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。     

一种改进的频域相关法复图像快速配准

InSAR复图像配准是合成孔径雷达3维成像技术的一个关键步骤,要求达到亚像素级的配准精度.在分析了传统相关系数法的基础上,提出了改进的基于频域相关的快速配准算法.该方法分别采用频域相关和线性调频Z变换进行粗配准和精配准;最后利用傅里叶变换的平移性质对辅图像插值重采样.应用该算法对实际数据进行了实验,并从配准时间和精度两...     

一种改进的频域相关法复图像快速配准

InSAR复图像配准是合成孔径雷达3维成像技术的一个关键步骤,要求达到亚像素级的配准精度。在分析了传统相关系数法的基础上,提出了改进的基于频域相关的快速配准算法。该方法分别采用频域相关和线性调频Z变换进行粗配准和精配准;最后利用傅里叶变换的平移性质对辅图像插值重采样。应用该算法对实际数据进行了实验,并从配准时间和精度两方面进行了分析。实验结果证明该方法在保证配准精度的同时,能够有效减少运算量,大大提高运算效率。     

基于DFT模型的大场景InSAR图像配准

图像配准是实现干涉合成孔径雷达(InSAR)高精度相位提取及地形高程反演的关键,大场景图像的高效高精度配准成为近年高分宽幅InSAR成像应用研究的难点问题之一。由于大场景图像中不同区域偏移量及变化规律差异较大,传统最大相干系数配准方法需多分块及插值处理,面临计算量大且配准精度低等问题。针对此问题,本文提出一种基于DFT模型的大场景InSAR高效高精度图像配准算法。该方法利用最小均方差准则构建InSAR复图像配准的DFT模型,采用四叉树自适应分块及矩阵相乘DFT快速重采样配准方法,实现大场景InSAR图像各子块区域的高效高精度亚像素配准。仿真和实测数据验证本文算法的有效性,结果表明该算法不仅可实现大场景InSAR复图像亚像素级配准,还具有较高的运算效率,其运算效率相对于传统FFT配准方法通常可提升3倍以上。     

一种大角度亚像素的图像自动配准算法

提出一种基于ASIFT和Harris集成互补不变特征的大角度影像亚像素自动配准算法。算法由中间输入图像获取、像素级配准和亚像素级配准三个主要处理过程。在中间输入图像获取过程中,首先提取ASIFT特征控制点,利用提取的控制点估计图像间的投影变换模型,将输入图像中的重叠区域重采样为与参考图像尺度相同的中间输入图像;在像素级配准过程中,用NCC函数进行配准,用基于投影变换模型的全局一致粗差检测方法删除误配点对;在亚像素级配准过程中,先利用二元二次曲面拟合方法进行亚像素位移测量定位,再进行亚像素配准,错误匹配点对剔除,配准精度计算。实际的大角度图像试验结果表明了算法的有效性和实用性。     

机载双天线InSAR复图像自动配准研究

干涉雷达复图像之间的精确配准是提高雷达干涉测量精度的关键之一。对于机载双天线干涉雷达系统,精确的地形高程测量需要精确的干涉相位来保证,从而要求干涉复图像在亚像元级的精确配准。为了使两幅机载双天线InSAR复图像之间配准精度达到亚像元级以及提高运算效率,在分析前人算法的基础上,分别采用基于快速傅里叶变换(FFT)复相关精配准算法以及基于过采样图像的精配准方法对机载双天线InSAR复图像进行精配准试验和比较,生成了干涉条纹图,并进行了相干性分析。试验结果表明,机载双天线复图像相干性很高、偏移量较小;对于机载双天线复数据而言,这两种方法都可以有效地实现复图像数据的高精度配准,但是从配准精度以及算法运行时间来看,基于FFT的复相关精配准算法较优,运算效率更高,且更具实用性。     

一种基于角点特征的遥感影像自动配准方法

本文通过对Harris算子进行改进,自适应地提取角点特征,然后基于角点特征进行由粗到精的匹配,完成影像的配准;并利用MODIS影像、TM影像和HJ-1卫星影像3种不同分辨率的遥感影像进行配准实验,结果表明该自动配准方法能够达到亚像素级的配准精度,是一种高精度的影像配准方法。     

