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时间：2019-05-31
《干涉合成孔径雷达复图像自动配准算法》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、!""’年%!月西安电子科技大学学报（自然科学版）Y9E2!""’!!第((卷!第’期!"#$%&’!"(!)*+*&%!#%*,-$.*/0Z>D2((!S>2’干涉合成孔径雷达复图像自动配准算法刘宝泉!冯大政!武!楠!李军侠!西安电子科技大学雷达信号处理重点实验室"陕西西安!)%"")%#摘要!提出了一种基于曲线特征的干涉合成孔径雷达"-./01#复图像对的自动配准算法2该算法借助于3$样条拟合特征曲线!利用345/拟牛顿法加速最小均方误差拟合!通过相干系数法实现了曲线段的匹配!采用最小二乘法计算仿射变换参数2基于实测数据的实验结果表明!该
2、算法具有精度高$稳健性强和计算复杂性较小的特点2关键词!配准%3$样条拟合特征曲线%拟牛顿法%最小二乘法中图分类号!67(+%!!文献标识码!0!!文章编号!%""%$!*"""!""’#"’$"&&)$"#!"#$%&’%()*$%)#+,’&#-),%)#*"%.&*,#)/$0*,#")’,0’,*$’),#+-1")/’)#+%2’,)(,’,%3%,+*$2.’4#$%&’-!"#$%&’()%*#+,-./%’012*3#4#-%*#!"5)*’67%!89:;<=2>?1<@E9FFB.C#GB@B<.H.B
3、I2#GBJ<.!)%"")%#KLB.<"!5-),%+)$!0.O..NL9EMAI9?9?NLBFN9EL.BQM9BFBNF.>??ABNLOF#FMEL.U9NL>@#E>AA9D.E>9??BEB9.N<.@;9@#N>4、FMP9AB>AOP.A9FMDNFE>.?BAO>MAO9NL>@XFI.%3$FPDB.9EMAI9?BNNB.C%RM.O9NL>@%D9@图像配准是对两幅图像进行空间几何变换#使得图像对的共有特征能够匹配对应起来的过程#它是影像处理和分析的一个重要步骤#常应用于多源遥感数据的融合分析&多时相遥感图像的变化检测和高程重建等方面2随着合成孔径雷达干涉测5、量!-./01"技术的进一步发展#人类获取了大量的适合进行干涉处理的/01数据#使得-./01的研究从纯理论跨入到实用阶段2在-./01数据处理中#两幅复图像的精确配准是提高地表高程测量精度的关键之一#要求干涉复图像对达到亚像元级的配准精度#而噪声的存在是影响/01图像处理精度的最大障碍2基于特征的方法是建立在图像幅度之上更高层次的信息#主要利用图像的结构信息进行配准#这种特性使得它更适合于多传感器的复图像配准2特征提取和特征匹配是其中的关键步骤2曲线特征的提取主要借助于边缘检测算子或统计概率的方法进行#而曲线描述的方法主要有4>MAB9A描述6、符&曲’%(’!(’((线矩&3$样条&链式码&多项式近似&自回归模型等方法2其中3$样条具有连续性&局部形状可控制性&仿射变换不变性等特点#所以广泛应用于计算机辅助设计和计算机图形学#但在遥感图像的处理上应用较’%(’*(少2特征匹配是通过特征之间的空间关系或各种运算符发现其对应关系#进而完成对应匹配的过程2常’%(’#(用的曲线匹配方法有微分算子&矩不变&多项式拟合&直方图&利用局部特征建立代价函数等算法#这些方法均归结为通过先描述曲线的全局或局部特征#再进行相似性测量完成匹配的过程2在基于特征的方法’((中#特征匹配依然是一个最具挑战的问7、题2笔者基于特征点检测和匹配#利用3$样条函数对边缘检测后主辅二值图像的特征曲线段进行拟合#利用相关性测量得到主辅图像对应匹配的曲线段长度#在完成各曲线段重心的求取后#利用最小二乘法计算两幅图像的整体偏移#完成两幅图像的像元级配准2再利用插值的方法完成亚像元级配准2与其他基于特征的像元级配准方法不同#笔者提出的算法具有较好的抑制噪声的效果&运算量小&精度较高&稳健性强的特点2收稿日期!!""#$%!$!&基金项目!国家自然科学基金资助项目!’"()!"*+"作者简介!刘宝泉!%+)*$"#男#西安电子科技大学博士研究生,!&!&&!!!!!!!8、!!!!!!!西安电子科技大学学报!自然科学版"!!!!!!!!!!!!!!!!第((卷8!图像的预处理在基于特征的干涉/01复图像的配准中!特征提取
4、FMP9AB>AOP.A9FMDNFE>.?BAO>MAO9NL>@XFI.%3$FPDB.9EMAI9?BNNB.C%RM.O9NL>@%D9@图像配准是对两幅图像进行空间几何变换#使得图像对的共有特征能够匹配对应起来的过程#它是影像处理和分析的一个重要步骤#常应用于多源遥感数据的融合分析&多时相遥感图像的变化检测和高程重建等方面2随着合成孔径雷达干涉测
5、量!-./01"技术的进一步发展#人类获取了大量的适合进行干涉处理的/01数据#使得-./01的研究从纯理论跨入到实用阶段2在-./01数据处理中#两幅复图像的精确配准是提高地表高程测量精度的关键之一#要求干涉复图像对达到亚像元级的配准精度#而噪声的存在是影响/01图像处理精度的最大障碍2基于特征的方法是建立在图像幅度之上更高层次的信息#主要利用图像的结构信息进行配准#这种特性使得它更适合于多传感器的复图像配准2特征提取和特征匹配是其中的关键步骤2曲线特征的提取主要借助于边缘检测算子或统计概率的方法进行#而曲线描述的方法主要有4>MAB9A描述
6、符&曲’%(’!(’((线矩&3$样条&链式码&多项式近似&自回归模型等方法2其中3$样条具有连续性&局部形状可控制性&仿射变换不变性等特点#所以广泛应用于计算机辅助设计和计算机图形学#但在遥感图像的处理上应用较’%(’*(少2特征匹配是通过特征之间的空间关系或各种运算符发现其对应关系#进而完成对应匹配的过程2常’%(’#(用的曲线匹配方法有微分算子&矩不变&多项式拟合&直方图&利用局部特征建立代价函数等算法#这些方法均归结为通过先描述曲线的全局或局部特征#再进行相似性测量完成匹配的过程2在基于特征的方法’((中#特征匹配依然是一个最具挑战的问
7、题2笔者基于特征点检测和匹配#利用3$样条函数对边缘检测后主辅二值图像的特征曲线段进行拟合#利用相关性测量得到主辅图像对应匹配的曲线段长度#在完成各曲线段重心的求取后#利用最小二乘法计算两幅图像的整体偏移#完成两幅图像的像元级配准2再利用插值的方法完成亚像元级配准2与其他基于特征的像元级配准方法不同#笔者提出的算法具有较好的抑制噪声的效果&运算量小&精度较高&稳健性强的特点2收稿日期!!""#$%!$!&基金项目!国家自然科学基金资助项目!’"()!"*+"作者简介!刘宝泉!%+)*$"#男#西安电子科技大学博士研究生,!&!&&!!!!!!!
8、!!!!!!!西安电子科技大学学报!自然科学版"!!!!!!!!!!!!!!!!第((卷8!图像的预处理在基于特征的干涉/01复图像的配准中!特征提取
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