基于多通道梯度的异源图像匹配

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1、第29卷第2期2010年4月飞行器测控学报JournaIofSpacecraftTT&CTechnologyVol-29No．2Apr．2010基于多通道梯度的异源图像匹配。李壮，孙祥一，杨夏(国防科学技术大学航天与材料工程学院·湖南长沙·410073)摘要：异源图像的成像特性不同，难以直接利用灰度和梯度进行匹配。本文提出了一种利用多通道梯度进行匹配的新方法。该方法首先构造一组具有不同尺度参数和方向参数的梯度掩膜，采用核密度估计方法分别计算与每个掩膜对应的梯度，从而得到一组梯度图。在基准图和实时图对应的梯度图上计

2、算相似系数，对全部相似系数图加权融合得到综合系数图，其中的峰值点即为图像匹配点。实验结果表明本文方法明显优于传统异源图像匹配方法。关键词：多通道梯度；异源图像；协方差互相关；图像匹配中图分类号：TP391．41文献标识码：A文章编号：1674—5620(20lO)02一0061一05Multi—sensorImageMatchingBasedonMulti—channelGradientLIZhuang，SUNXiang—yi，YANGXia(Coll铭e0fAerospa艟andMat耐alEngifle谢Il

3、g，N拍omlUrIiversity0fnl∞ceTechnology，ChIl98h，Hun蛐Pro、riI蹴410073)Abstrad：Asdifferentsensorshavedifferentimagingcharacteristics，itcanhardlymatchmulti．sensorimagebasedongrayorgradientfeaturedirectly．Thispaperproposesanewmethodofmulti．sensorimagematchingbasedonmul

4、ti_channelgradient．Agroupofgradientmaskswithdifferentscaleando“entationparametersareconstructedfirstly．Foreverymask，acorrespondinggradientimageiscalculatedusirlgkerneldensityestimatiomThen，thesimilaritycoefficientimageiscomputedbetweeneverypairofgradientimage

5、softemplateimageandrealtimeimage．ThesyntheticcoefficientirnageisthepoweredsumofaUthesimilaritycoefficientimages．ThepeakinthesyntheticcoefficientimageindicatesthenntchingpositioILTheexperimentalresultsshowthatthenewmethodismuchbetterthanthetraditiorIalmulti-se

6、nsorimagematchingmethod．Ke)哪ords：Multi—channelGradient；Multi-sensorImages；C0varianceCorrelation；ImageMatchingO引言在飞行器自主导航中，异源图像的匹配已经变得越来越重要，其中包括机载或星载SAR图像与光学图像的匹配、红外图像与可见光图像匹配、不同光谱的红外图像匹配等。可见光传感器(如SPOT，QUICKBIRD)所成的像符合人眼的视觉特性，图像易于人工判读，但是容易受成像时间、云层遮挡及天气的影响而无法全天

7、时和全天候工作。红外传感器能够克服昼夜条件影响，并能适应一定程度的天气变化[1]。合成孔径雷达(SAR)不受云、雨、雾、光照等自然因素的影响，可以较好地弥补光学传感器的不足。通过选择合适的雷达波长，能穿透一定的覆盖物(如云层、植被)成像，因而可以发现重要的目标[2]。因此，对具有信息互补的异源图像进行匹配具有很重要的意义。目前对异源图像匹配的方法主要分3种，基于区域的图像匹配方法[3]、基于特征的图像匹配方法陆6。，基于语义的图像匹配方法[7-9]。基于区域的方法主要包括传统的灰度互相关方法和互信息方法。由于异源

8、图像的成像机理不同，通常无法直接使用灰度互相关方法；互信息方法虽然对某些异源图像效果较好(如红外图像与可见光图像)，但是它要求图像间存在一致的灰度级映射，这在SAR图像和可见光匹配中是难以满足的。基于语义的方法建立在对图像的正确解释上，目前人们对图像理解的*收稿日期：2010—01一06；修回日期：2010一02—23基金项目：863项目支持(2007AAl22121)第