InSAR复数影像配准方法探讨

复数影像配准是卫星合成孔径雷达干涉数据处理中的重要步骤之一,本文对目前影像配准最常用的方法进行了研究分析,提出了基于幅度影像的配准方案,并证明该方案配准精度高,适应能力强,运算效率高.     

一种基于小波变换的图像配准方法

提出一种基于小波变换的图像配准方法.该方法首先用小波变换提取边缘特征点,同时构成小波金字塔影像.在最高层利用角度相关系数确定基准图像和配准图像之间的旋转角度,经多分辨分级搜索匹配得到最终匹配特征点对,利用这些特征点对待配准图像进行配准纠正.实验结果表明,改进方法有较好的效果,可用于广泛应用领域.     

基于InSAR复数影像配准方法研究综述

随着合成孔径雷达(SAR)影像数据源增多和数据质量的提高,合成孔径雷达干涉测量(InSAR)技术的使用相继得到快速发展,SAR复数影像配准作为影像干涉处理最重要的步骤逐渐成为一个重要的研究课题。本文以SAR影像振幅、相位、灰度值为核心信息,对现有的研究方法进行了归类,从控制点选取优化、影像几何关系特征及深度学习三方面总结了配准方法的研究发展现状;对各类研究方法优势和局限性进行对比分析,论述了当前关于SAR影像配准存在的主要问题,并对该领域未来研究方向进行展望。     

遥感影像的高精度自动配准

在影像数据融合,动态变化监测等遥感影像集成分析和应用中,将来自不同传感器,不同时相获取的影像高精度快速配准是其中的关键技术之一,本提出了一种不同传感器,不同空间分辨率影像配准的全自动方法,并实际用于ＳＰＯＴ和ＴＭ影像的配准,其精度,可靠性和效率等明显优于传统的人工方法。     

混合三角网极化干涉SAR影像配准

干涉雷达配准过程中,像对间的变换模型可以通过有理多项式进行拟合,参数的解算需要均匀分布的高精度联系点,传统算法或者只重视联系点的权重,或者只考虑联系点的分布,极大地降低了多项式拟合的精度。提出一种兼顾联系点权重与分布的Voronoi图辅助配准算法,把该算法应用于中国西部某地区Cosmos-Skymed-1/2 X波段干涉数据的处理。实验表明,相对于现有方法,该算法可以提高匹配成功率,得到更高的相关系数,获得分布更均匀的联系点,从而解算出精度更高的变换参数。     

混合三角网极化干涉SAR影像配准

以常用SAR影像三步配准法为基础,针对国产机载X波段极化干涉SAR影像的变形特点,提出了一种分块格网与三角网相结合的极化干涉SAR配准方法。首先,在影像分块的基础上利用最大-次大相干系数识别不可靠点;再用三角网限制配准误差传播;最后,进行配准模型系数求解。实验结果表明,所提出的改进方法相比于普通方法,提高了极化干涉SAR影像的配准精度,有效地改善了主辅影像的干涉质量,适用于新型国产机载极化干涉SAR数据的后处理。     

一种改进的相位相关的影像配准方法

提出一种改进的基于对数极坐标变换的相位相关算法,该算法将分层匹配思想引入到匹配过程中,使得改进后的算法在保证精度的同时可大大加快计算速度,且与图像的大小无关,从而提高算法的整体性能。     

一种改进的高精度地图自动配准方法

针对不同时刻或不同设备采集的高精度地图数据融合的问题,提出了一种利用正则化的局部加权薄板样条算法,实现高精度地图的自动化配准。利用K-D树搜索局部邻域控制点,生成正则化的局部薄板样条变换场,并利用局部加权的方式进行配准变换。试验结果表明,本文算法优于传统线性最小二乘算法,具有较好的配准效果。     

遥感影像的高精度自动配准

在影像数据融合、动态变化监测等遥感影像集成分析和应用中,将来自不同传感器、不同时相获取的影像高精度快速配准是其中的关键技术之一。本文提出了一种不同传感器、不同空间分辨率影像配准的全自动方法,并实际用于SPOT(全色)和TM(多波段)影像的配准,其精度、可靠性和效率等均明显优于传统的人工方法。     

多角度影像配准方法的探讨

由于多角度卫星的快速发展,多角度的应用也随之而来。由于多角度观测卫星可同时提供多角度观测数据,提供立体像对,从而为提取影像高程信息成为了可能。我们在制作DSM、DEM等数字3D产品时,都需要对多角度影像进行高精度的配准,并且配准的精度会影响到以上应用的效果,因此,对多角度影像进行配准研究非常必要。本文针对CHRIS/PROBA卫星影像,对目前多角度影像的配准方法进行探讨。     

