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    重庆时时彩新手群: 基于相位一致性和SIFT的SAR图像配准方法.pdf

    摘要
    申请专利号:

    重庆时时彩单双窍门 www.4mum.com.cn CN201410143117.5

    申请日:

    2014.04.10

    公开号:

    CN103914847A

    公开日:

    2014.07.09

    当前法律状态:

    授权

    有效性:

    有权

    法律详情: 授权|||实质审查的生效IPC(主分类):G06T 7/00申请日:20140410|||公开
    IPC分类号: G06T7/00; G06K9/46 主分类号: G06T7/00
    申请人: 西安电子科技大学
    发明人: 吴艳; 樊建伟; 张庆君; 王凡; 张强
    地址: 710071 陕西省西安市太白南路2号
    优先权:
    专利代理机构: 陕西电子工业专利中心 61205 代理人: 田文英;王品华
    PDF完整版下载: PDF下载
    法律状态
    申请(专利)号:

    CN201410143117.5

    授权公告号:

    ||||||

    法律状态公告日:

    2017.03.29|||2014.08.06|||2014.07.09

    法律状态类型:

    授权|||实质审查的生效|||公开

    摘要

    本发明公开了一种基于相位一致性和SIFT的SAR图像配准方法,主要解决了传统SIFT方法应用于合成孔径雷达SAR图像配准失效或精度较低的问题,本发明实现的步骤是:(1)输入两幅图像;(2)提取SIFT特征;(3)筛选特征点;(4)滤除错误匹配点对;(5)获得几何形变参数;(6)得到配准结果。本发明与现有技术相比,改善了对错误匹配点的滤除能力,增强了对噪声的鲁棒性,从而提高了实测合成孔径雷达SAR图像配准的精度。

    权利要求书

    权利要求书
    1.  一种基于相位一致性和SIFT的SAR图像配准方法,包括如下步骤:
    (1)输入两幅图像:
    任选一幅作为参考图像,将另一幅作为待配准图像;
    (2)提取SIFT特征:
    (2a)生成参考图像和待配准图像的高斯差分尺度空间图像;
    (2b)提取参考图像和待配准图像的特征点;
    (2c)生成参考图像和待配准图像的特征点描述符;
    (3)筛选特征点:
    (3a)按照下式,计算高斯差分尺度空间图像像素点的相位一致性信息:

    其中,P表示高斯差分尺度空间图像像素点的相位一致性信息,Σ(·)表示求和操作,n表示对数加伯Gabor滤波器尺度的标记,W表示频率扩展的权重系数,An表示对数加伯Gabor滤波器在第n尺度下的幅值,Δφn表示对数加伯Gabor滤波器在第n尺度下的相位偏移,ε表示避免分母为零而引入的小数,T表示对数加伯Gabor滤波器的噪声能量,表示仅取正值的运算操作;
    (3b)特征点的相位一致性信息大于0.01时,则将该点作为候选特征点,滤除那些相位一致性小于0.01的特征点;
    (4)滤除错误匹配点对:
    (4a)采用双向匹配方法,滤除候选特征点中的错误特征点,得到参考图像和待配准图像的初始匹配点对集合;
    (4b)根据匹配点对间距离比值相近原则,滤除初始匹配点对集合中的错误匹配点对;
    (5)获得几何形变参数:
    采用最小二乘法,计算参考图像和待配准图像之间的仿射矩阵,得到待配准图像的几何形变参数;
    (6)得到配准结果:
    利用得到的几何形变参数,将待配准图像进行几何变换,得到配准结果。

    2.  根据权利要求1所述的基于相位一致性和SIFT的SAR图像配准方法,其特征在于,步骤(2a)所述的生成参考图像和待配准图像的高斯差分尺度空间图像按下式计算得到:
    Dr=[Gη-Gσ]*Ir
    Ds=[Gη-Gσ]*Is
    其中,Dr,Ds分别表示参考图像和待配准图像的高斯差分尺度空间图像,Gη,Gσ分别表示尺度参数为η和σ的高斯尺度空间图像,η,σ表示高斯差分尺度空间的尺度参数,*表示二维卷积操作,Ir,Is分别表示参考图像和待配准图像。

    3.  根据权利要求1所述的基于相位一致性和SIFT的SAR图像配准方法,其特征在于,步骤(2b)所述的提取参考图像和待配准图像特征点的步骤是:
    第一步,将高斯差分尺度空间图像,按金字塔形式排列,得到金字塔结构的高斯差分图像;
    第二步,用金字塔结构的高斯差分图像中每一个像素点与其所有邻域点比较,当进行对比的像素点是其图像域和尺度域中的极大值或者极小值时,将该像素点作为特征点。

