAR)圖像本身的特點(diǎn)是多種多樣的和人們對(duì)圖像配準(zhǔn)精度的要求越來(lái)越高,僅考慮單一方法的圖像配準(zhǔn)技術(shù)已經(jīng)不能解決現(xiàn)實(shí)生活中存在
2、的問(wèn)題。通過(guò)對(duì)現(xiàn)有配準(zhǔn)技術(shù)廣泛且深入地研究,以及對(duì)具體問(wèn)題進(jìn)行實(shí)驗(yàn)分析,對(duì)兩幅SAR圖像的配準(zhǔn)問(wèn)題,本文提出了基于多種特征結(jié)合的SAR圖像配準(zhǔn)方法。本文的主要工作有:
1.針對(duì)配準(zhǔn)問(wèn)題的應(yīng)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(zhǔn)過(guò)程中的優(yōu)點(diǎn)及缺陷,提出了一種互補(bǔ)的配準(zhǔn)方法,較好的彌補(bǔ)了這兩種方法各自應(yīng)用的局限性。該配準(zhǔn)算法使用Hough變換直線特征檢測(cè)器,使用主方向、直線干線等方法計(jì)算圖像配準(zhǔn)中的
3、旋轉(zhuǎn)參數(shù)。使用自動(dòng)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(jì)算尺度、平移,算法簡(jiǎn)單。
2.FFT(FastFourierTransformation,FFT)的優(yōu)點(diǎn)是對(duì)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(shí)現(xiàn),適用于計(jì)算配準(zhǔn)參數(shù)。本文基于變換域的圖像匹配準(zhǔn)則,提出了一種基于直線和FFT的SAR圖像粗配準(zhǔn)方法,能夠快速準(zhǔn)確的估計(jì)圖像的旋轉(zhuǎn)角度和平移參數(shù),為精確配準(zhǔn)提供了基礎(chǔ)
4、。
3.SIFT(Scale-Invariant Feature Transform,SIFT)特征因?yàn)槠淞己玫某叨炔蛔兲卣鞯玫搅藦V泛的應(yīng)用,本文在傳統(tǒng)的SIFT配準(zhǔn), RANSAC(Random Ssmp le Consensus,RANSAC)剔除誤匹配的基礎(chǔ)上,建立虛擬三角形對(duì)RANSAC隨機(jī)篩選的結(jié)果進(jìn)行精確定位。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,此方法對(duì)于基于SIFT角點(diǎn)特征的配準(zhǔn)算法有一定的改進(jìn)。
本文還做了大量的仿真實(shí)驗(yàn),
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