基于选权迭代法的SAR图像配准应用研究

合成孔径雷达干涉测量(InSAR)技术中SAR图像配准精度是影响干涉测量精度的关键因素之一。简述了SAR图像配准联系点偏移量粗差对配准精度的影响,采用选权迭代法剔除偏移量粗差,并以江苏南通地区ENVISAT ASAR数据为例,选取相干系数总体分布作为评价指标,对该粗差剔除方法进行试验研究,结果表明该方法能有效去除偏移量粗差,消除偏移量粗差对配准精度的影响,提高SAR的配准精度。     

基于水平集的SAR图像与光学图像的配准

为解决常用图像配准算法中特征提取易受噪声影响及配准过程受特征提取精度影响的问题,提出一种新的图像配准算法,即在水平集框架下,通过映射函数将SAR图像特征和光学图像特征结合,构造能量泛函模型,并采用水平集方法求解曲线演化方程,进而实现SAR图像和光学图像的配准.通过两个场景的配准实验表明,该算法不仅对高信噪比SAR图像和光学图像的配准有效,且对低信噪比的配准优势更加明显.     

合成孔径雷达干涉测量(InSAR)关键技术研究

合成孔径雷达干涉测量(InSAR)技术是近二十年来迅速发展起来的空间对地观测新技术。简述InSAR干涉处理过程的基础上,重点介绍并分析了其关键技术SAR图像配准和相位解缠的常用算法,并对由ERS1/2得到的两幅复杂SAR图像为实验对象,综合使用图像配准和相位解缠的经典算法对SAR图像配准生成干涉图,对干涉图相位解缠。最后简要介绍国内外InSAR技术发展方面的现状及发展趋势。     

组合图像模拟和精配准的星载SAR图像正射校正

本文给出了一种采用DEM模拟出的影像和星载合成孔径雷达(SAR)精配准策略的正射校正方法。首先根据DEM数据采用距离-多普勒模型和经验公式模拟出SAR图像,然后分别采用Harris算子和互信息匹配的方法提取模拟图像和实际SAR图像上的同名特征点,并根据这些特征点构建的不规则三角网(TIN)实现模拟SAR图像和实际SAR图像的精确配准。最后将星载SAR图像通过实际图像和模拟图像的精确配准关系以及模拟图像和DEM数据之间的对应关系校正到DEM所在的地理坐标中,实现SAR图像的正射校正。     

基于特征提取的光学影像和SAR影像自动配准

针对现有的配准方法用于多光谱影像与SAR遥感影像配准时,存在受SAR图像斑纹噪声影像大、手工选取配准控制点精度低、利用图像景物特征配准时获取区域和边沿困难等问题,以SPOT5影像与RADARSATSAR影像配准进行实验,提出了一种利用改进的SIFT在提取的特征图像上寻找匹配点进行粗配准,然后利用交叉累积剩余熵作为相似性测度结合原始影像信息寻找光学特征图像的角点在SAR影像上的匹配点并进行精配准的方法,配准精度达到了子像素级水平。实验结果表明该方法对多源遥感影像有很强的适应性,配准精度高。     

星载SAR复数图像的配准

星载干涉雷达测量已经被证实用于生成大范围（乃至全球）的DEM或监测地表位移具有广阔的应用前景，其中SAR复数图像序列的精确配准是保证生成有效干涉相位图的重要环节之一。本文分析了卫星InSAR系统中所涉及的几种坐标系统变换问题，并提出了基于此的几何配准方案，即基于卫星轨道状态矢量、SAR成像几何进行配准的算法；同时，还设计了基于几何配准结果和能量影像相关技术的配准算法，最后使用ERS－1／2、JERS－1和RADARSAT卫星获取的3种SAR复数图像对分别做几何配准和相关配准试验和比较，并对卫星SAR图像质量和轨道数据质量作了定性分析。     

