时序Sentinel-1TOPS模式SAR数据精配准

Sentinel-1卫星星座采用TOPS作为默认成像模式,要求方位向配准精度达到0.001像素以便确保相邻burst干涉图的相位偏差小于3°.ESD技术是消除几何配准系统误差、纠正方位向配准偏移量的有效方法,但在低相干性场景或快速去相关的条件下,该方法配准精度会随着相干的降低而衰减,并导致配准误差的传播,造成干涉图出现...     

Sentinel-1卫星TOPS模式影像增强谱分集配准优化

Sentinel-1卫星TOPS模式影像通常在几何配准的基础上,再次利用Burst重叠区域进行增强谱分集处理以实现高精度配准。几何配准主要依赖卫星轨道参数,难以进一步提高其配准精度,因此Sentinel-1影像配准的关键则是通过增强谱分集准确估计出几何配准后的残余偏移量。然而,增强谱分集易受失相干噪声等因素的影响,低相干条件下难以满足0.001像素的配准精度要求。因此本文首先针对单基线条件下的增强谱分集配准处理进行以下改进：①完善增强谱分集多视理论,采用前置多视处理,优化增强谱分集处理流程;②基于增强谱分集相位的残余偏移量等权估计升级为加权估计,改善参数估计方法;③完善距离向增强谱分集加权估计理论,实施距离向增强谱分集配准,增加增强谱分集的观测量。然后在单基线配准的基础上,针对时序影像处理提出优化方案：①根据影像干涉对组合所形成的增强谱分集冗余观测量进行多基线配准;②采用分布式目标技术提高增强谱分集干涉图相位质量。上述改进方案互相补充,不但能独立实施,而且可以联合使用。研究结果表明,以上改进方法能够在一定程度上提高配准精度。     

Sentinel-1卫星TOPS模式影像增强谱分集配准优化

Sentinel-1卫星TOPS模式影像通常在几何配准的基础上,再次利用Burst重叠区域进行增强谱分集处理以实现高精度配准。几何配准主要依赖卫星轨道参数,难以进一步提高其配准精度,因此Sentinel-1影像配准的关键则是通过增强谱分集准确估计出几何配准后的残余偏移量。然而,增强谱分集易受失相干噪声等因素的影响,低相干条件下难以满足0.001像素的配准精度要求。因此本文首先针对单基线条件下的增强谱分集配准处理进行以下改进:(1)完善增强谱分集多视理论,采用前置多视处理,优化增强谱分集处理流程;(2)基于增强谱分集相位的残余偏移量等权估计升级为加权估计,改善参数估计方法;(3)完善距离向增强谱分集加权估计理论,实施距离向增强谱分集配准,增加增强谱分集的观测量。然后在单基线配准的基础上,针对时序影像处理提出优化方案:(1)根据影像干涉对组合所形成的增强谱分集冗余观测量进行多基线配准;(2)采用分布式目标技术提高增强谱分集干涉图相位质量。上述改进方案互相补充,不但能独立实施,而且可以联合使用。研究结果表明,以上改进方法能够在一定程度上提高配准精度。     

利用组合技术的迪杰斯特拉算法改进探讨

最短路径分析是物流配送最基本的网络分析,等价于图论中的结点间求解最短路径的问题。本文在研究迪杰斯特拉算法基础上,基于组合技术对该算法进行改进。首先利用图的节点——弧段联合结构;其次搜索方法改为双向搜索;最后对扫描点按其所在边的权值进行排列。实验表明改进算法运行效率较高。     

含云卫星影像配准算法研究

影像上云层的存在不仅覆盖了大量地面有效信息,也给正射影像生产流程中的空三平差等环节造成不利影响。因此,含云卫星影像通常不具备较高的定位精度,在生产应用中被大量闲置。而这些影像的晴空区域仍含有较多的信息,带来了资源的浪费。本文针对国产高分辨率卫星影像,提出了一种顾及云层影像的影像自动配准算法。首先采用Otsu分割与形态学运算相结合的云检测方法以实现卫星影像的云区自动提取;然后在云检测结果的辅助下,将云层中匹配点剔除,优先保证晴空区域的定位精度。本文研究有助于充分挖掘含云影像中的有用信息,提升国产高分辨率卫星影像的应用价值。     

精密轨道支持下的哨兵卫星TOPS模式干涉处理

哨兵卫星采用TOPS模式成像,为确保影像干涉相位偏差小于3°,方位向配准精确度需达到0.001个像素。本文论证了哨兵卫星精密轨道条件下进行几何配准即可达到较高的配准精度,满足增强谱分集进行方位向残余偏移量估计的前提条件,并基于DORIS软件实现哨兵卫星TOPS模式影像的几何配准和增强谱分集优化配准处理。地表方位向形变等信号可导致Burst干涉图之间发生相位跳变,并对增强谱分集估计几何配准残余偏移量时产生干扰,本文开展了相关的理论分析和数据处理试验,提出粗差探测方法消除相位跳变对增强谱分集配准的干扰。     

