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时间:2020-05-04
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1、第30卷第1期信号处理Vo1.30No.12014年1月JOURNALOFSIGNALPROCESSINGJan.2014SAR图像的ROI特征配准方法徐颖周焰(空军预警学院,武汉430019)摘要:SAR图像配准是SAR图像处理的关键技术,对SAR图像的融合、拼接等有着深刻影响。SAR图像的配准中基于区域的配准方法往往存在区域提取困难,受相干斑影响较大等缺陷。本文提出_『一种基于R0I特征的SAR图像自动配准方法。该方法提取SAR图像中的ROI特征作为配准基元,将行、列匹配概率系数与不变矩最小距离测度相结合进行特征匹配,利用所有正确匹配的ROI特征对的质心坐标和最小二乘算法估计仿射变换模型
2、参数。用实际SAR图像测试该方法,并与多种已有的方法进行比较,实验结果表明:该方法具有很好的适应性和配准精度。关键词:合成孔径雷达(SAR);图像配准;感兴趣区域(ROI);复合不变矩;匹配概率系数中图分类号:TP391文献标识码:A文章编号:1003—0530(2014)Ol一0007—07AROIFeaturesRegistrationMethodforSARImagesXUYingZHOUYan(AirForceEarlyWarningAcademy,Wuhan430019,China)Abstract:ThemethodofSARimageregistrationisakeypoin
3、tofSARimageprocessing.IthasagreatinfluenceonthefusionandmosaickingofSARimage.TheSARimageregistrationmethodbasedonregionoftenhassuchdefectsasareaex—tractiondificulty,greatinfluencebyspeckle,etc.AsaresultanautomatedregistrationmethodforSARimagesbasedonROIfeaturesispresentedinthispaper.Inthismethod,th
4、eROIfeaturesinSARimageswereextractedasmatchingunits,featurematchingwascarriedoutbycombiningtherow\columnmatchinglikelihoodcoefficientsandtheminimumdistancemeasureofinvariantmomenttogether.AsallthecorrectmatchingfeaturesofRO1weregained.theleastsquaresmethodwasemployedtoestimateparameterofaffinetrans
5、formationwiththecentroidofROI.rherealSARimagesareusedtodemonstrateitsperformance.Comparedwithsomeexistingmethods,theproposedmethodhasverygoodadaptabilityandac—curacyofregistration.Keywords:syntheticapertureradar(SAR);imageregistration;regionofinterest(ROI);compositeinvariantmonlents;matchinglikelih
6、oodcoefficients标识别、变化检测、像融合及拼接等领域应用的1引言前提。目前图像配准方法主要分为基于灰度的方合成孔径雷达(SyntheticApertureRadar,SAR)法和基于特征的方法¨。基于灰度的配准方法计图像配准是将不同波段,不同极化方式,不同时间算量大,对图像的旋转及灰度的变化比较敏感,难等成像条件不同所获得的两幅或多幅SAR图像进以应用在不同波段、不同极化方式的高分辨率SAR行空间对准,从而获得具有几何一致性的两幅或多图像配准中。相比而言,基于特征的方法提取图像幅SAR图像的处理过程,它是实现SAR图像在目中具有不变性的特征信息,受图像成像条件的不同收稿日期:2
7、013—05—06;修回日期:2013—09—12基金项目:国家自然科学基金资助项目(40101019)8信号处理第30卷的影响较小,具有广泛的适应性,目前已成为图像OS.CFAR、GO.CFAR和SO—CFAR。这四种方法各有自动配准研究的重点,其中点、线、轮廓、区域等是优点,但将它们独立应用于场景内容丰富的SAR图最常用的几种特征。像ROI检测时均存在一定缺陷。鉴于此,学者们在对高分辨率的SAR图像而言,
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