红外与可见光图像配准的梯度相关法

多模态图像配准是图像配准研究中的重难点问题。本文将实数域的灰度图像转换到复数域的梯度图像,借鉴SAR图像配准的相干系数法,提出了基于梯度相关性的多模态图像配准相似性测度。通过中波红外和可见光图像的配准实验验证了方法的可行性,为多模态图像配准研究提供了新思路。     

联合实、复相关函数的干涉SAR图像配准方法

SAR复图像配准是干涉SAR数据处理中的关键步骤之一,配准精度直接影响后续产品的质量。提出一种基于联合实、复相关函数的星载干涉SAR图像配准方法。首先,在分析已有配准测度函数各自特性的基础上,结合国际上干涉SAR数据处理经验,认为在全球干涉测量任务背景下,相关函数是一种稳健、普适性的干涉SAR图像配准测度函数。然后,针对相关函数存在实、复相关计算,分析实、复相关函数各自的特点以及适应情况,提出配准灵敏度准则,从而能够有效地自适应地选取相应的配准相关度量。最后,给出配准算法的详细实现步骤。复杂地区的实测数据处理结果验证了方法的有效性。     

基于SIFT的多时相星载SAR图像特征点自动匹配

SAR图像配准是实现多时相图像监测的前提,但是由于SAR图像的斑点噪声、成像机理的特殊性,使得采用常规的特征匹配方法很难实现SAR图像的自动配准。本文在介绍旋转尺度不变特征(SIFT)提取特征点原理的基础上,利用SIFT方法对两个时相星载SAR图像存在不同的旋转角和分辨率存在差异进行了特征点提取和自动匹配试验,图像特征点自动匹配的有效率达到70%以上,结果表明提取SIFT特征点进行多时相SAR图像自动匹配是基本可行的。     

单应性约束的SAR图像序列MAP超分辨率重建

针对合成孔径雷达(SAR)图像序列超分辨率重建过程中对配准误差敏感的问题,该文提出了一种单应性约束的最大后验超分重建方法。首先,对SAR图像序列的中间帧做2倍上采样,将其作为基准图像,利用本文改进的尺度不变特征变换(SIFT)配准算法依次计算SAR图像序列的每一帧与基准图像之间的单应性。通过对待配准图像进行分幅、放大阈值、单应性筛选等操作,达到增加匹配点数量、有效去除误匹配的目的。然后,将单应性作为配准参数,对图像进行配准,并对配准后的图像进行重采样,重采样后的图像利用最大后验(MAP)超分算法进行超分重建,得到高分图像。实验结果表明,该文改进SIFT配准算法可以在保证匹配点对正确率较高的同时增加匹配点数量,且算法复杂度低。改进MAP重建算法与经典超分方法相比,图像质量更高,细节更好。     

永久散射体差分干涉测量技术中SAR影像精配准的一种新方法

提出并实现了一种基于加权最小二乘的低相干SAR像对精配准新方法。该方法借助一幅与主、辅影像相干性都较高的第三幅影像来完成低相干SAR影像对的初步配准,利用加权最小二乘法求出二者间的坐标映射函数,从而快速高效地实现低相干SAR影像对的高精度亚像元级配准。采用ERS-1/2实际数据的配准实验,验证了该方法可以提高低相干SAR像对的干涉图质量,提高二者之间的相干性和控制点的配准精度,改善低相干SAR影像对的配准效果,在一定程度上解决了PS InSAR技术中低相干SAR影像对的配准问题。     

利用DEM进行SAR图像模拟及地形辐射校正

在山区获取地面控制点比较困难,运用模拟SAR进行配准、校正,具有较大的优势。本文在分析SAR成像几何结构及ALOS PALSAR卫星轨道参数特征的基础上,运用RD定位模型对DEM的每个网格点进行雷达成像点的位置计算,模拟SAR图像,并提取当地入射角、投影角及规则化因子等;模拟出的SAR图像与真实SAR图像纹理吻合,有利于控制点的自动配准。在此基础上对ALOS PALSAR进行编码,构建基于规则化因子及入射角的地形辐射校正模型,消除面积效应及地形起伏造成的畸变问题,从结果中分析,校正后的图像明暗差异明显减少,这对雷达定量反演研究具有一定的现实意义。     