RADARSAT-2卫星TOPS模式影像干涉处理

宽幅干涉(terrain observation by progressive scans,TOPS)模式方位向多普勒中心频率的变化导致了干涉图相位的相对扭曲,干涉处理时需要较高的配准精度。加拿大合成孔径雷达遥感卫星(RADARSAT-2)TOPS模式影像由于轨道精度较差,几何配准精度过低,导致其干涉配准较哨兵合成孔径雷达遥感(Sentinel-1)卫星更加复杂。为了实现该卫星TOPS模式影像的干涉处理,首先采用相关配准、谱分集方法依次对几何配准结果进行校正,然后利用增强谱分集进行方位向偏移量矫正。由于依靠卫星星历参数和聚焦成像参数的多普勒中心估计方法精度有限,因此提出了采用相位增量法优化多普勒中心估计结果,并通过影像方位线功率谱检验了估计的多普勒中心。     

基于MSER的SAR影像配准算法

研究了一种基于最大稳定极值区域（MSER）的SAR影像配准方法。该方法首先利用MSER算法提取影像上的特征区域,并对提取的特征区域进行椭圆拟合;然后对椭圆拟合后的特征区域分别进行归一化、SIFT描述子描述及匹配。选取实际的SAR影像进行配准试验,并将本文方法与SIFT算法得出的结果进行比较,结果表明：本文算法匹配精度可以达到像素级配准精度,即满足影像配准精度要求,匹配速度优于SIFT算法。     

几种卫星合成孔径雷达影像配准算法的比较研究

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,影像配准精度将直接影响干涉条纹图的质量和由此提取的高程或位移结果的精度。文中利用上海地区ERS-1/2影像数据进行实验,对比分析了三种方法的配准质量和运算效率,试验结果表明:在配准质量方面,相干系数法最高,相位差影像平均波动函数法次之;而在信噪比较低的情况下,最大频谱法的配准质量优于相位差影像平均波动函数法。在运算效率方面,相位差影像平均波动函数法的运算效率最高。     

国产卫星影像配准技术研究

我国西部高海拔山区的地形地貌使得在卫星影像上确定同名特征点比较困难,为了解决国产卫星影像存在的谱段偏差,本文选择了基于SIFT算法、基于区域灰度和人工配准3种方法,对ZY1-02C、ZY-3和GF-1等国产卫星影像展开了配准试验研究,应用目视法和中误差法进行了精度评价,并对结果进行了对比分析。试验结果表明：人工法虽能获得较高的配准精度,但效率很差;基于区域灰度法受影像亮度差异影响很大,同名点提取少,精度最差;基于SIFT算法自动化程度最高,可以提取大量特征点,并能筛选提出误匹配点,配准精度较高。     

基于几何配准的多模式SAR影像配准及其误差分析

星载合成孔径雷达影像干涉处理时所需方位向配准精度因成像模式的差异而有所不同,目前在精密轨道条件下以几何配准为基础辅以影像信息的配准方案因其严格的理论模型和较高的精度成为干涉处理的首选。本文以TerraSAR-X影像为例,论证了不同成像模式影像所需的配准精度和卫星轨道精度,并通过理论分析和试验证明了精密轨道条件下,利用几何配准即可满足TerraSAR-X等卫星的条带模式影像干涉处理的需要;聚束模式影像需要在几何配准的基础上利用影像相干性或谱分集进一步优化配准结果。鉴于增强谱分集偏移量估计精度最高,本文进一步利用增强谱分集对比分析了不同轨道不同DEM条件下的几何配准误差。研究结果表明:卫星轨道切向误差是几何配准的主要误差源,目前常用3种DEM几何配准差异远小于0.001个像素,均可满足Sentinel-1影像干涉配准的需要。     

基于SUSAN算法的航空影像的自动配准

图像配准技术是图像融合、图像镶嵌以及影像三维重建的基础。提出了一种基于SU-SAN(Smallest Univalue Segment Assimilating Nucleus)算子的图像配准方法。该方法利用SU-SAN算子提取两幅图像的角点,通过粗匹配和细匹配两个步骤得到匹配角点对。然后再根据这些角点对对图像进行配准。试验表明此方法能有效地实现航空影像自动配准。     

基于特征空间的航空影像自动配准算法

为解决图像配准的出界点、噪声干扰等问题,提出一种基于特征空间的航空影像配准算法.该算法采用改进的Harris算子提取特征点(角点),并建立角点特征空间,根据三级匹配策略,实现特征点的匹配,完成图像配准.实验结果表明,该算法在旋转、缩放、噪声等多种因素的影响下具有良好的配准效果,特别是对于小重叠区域(具有75%以上出界点)的图像对,配准效果良好.     

