基于边缘相似性的异源图像匹配

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1、第30卷第2期2011年4月飞行器测控学报JournaIofSpacecraftTT&CTechnologyV01．30No．2Apr．2011基于边缘相似性的异源图像匹配’李壮，朱宪伟(国防科技大学航天与材料工程学院·湖南长沙·4l0073)摘要：异源图像匹配是视觉导航、多源图像融合分析的关键步骤之一。对于成像机理差别较大的异源图像，如SAR图像和可见光图像，采用传统的异源图像匹配算法难以得到满意结果。本文提出一种基于边缘相似性的异源图像匹配方法，首先分别提取待匹配图像的边缘特征点集；然后计算基准图的边缘距离场；最后基于边缘相似性模型，通过实时图边缘图和基准图边缘距离场计算边

2、缘相似度，寻找相似度最大的变换参数即为最终匹配参数。采用SAR与可见光图对方法进行了测试，结果表明，这种方法能够快速可靠地实现异源图像匹配。关键词：图像处理；图像匹配；边缘相似性；异源图像中图分类号：TP391．41文献标识码：A文章编号：1674—5620(2011)02一0037一05DoI：CNKI：11—4230／TV．20110324．1804．002MatchingMulti—SensorImagesBasedonEdgeSimilarityLIZhuang，ZHUXianwei(Coll曙eofA岬∞andMaterialD画ne盯i，培，Na6∞alUnive商

3、ty0fDEl髓辩1酗nolQgy，Changslla，Hun锄ProviJlce410073)Abst哺ct：Matchingmulti-sensorimagesisakeystepinvisionnavigationandmulti—sensorimagefusion．However，theimagingmechanismsofSARimgesandopticalimagesareverydifferentanditisdifficulttomatchthemusirlgaconventioflalmulti·sensorimagematchingalgorithm．Ane

4、wmatchiflgmethodbasedonedgesimilarityisproposedi11thjspaper．Withthemethod，edgemapsaredetectedjnreferenceimageandreal．timeimageseparatel弘Then，theedgedistancefieldofthereferenceimageiscalculated．Similaritymeasureiscomputedthroughrea卜timeedge鼬pandreferenceedgedistancefieldbasedonedgesimilaritym

5、odel．Themaxedgesimilaritycorrespondstothematchirlgresult．SARimagesandopticalimagesareusedtotestthismethod．Experimentresultsshowthatthemethodmatchesmulti．sensorimagesefficientlyandreliably．Keywords：ImageProcessing；ImageMatching；EdgeSimilarity；Multi．sensorImagesO引言由不同类型传感器获得的图像被称为异源图像。由于不同传感器的

6、成像特性存在差别，同一场景在异源图像上可能呈现完全不同的图像，因此，传统的同源图像匹配方法一般无法直接应用于异源图像。国际上主流的异源图像匹配方法可以分为2大类，基于区域的匹配方法和基于特征的匹配方法。基于区域的匹配方法通常将整幅图像的灰度或梯度信息进行匹配。此类方法利用了图像所有的空间信息和灰度信息，抗噪性比较好。常用的基于区域的匹配方法包括灰度相关方法[1]、梯度相关方法[2]、相位一致性方法[3]、互信息方法[41等。这类方法的主要缺点是对图像变形适应性较差；对于成像特性差别较大的图像，如合成孔径雷达(SAR)图像与光学图像，这些方法通常都难以得到理想的结果。由于计算相似

7、度时需要用到全部像素信息，因此计算量也比较大，尽管有优化的匹配空间搜索策略[5]，但其优化后的时间通常仍难满足对实时性的要求。基于特征的方法包括特征检测、特征描述、特征匹配3个步骤。最基本的图像特征是点特征、线特征和面特征。在辐射特性不同的异源图像中很难提取到同名点，因此点特征通常不适用于成像差异较·收稿日期：2010—07—14；修回日期：2010—ll一10；网络出版时间：2011一03—2418：04网络出版地址：http：／／www．cnki．net／kcms／detail／11．4