    4.  根据权利要求1所述的基于相位一致性和SIFT的SAR图像配准方法,其特征在于,步骤(2c)所述的生成参考图像和待配准图像的特征点描述符的步骤如下:
    第一步,利用图像差分方法,计算特征点邻域像素的梯度幅值和方向,统计邻域像素的方向,得到方向直方图,从方向直方图中选取其峰值作为特征点的主方向;
    第二步,将参考图像和待配准图像的每个特征点的坐标轴,设置为与特征点主方向的坐标轴一致的方向;
    第三步,以参考图像和待配准图像的特征点为中心,取该特征点周围邻域16×16的窗口,将所取的窗口分解成16个4×4的子窗口;
    第四步,利用图像差分方法,计算每个子窗口内像素点的梯度幅值和方向;
    第五步,将0°~44°、45°~89°、90°~134°、135°~179°、180°~224°、225°~269°、270°~314°、315°~359°的八个方向,作为8个梯度方向;
    第六步,将每个子窗口内的像素点划归到与其方向一致的8个梯度方向内,将所有相同梯度方向上的像素点梯度幅值相加,将相加后的梯度幅值,作为每个梯度方向上的梯度幅值;
    第七步,依次将16个子窗口获得的8个梯度方向上的梯度幅值,存放在一个128维的列矢量中,将该列矢量作为特征描述符。

    5.  根据权利要求1所述的基于相位一致性和SIFT的SAR图像配准方法,其特征在于,步骤(4a)所述的双向匹配方法的步骤如下:
    第一步,将参考图像和待配准图像所有特征点分别存放在集合M和Q中,对参考图像中的特征点与待配准图像特征点进行正向匹配,对待配准图像中的特征点与参考图像特征点进行逆向匹配;
    第二步,正向匹配:从参考图像特征点集合M中任意选取一个特征点a,利用向量运算准则,计算特征点a与待配准图像特征点集合Q中所有特征点的欧式距离,将得到的欧式距离按从大到小排序,选取欧式距离最大值δ对应的待配准图像特征点b和欧式距离次最大值β对应的待配准图像特征点c,若δ<0.8β,则将待配准图像特征点b作为与参考图像特征点a的匹配点;
    第三步,逆向匹配:对于待配准图像中的特征点b,采用向量运算准则,计算特征点b与参考图像特征点集合M中所有特征点的欧式距离,将得到的欧式距离按从大到小排序,选取欧式距离最大值γ对应的参考图像特征点a和欧式距离次最大值λ对应的参考图像特征点d,若γ<0.8λ,将参考图像特征点a作为与待配准图像特征点b的匹配点;
    第四步,比较最大值δ与最大值γ的大小,若两者相等,将参考图像特征点a和待配准图像特征点b作为匹配点对;
    第五步,遍历参考图像和待配准图像所有特征点,重复第二、第三、第四步,得到参考图像和待配准图像的初始匹配点对集合。

    6.  根据权利要求1所述的基于相位一致性和SIFT的SAR图像配准方法,其特征在于,步骤(4b)所述的匹配点对间距离比值相近原则的步骤如下:
    第一步,选取参考图像和待配准图像初始匹配点对集合Ψ={(u1,v1)(u2,v2),...,(uk,vk),…}中任意一对匹配点(uk,vk),分别计算参考图像特征点uk与参考图像剩余特征点间的欧式距离、待配准图像特征点vk与待配准图像剩余特征点间的欧式距离,其中,k表示匹配点对的标记符号;
    第二步,用参考图像特征点uk与参考图像剩余特征点间的欧式距离,除以待配准图像特征点vk与待配准图像剩余特征点间的欧式距离,得到欧式距离比向量;
    第三步,将欧式距离比向量所有元素相加,用相加后的欧式距离比,除以欧式距离比向量的元素个数,得到欧式距离比平均值;
    第四步,遍历参考图像和待配准图像中所有的匹配点对,重复第二和第三步,得到所有匹配点的距离比平均值,将距离比平均值按从大到小排序,从中选出距离比平均值的最大值ζmax;
    第五步,将距离比平均值大于0.93倍距离比平均值最大值ζmax的第k对匹配点,作为正确匹配点对。

    关 键 词:
    基于 相位 一致性 SIFT SAR 图像 方法
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