SAR影像与光学影像的高斯伽玛型边缘强度特征匹配法

提出了一种基于影像边缘强度图描述的SAR影像与光学影像匹配方法。首先对影像进行粗纠正,消除影像之间的尺度和旋转变化;其次,改进相位一致性特征检测方法,提取对影像相干斑噪声稳健的特征点;然后基于高斯伽玛型双边窗口比值算子计算影像边缘强度图,在此基础上构造不变特征描述符;最后联合几何约束条件,实现SAR影像与光学影像匹配。试验结果证明,与现有方法相比,本文方法能够大幅提高SAR影像与光学影像匹配结果中的正确匹配特征数量以及影像配准精度。     

几何约束和改进SIFT的SAR影像和光学影像自动配准方法

提出一种基于几何约束和改进SIFT的SAR影像和光学影像自动配准方法。首先根据影像间的几何关系进行影像粗纠正,消除影像间旋转和分辨率差异;然后基于主方向改进的SIFT特征提取方法提取SIFT特征并利用其结构性信息引入结构相似性指数(SSIM)作为相似性测度获得初始匹配,经过视差空间和角度特征空间聚类优化得到稳定同名匹配;最后由随机抽样一致性算法(RANSAC)根据透视变换模型精化匹配结果获取变换模型参数。整个配准过程自动完成。本方法适用于差异较大的SAR影像与光学影像之间配准。     

一种无人机热红外与可见光影像匹配方法

针对异源无人机影像视角、分辨率、灰度值差异大的特点,提出一种基于语义深度局部特征的无人机热红外与可见光影像匹配方法。该方法首先利用全卷积神经网络和注意力机制提取具有语义信息的深度局部特征;其次以多通道特征图作为描述符进行kd-tree匹配;最后将向量场一致性VFC(Vector Field Consensus)和随机采样一致性RANSAC(Random Sample Consensus)相结合(VFC-RANSAC)进行误匹配剔除,从而实现无人机热红外与可见光影像的稳健匹配。匹配试验表明,与SIFT、KAZE等提取的人工特征相比,深度特征可以抵抗更大的影像几何和辐射差异;与RANSAC相比,VFC-RANSAC能够更有效地剔除外点,获得更高的正确匹配率和匹配精度。     

一种模拟纠正影像的SAR立体影像匹配方法

针对常规SAR影像匹配方法在地形起伏较大区域无法获取理想的SAR立体影像匹配结果的问题,该文提出了一种基于模拟纠正影像的SAR立体影像匹配方法。利用观测区域粗分辨率DEM进行SAR影像模拟,进而获取几何纠正SAR影像,在几何纠正SAR影像上实现影像匹配,等效于常规基于灰度影像匹配中进行的影像粗配准工作,并且相比于常规粗配准,该等效粗配准过程能够均衡地顾及到整幅影像的像元,最终实现了地形起伏较大区域的高精度SAR立体影像匹配。采用COSMO-Skyped影像数据进行了实验,实验结果表明,匹配精度达到了3个像素左右,比常规的基于灰度影像匹配方法有较大提高,能够有效解决地形起伏较大区域SAR立体影像匹配问题。     

深度卷积特征表达的多模态遥感影像模板匹配方法

多模态遥感影像间(光学、红外、SAR等)存在显著的非线性辐射差异,传统方法难以有效地提取影像间的共有特征,匹配效果不佳.鉴于此,本文将深度学习方法引入影像匹配中,提出了一种基于Siamese网络提取多模态影像共有特征的匹配方法.首先通过去除Siamese网络中的池化层和抽取特征来优化该网络,保持特征信息的完整性和位置精度,使其可有效地提取多模态影像间的共有特征,然后采用模板匹配策略,实现多模态遥感影像高精度匹配.通过利用多组多模态遥感影像进行试验,结果表明,本文方法的匹配正确率和匹配精度都优于传统的模板匹配方法.     

利用PC-SIFT的多源光学卫星影像自动配准方法

针对多源光学卫星影像几何校正过程中同名点匹配率低、配准过程自动化差等问题,本文采用相位一致性代替原始尺度不变特征变换(scale invitation feature transform,SIFT)算法中的像素灰度值梯度对主方向和特征向量进行描述,提升特征描述的正确率;以频率域下相位分析结果为约束条件对匹配结果进行优化,抑制错误匹配同名点;同时,提出了一种基于随机采样一致性(RANSAC)的自适应选择策略,提高参数估计阶段的自动化水平;最后,实现多源光学卫星影像间的配准。多组数据实验结果表明了该方法在辐射非线性畸变多源光学卫星影像间配准中的有效性和适用性。     

神经网络学习与灰度信息结合的跨视角影像线特征匹配算法

跨视角影像几何形变大,同名线段单侧邻域易产生明显差异,传统线特征匹配算法难以获得可靠线对。为此,本文提出了一种针对跨视角影像的神经网络学习与灰度信息结合的线特征匹配算法。首先,获取影像的像素级方向梯度直方图特征,并结合神经网络融合影像灰度信息形成特征描述格网;然后,在线段上提取离散点,根据离散点单侧特征描述格网信息计算点的单侧描述,采用深度学习方法聚合点单侧描述符形成线的单侧抽象表达;最后,利用已知同名点约束匹配区域进行分组匹配,通过比较线对拓扑一致性进行匹配结果核验,得到最终匹配线对。选取多组具有代表性的异源跨视角影像公开数据进行线匹配试验,并与主流线匹配算法进行对比分析。结果表明,本文算法能够针对内容差异明显的异源跨视角影像,获取分布均匀且正确率较高的匹配线对,实现跨视角影像线特征的稳健匹配。     

利用Ratio梯度和交叉累积剩余熵进行多源遥感影像匹配

提出将Ratio梯度与交叉累积剩余熵相结合应用于SAR影像与光学影像匹配以及不同传感器拍摄的SAR影像匹配。在这种算法中,首先针对SAR影像低信噪比与乘性噪声模型的固有特性,基于均值比率算法提取Ratio梯度,然后采用交叉累积剩余熵作为相似性测度对参考影像和待匹配影像的Ratio梯度图像进行匹配。交叉累积剩余熵利用累积分布函数代替密度函数有效克服了噪声对局部极值的影响,可以取得令人满意的结果。     

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。     

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。