SAR主从影像的几何配准

对于SAR主影像(master)和从影像(slave)的几何配准,文中采用三次基本多项式与斜距-多普勒定位模型,解算出主影像中心像素点在从影像中的同名点,最后得出主从影像中心像素点的初级配准偏移量。本文以上海地区ERS-1影像数据为例,在Matlab环境下,对SAR主从影像的几何配准偏移量进行解算。实验结果表明,采用文中初级配准方法,初级配准相对精度可达到0.1%~0.9%。     

一种利用级联滤波和松弛法的SAR图像配准方法

提出了一种利用级联滤波和松弛法的SAR图像配准方法。首先利用基于Beltrami流的偏微分方程与增强Lee滤波的级联滤波算法去除SAR图像噪声,然后对滤波后的参考图像提取边缘,对边缘特征点采用松弛法特征匹配,同时应用金字塔分级匹配策略由粗到精增加匹配的正确性。实验证明,本方法具有较高的配准精度。     

特征级高分辨率遥感图像快速自动配准

随着遥感图像分辨率的日益提高,遥感图像的尺寸和数据量也不断地增大,同时随着遥感应用的发展,对图像配准的性能也提出越来越高的要求,基于此,提出一种特征级高分辨率遥感图像快速自动配准方法。首先,对图像进行Haar小波变换,基于小波变换后的近似图像进行配准以提高配准速度;其次,根据不同的遥感图像来源使用不同的特征提取方法(光学图像使用Canny边缘提取算子,SAR图像使用Ratio Of Averages算子),并将线特征转化为点特征;然后,依据特征点间最小角与次小角的角度之比小于某一阈值来确定初始匹配点对;最后,利用改进的随机抽样一致性算法滤除错误匹配点对,并结合分块思想均匀选取匹配点对计算仿射变换参数,进一步提高配准精度。为了验证本文方法的有效性,选择高分辨率World View-2图像、Pleiades图像和Terra SAR图像进行了实验,并与典型的SIFT算法、SURF算法进行比较分析,采用匹配率、匹配效率、均方根误差和时间消耗4个定量评价指标来客观评价算法的配准性能。实验结果表明,本文方法具有较好的有效性,且在不同的情况下具有较高的配准精度。本文提出的特征级高分辨率遥感图像快速自动配准方法,多组高分辨率遥感图像数据的配准实验结果表明该方法能快速实现并具有较高的配准精度和较好的鲁棒性。     

均匀分布与结构描述ASIFT相结合的SAR与可见光图像配准算法

针对SAR与可见光图像配准中存在的非线性灰度差异与斑点噪声,同时考虑不同的成像视角问题,提出了基于均匀分布与结构描述ASIFT的SAR与可见光图像配准算法。该算法首先采用引导滤波建立引导尺度空间以达到噪声抑制与边缘保持,在特征点提取阶段,由于非线性灰度差异引入相位一致性强度信息,并与尺度空间网格划分相结合,指导筛选图像中均匀特征点的获取;然后在特征描述阶段,引入扩展相位一致性方法计算SAR与可见光图像的一致性梯度幅值和方向,提高了主方向和描述符的准确性;最后利用Optimal-RANSAC进行特征描述符匹配实现有效配准。通过对4组实测图像进行试验及结果分析,证明该算法相比SAR-SIFT与传统ASIFT算法具有更准确的配准精度。     

基于空间约束和结构特征的光学与SAR影像配准

针对光学和合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)影像间的几何形变和辐射差异造成的配准困难问题,提出一种基于空间几何约束和结构特征的光学影像与SAR影像自动配准方法.首先,利用分块的Harris算子在输入影像上提取分布均匀的特征点,根据有理函数模型对输入影像进行局部几何纠正,实现输入影像...