[发明专利]一种基于空间稀疏度和SIFT特征提取的快速图像配准实现方法

权利要求书

1.一种基于空间稀疏度和SIFT特征提取的快速图像配准实现方法，其特征在于：包括如下步骤：

(1)输入在不同时间获取的同一地区的两幅多时相SAR图像，分别记作参考图和待匹配图，对参考图和待匹配图的每个像素点计算稀疏度，挑选稀疏度高的像素点所在的区域作为稀疏区域，分别记作Mask_R和Mask_S；

(2)分别对参考图稀疏区域Mask_R和待匹配图稀疏区域Mask_S提取SIFT特征点，得到参考图和待匹配图SIFT特征点集分别记为{R_m}、{S_n}；

(3)对参考图和待匹配图上提取到的SIFT特征点集{R_m}和{S_n}进行特征匹配，得到粗匹配特征对{(pq)_i}，参考图和待匹配图中的粗匹配点集分别为{p_i}和{q_i}，i表示匹配对的索引号；

(4)利用随机一致性估计算法对粗匹配结果去除误匹配对，去除误匹配对后参考图和待匹配图保留下来的特征点对集合记为{(PQ)_i}，此时参考图和待匹配图中各自保留下来特征点分别为{P_i}、{Q_i}，其中i表示匹配对的索引号；

(5)利用参考图和待匹配图的匹配点集{P_i}和{Q_i}，通过仿射变换得到仿射变换参数，最后根据仿射变换参数对两幅图像配准。

2.根据权利要求1所述的一种基于空间稀疏度和SIFT特征提取的快速图像配准实现方法，其特征在于：所述的步骤(1)，包括如下步骤：

1)分别对参考图R和待匹配图S进行两层小波分解，小波基取db1，得到参考图和待匹配图的细节分量图，分别记为R_db1、S_db1；

2)对参考图细节分量图和待匹配图细节分量图的每一个像素点计算方差系数，然后以当前像素点为中心、取一个大小为m*m的邻域计算方差，即可得到当前像素点的方差系数CV；设定一个阈值T_cv，它与SAR图像的方差系数呈T_cv＝β·CV的线性关系,其中β为线性系数；由阈值T_cv可得到二值化的方差系数矩阵CV_mask：

CV_mask=1,CV>Tcv0,CV<=Tcv]]>

计算出参考图和待匹配图二值化的方差系数矩阵，分别记为CV_mask_R和CV_mask_S；

3)对参考图的方差系数矩阵细化处理来得到细化矩阵T_R，同样对待匹配图方差系数矩阵细化处理得到细化矩阵T_S；

4)计算参考图和待匹配图的稀疏矩阵；

5)挑选稀疏矩阵中稀疏度值最大的前20％像素点作为稀疏度点，稀疏点膨胀处理即得到了稀疏区域。