质心法在航空影像框标定位中的应用

航片框标定位的精度直接影响摄影测量测图的质量,传统的基于影像匹配的框标定位算法精度只能达到像素级。文中提出一种模板匹配与质心法相结合的航片框标定位方法,先利用模板匹配进行概略定位,再利用质心法进行框标点的精确定位,将精度提高到亚像素级。实验证明该方法可以有效地提高精度。     

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。     

相关系数匹配的理论精度

“子像素”级量测精度是数字影像配准算法的一个重要特性，它能充分地挖掘数字影像之潜在能力。不同的匹配算法所能达到共轭影像的配准的子像素精度等级是不同的。本文研究了相关系数最大的匹配准则所能达到的子像素量测精度。理论与实验证明：采用抛物线拟会最大相关系数邻近三个值，匹配精度能达到0.15～0.20像素的数量级。配准误差近似与信噪比成反比。     

一种针对机载重轨干涉SAR数据的配准方法

配准作为干涉处理过程中的重要一步,其精度直接影响后续的处理。机载重复轨道干涉数据,由于飞行的姿态不一致,导致影像间产生较大的相对变形,常规的方法无法对整幅影像进行配准。本文结合SIFT匹配算法的稳健性和解析搜索配准算法高精度的优点,利用飞行轨道间的关系和统计分析剔除错误的匹配,提出了一种针对机载重复轨道干涉数据的配准方法,有效解决了机载重复轨道干涉数据的配准问题。首先利用SIFT匹配算法提取一定数量的匹配点,然后利用飞行轨道之间的关系和对匹配点偏移量的统计分析,剔除误匹配的点,完成粗配准,最后使用解析搜索算法完成精配准。本文利用国产CASMSAR系统获取的机载P波段重复轨道干涉数据进行实验,取得了良好的效果。     

基于配准偏移量的InSAR基线估计

根据SAR干涉测量原理,以配准偏移量为观测值,采用非线性最小二乘迭代法对干涉对的基线进行估计,并以ENVISAT卫星在西藏地区获取的两景SAR数据为例,对此基线估计算法进行实验验证。结果表明,该算法能有效地估计基线,减小轨道不精确带来的误差,在一定程度上提高InSAR生成DEM的精度。     

历史数据和强化学习相结合的低频轨迹数据匹配算法

针对低频(采样间隔大于1min)轨迹数据匹配算法精度不高的问题,提出了一种基于强化学习和历史轨迹的匹配算法HMDP-Q,首先通过增量匹配算法提取历史路径作为历史参考经验库;根据历史参考经验库、最短路径和可达性筛选候选路径集;再将地图匹配过程建模成马尔科夫决策过程,利用轨迹点偏离道路距离和历史轨迹构建回报函数;然后借助强化学习算法求解马尔科夫决策过程的最大回报值,即轨迹与道路的最优匹配结果;最后应用某市浮动车轨迹数据进行试验。结果表明:本文算法能有效提高轨迹数据与道路匹配精度;本算法在1min低频采样间隔下轨迹匹配准确率达到了89.2%;采样频率为16min时,该算法匹配精度也能达到61.4%;与IVVM算法相比,HMDP-Q算法匹配精度和求解效率均优于IVVM算法,16min采样频率时本文算法轨迹匹配精度提高了26%。     

多时相双极化合成孔径雷达干涉测量土地覆盖分类方法

综合采用时相、极化和干涉3种维度的SAR数据进行土地覆盖分类。以黑龙江省逊克县多时相ALOS PALSAR数据覆盖区为研究区,利用不同时相极化SAR、干涉SAR信号对地物特征的敏感性,结合后向散射强度和干涉相干的时变特征进行地物解译,发展了基于多时相、多极化、干涉SAR数据的SVM土地覆盖分类方法。研究结果表明,引入双极化SAR中不同极化(HH-HV)间的相干系数,并结合所选择的时相特征、极化特征以及干涉相干特征进行分类,可解决双极化SAR影像中林地与城市及建设用地的混分问题,得到更高精度的土地覆盖分类结果。     

