结合极化白化滤波和SimSD-CapsuleNet的PolSAR图像配准

极化合成孔径雷达(PolSAR)图像配准在地物分类、变化检测、图像融合中都具有广泛应用。现有的PolSAR图像配准方法,无论是基于深度学习还是传统方法,大多采用PolSAR幅度影像信息进行处理。这种处理方式导致大量极化信息丢失,同时在PolSAR图像固有相干斑噪声影响下,配准精度和可靠性表现不佳。为此,本文首先发展了一种有效的基于极化白化滤波(PWF)精细化处理的关键点检测器,利用PWF对PolSAR图像进行相干斑噪声抑制,通过阈值约束、形态学腐蚀及非极大值抑制来选取显著且分布均匀的匹配关键点。进一步地,本文设计了一种孪生简单稠密胶囊网络(SimSD-CapsuleNet)来快速提取PolSAR图像的浅层纹理特征和深层语义特征,同时为了充分利用极化信息,本文将极化协方差矩阵作为输入数据。本文计算了胶囊形式特征描述符之间的距离,并将其输入硬L2损失函数用于模型的训练。本文方法在不同传感器获取的不同分辨率PolSAR图像上进行验证。结果表明,该方法能够在更短的时间内获取更加均匀且数量更多的匹配关键点,结合PWF和深度神经网络可以实现快速准确的PolSAR图像配准。