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多波段多极化SAR图像配准技术研究

冯卫平  
【摘要】: 合成孔径雷达(SAR)是一种全天候、全天时的高分辨率微波遥感成像雷达,是现代军事领域获得战场情报数据的一种重要手段。多波段多极化SAR可以获得对同一场景的细节和特征具有不同描述的多波段、多极化SAR图像,通过融合技术可以综合不同波段、极化的SAR图像的特点,有助于更全面的描述战场的感兴趣目标特征信息,便于对所观测的图像进行解译和感兴趣目标的识别。但SAR图像融合前,必须进行配准,以便各图像能够实现像素间的对比和运算。SAR图像配准是SAR图像融合的预处理过程,图像配准的性能直接关系到后续图像融合的效果,是SAR图像处理研究领域一个十分重要的研究内容。同时,由于SAR图像灰度分布的复杂性,SAR图像配准也是SAR图像处理领域的难点。 本文主要对多波段、多极化SAR图像配准技术进行了研究,针对同类、异类(同类指同一波段或同一极化方式图像,异类指不同波段或极化方式图像)SAR图像的配准分别提出了自己的改进算法,给出了较完善的SAR图像配准核心算法库和算法性能评估指标体系,并对核心算法进行了性能评估,配准核心算法都嵌入到课题组开发的SAR图像融合平台中。具体内容包括: 1.针对同类SAR图像的配准,为了提高匹配精度和匹配结果的稳定性,提出了一种基于稀疏方位超图的SAR图像配准方法。首先提取图像的SIFT特征点为图节点,采用最小生成树方法获取节点之间的主要连接关系,并用包含邻近的节点与边的三元组结构定义超边,计算超边的方位角度信息,由此构建稀疏方位超图;然后,综合方位信息与特征信息构建亲近矩阵,并采用全局最优匹配方法实现SAR图像的精确配准。 2.对于异类SAR图像的匹配,特别是大失配条件下的图像配准问题,提出了一种基于尺度预估的SAR图像相位相关配准算法,首先估计图像间存在的尺度变化,然后在相位相关方法模型变换参数的计算过程中,利用最佳脉冲值的局部搜索来得到正确的模型变换参数,从而实现异类SAR图像的配准。 3.从工程应用出发构建了较完善的配准算法库,囊括了经典算法和自己提出的新算法;并给出了配准算法较完善的客观性能评估指标体系。核心算法库、评估指标体系经C/C++语言实现,嵌入到课题组开发的SAR图像融合软件系统中;同时,对核心算法作了一个较全面的性能评估。


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