地形因素对InSAR影像配准的影响及分析

常规的InSAR影像配准方法主要是根据相干系数最大的原则进行配准,在短基线和高相干区域可以取得很好的效果。但该方法未考虑到地形因素的影响,在地形起伏较大的区域容易导致误匹配。为避免该问题,通过考虑地形因素进行InSAR影像配准来提高配准的精度,对地形因素在InSAR影像配准时的影响进行研究,通过比较分析常规配准方法与考虑地形因素配准方法的结果,表明利用地形信息辅助配准能够部分提高配准的精度,尤其是在方位向和失相干区域。     

基于边缘提取和改进型整体松弛匹配算法的InSAR复图像配准方法

配准精度是InSAR合成孔径雷达干涉成像技术中的重要指标。为获得高精确度的测量结果,提出一种包括概略配准、像素级初配准和亚像素级精配准三个环节的逐级提高精度的InSAR复图像配准方法。利用EnView软件提供的经度和纬度实现概略配准、采用基于多边形结构和边缘提取的像素级初匹配方法大大提高匹配速度。考虑以往的匹配算法都是基于能量图进行并且忽略了整体性,采用基于整体松弛匹配和相位最小二乘匹配相结合的亚像素级精匹配算法减少误匹配率,提高匹配精度。实验结果证明该方法具有良好的性能。     

基于地理定位的星载InSAR去平地效应方法

介绍了一种基于地理定位原理的方法。试验结果表明，该方法可以有效的实现去平地效应处理。     

星载InSAR立体基线定标方法

在专用的星载InSAR系统中,基线矢量精度是影响地面高程精度的主要因素之一,对其进行定标能有效提高目定标位的精度。目前,基线定标方法多采用简化的二维平面模型,该模型忽略了顺轨基线分量,导致其定标精度不高。针对此模型存在的不足,提出了一种符合星载InSAR工作特点的立体基线模型,通过建立局部移动坐标系,简化定标参数,优化处理过程。仿真数据处理结果表明,该方法能完成高精度InSAR基线矢量定标,可为星载InSAR系统定标提供支撑。     

InSAR技术基本原理及其数据处理流程

合成孔径雷达干涉测量技术(InSAR)是近20年发展起来的一种先进的极具发展潜力的空间观测技术,介绍了干涉测量技术的基本原理和获取DEM的数据处理过程,并简单介绍合成孔径雷达的发展及其在各方面的应用。     

InSAR数据处理中的误差分析

针对星载雷达,从InSAR的基本原理出发,综合推导并讨论了相位观测误差、卫星轨道误差、地形误差等各类误差源对不同工作模式(包括重复飞行InSAR生成DEM,Two passDInSAR监测地表形变,以及Three passDInSAR监测地表形变)的影响。     

一种基于InSAR相干系数的SAR阴影提取方法

给出了一种新的阴影提取方法,根据阴影区域在InSAR相干系数图上的特性,利用Sigma滤波和最优阈值分割算法实现阴影的自动提取。实验结果表明,本方法是一种高效的阴影提取方法。     

基于相关匹配和最大谱图像配准相结合的InSAR复图像配准方法

InSAR复图像配准是合成孔径雷达干涉3维成像技术中的重要步骤之一。为了获得高精确度的测量结果，要求两幅复图像之间配准达到亚像素级配准精确度。提出了一种将相关匹配和最大谱图像配准相结合的配准新方法。在相关匹配进行粗配准的情况下，通过插值所选控制点的值，并采用最大谱图像配准方法以亚像素单元进行精配准，其配准精确度达到亚像素级。实验结果证实了所提出方法的有效性。     

基于信噪比的InSAR干涉图自适应滤波

提出一种基于信噪比的InSAR干涉图相位噪声抑制算法.该算法对Goldstein滤波方法进行改进,使Goldstein滤波参数α依赖于局部信噪比,从而实现对低信噪比区域进行强滤波、高信噪比区域弱滤波.采用模拟数据和真实数据进行验证,结果表明新算法能有效抑制InSAR干涉图的噪声.     

一种面向时间序列InSAR的不连通子网快速连接方法

时间序列InSAR技术目前已广泛应用于地表形变监测,尤其是稳定点目标较多地区的城市地面沉降监测。然而,实际应用中受大气相关距离限制以及模型相干系数阈值影响,连接点目标的Delaunay三角网常常不能完整地连接所有点目标,出现若干个不连通的子网。这种现象导致无法获取部分点目标的形变信息,特别是在非城镇地区影响尤为明显。为了提取大区域地表形变信息,本文提出了一种多层级、不同步长的子网最近邻点目标快速连接方法。其显著特点是通过逐层联网的方式,可快速减少子网数目。与现有复杂网络连接方法相比,该方法在保证结果精度的前提下,数据处理耗时仅为前者的32.56%。