基于RSSI联合算法的二维室内定位系统设计与实现

针对位置指纹匹配算法计算量大导致室内定位精度不高的问题,提出了一种基于接收信号强度指示(RSSI)的联合算法. 该算法以K近邻位置指纹匹配算法为基础算法,加入三角定位辅助算法,首先进行三角定位得出参考区域,再进行位置指纹匹配进行精准定位,有效地提高了定位精度. 使用Android Studio基于Java语言开发了一款集Wi-Fi位置指纹采集与在线定位一体化的软件,并在试验场地进行测试.实验结果表明:该算法定位精度在二维平面内达到 1～3 m,较单一算法定位精度有所提高.      

The study on automatic registration of InSAR images

Interferometric Synthetic Aperture Radar (InSAR) allows production of high resolution DEM and detection of small earth motions using multiple pass SAR data sets obtained by remote sensing satellite. But the whole process has not yet reached sufficient robustness to warrant automated DEM production as commonly produced by stereovision with optical images. The automatic algorithm for precision registration is one of the bottlenecks in InSAR data processing. In this paper, an automatic approach with multi-step image matching algorithm is presented. All procedures are automatically implemented. The experiment is carried out successfully with SIR-C/L-band InSAR data. The triangular piecewise rectification is also advanced in reducing local distortion between the images and processing the large scene image. The primary result has prospect in the precision registration for the repeat-track InSAR data and reveals the potential of the presented automatic strategy.     

The study on automatic registration of InSAR images

Interferometric Synthetic Aperture Radar (InSAR) allows production of high resolution DEM and detection of small earth motions using multiple pass SAR data sets obtained by remote sensing satellite. But the whole process has not yet reached sufficient robustness to warrant automated DEM production as commonly produced by stereovision with optical images. The automatic algorithm for precision registration is one of the bottlenecks in InSAR data processing. In this paper, an automatic approach with multi-step image matching algorithm is presented. All procedures are automatically implemented. The experiment is carried out successfully with SIR-C/L-band InSAR data. The triangular piecewise rectification is also advanced in reducing local distortion between the images and processing the large scene image. The primary result has prospect in the precision registration for the repeat-track InSAR data and reveals the potential of the presented automatic strategy.     

一种改进的浮动车地图匹配算法

现有地图匹配算法应用于低频方式采样的浮动车GPS数据时匹配准确度与匹配效率不能同时兼顾。基于此,本文提出了一种改进的浮动车地图匹配算法,基于改进的自适应电子地图网格划分方法快速确定待匹配定位点候选路段集,基于最短距离权重、车辆航向权重、最短路径权重及轨迹方向权重的总权重准确确定最优匹配路段及匹配点。试验结果表明,该算法在保证匹配效率的同时提高了算法的匹配准确度。     

时空三维相位解缠算法改进研究

三维相位解缠是时序干涉合成孔径雷达（interferometric synthetic aperture radar,InSAR）技术的关键环节之一,解缠结果直接影响时序InSAR地面沉降监测的精度。针对地面沉降严重、地形坡度变化较大的区域,因相位欠采样引起的整周期解缠误差问题,提出了一种基于频域置信度的加权最小二乘相位解缠算法,并以此替代时空三维相位解缠中空间维以相位梯度为权重的加权最小二乘相位解缠算法。通过提高相位坡度变化估计的准确性,进而提高时空三维相位解缠的精度和稳定性。以北京地区地面沉降监测为例进行了验证,结果表明,与经典的时空三维相位解缠算法相比,改进算法得到的沉降监测结果精度更高,特别是对于坡度变化较大、失相干现象明显的沉降漏斗区,其沉降监测精度有明显改善。     

基于地形匹配的InSAR地形变化检测方法研究

针对目前我国InSAR系统中定位定姿设备精度不高的现状,提出了一种基于地形匹配的地形变化检测方法。该方法是InSAR数据应用于地形变化检测的一种新途径,能够在InSAR系统直接定位精度不高的情况下,提高地形变化检测数据处理的自动化程度。