无人机影像与卫星影像配准的卷积神经网络方法

针对不依赖于位姿测量的无人机视频影像上目标绝对定位的问题,提出一种基于改进R2D2算法的无人机影像与参考卫星影像配准的方法。首先在R2D2网络生成128通道稠密特征图的基础上,进行双三次函数插值,以获得子像素级位置精度的关键点,并内插描述符;其次利用KD树快速最近邻特征搜索,结合快速采样一致性算法进行误匹配剔除,计算变换模型并对无人机影像进行纠正,完成配准;最后利用两个典型区域对算法进行了测试,并与SIFT和DELF算法进行了对比。实验结果表明,本文算法在正确匹配点数量和计算效率方面优于其他两种算法,对纹理、视角以及尺度差异也具有较好的适应性。     

无人机影像全景图配准算法研究

介绍了一种无人机全景图配准算法,处理过程包括局部配准和全局配准两个步骤。实验表明,本文采用的局部配准算法取得了较好的匹配精度,全局配准也有效避免了全景图中的扭曲现象,最终得到了合格、精美的无人机全景拼接影像。     

基于SIFT算法的无人机高分影像几何配准研究

本文基于SIFT算法进行无人机高分影像自动特征点匹配,在实现影像特征点自动匹配的基础上采用二次多项式模型进行影像几何配准,并且重点考察影像配准过程中匹配特征点数目对几何配准精度的影响,最后进行精度评价。结果表明:在影像特征点匹配结果正确、匹配点分布合理的情况下,匹配点数目越多,利用二次多项式进行影像几何配准的精度越高;无人机航向方向影像配准残差大于旁向残差。     

基于线特征的改进MIHT遥感影像配准算法

MIHT(Modified Iterated Hough Transform)方法用于影像配准时,具有以直线段作为配准基元、线段之间不需同名关系等优点,同时亦存在着收敛速度慢、计算费时等不足。针对MIHT算法的缺点,提出将选权迭代最小二乘法引入到计算过程中,并且文中给出改进算法的具体实施流程。实验证明,与原算法相比较,改进算法的收敛速度和可靠性都有了明显的提高。     

光学卫星影像配准同名点快速提取方法

针对多源高分辨率遥感图像控制点提取时存在错误匹配点多、分布不均匀、大幅面图像特征提取效率低等问题,该文基于传统的尺度不变特征变换(SIFT)算法提出了一种改进的高分辨率遥感图像配准同名点快速提取方法.该方法首先将待配准图像按网格分块为子图像,并基于地理信息约束得到各子图像对应参考子图像;然后将Shi_Tomasi角点和SIFT描述子结合,在每一对子图像上进行特征点的提取与特征匹配;再利用随机采样一致性(RANSAC)算法和最小二乘迭代法剔除错误匹配点,并基于贪心算法剔除冗余的控制点,最终得到分布均匀的配准同名点.利用平原和山区两组典型多源遥感图像进行了实验,并利用提取的同名点进行图像配准,结果表明,跟传统SIFT方法、采用分区策略的SIFT方法相比,该文算法在同名点数量、匹配点对分布的均匀程度、匹配速度以及配准精度上都有较大的提高,能满足大幅面图像配准的需求.     

基于光流的ADS40影像亚像素配准算法

本文详细介绍了ADS40三线阵传感器成像的原理和方法,提出了新的光流配准算法,该算法将Normal-izedCross-Correlation配准算法引入到Lucas-Kanade光流配准算法中,大大的减少了误配率,能够有效地消除ADS40Level1级别的影像之间由于地形起伏所引起的变形。实验结果表明,与Lucas-Kanade光流配准算法相比,本文算法的PSNR得到了提高,其超分辨率重建效果也说明本文配准算法可以达到超分辨率重建的亚像素的精度要求,减少了误配率,可以应用于航空遥感影像的高精度匹配。     

一种基于改进SIFT算法的遥感影像配准方法

本文首先分析了传统SIFT算法在遥感影像配准应用中存在的不足,从特征点匹配精度上进行了改进。通过分析SIFT特征点匹配的主要误差来源,逐步消除可能误差,提取尽可能多且精准的匹配点对。接下来利用该匹配点对作为配准用控制点对,分别对不同时相、不同分辨率遥感影像进行仿射变换和小面元微分纠正配准。最后与传统SIFT算法进行比较,试验结果表明本文算法具有更高的匹配精度。