[发明专利]山区SAR图像的匹配方法及系统

权利要求书

1.一种山区SAR图像的匹配方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取等效视数，并根据所述等效视数确定Non-local滤波器的参数，并通过所述Non-local滤波器分别对基准图和实时图进行滤波；

通过尺度不变特征转换SIFT算法分别提取滤波后的基准图的SIFT特征和滤波后的实时图的SIFT特征，并将所述基准图的SIFT特征存储以建立基准图特征模板库；

根据SIFT算法将所述实时图的SIFT特征与所述基准图特征模板库进行匹配，并通过随机抽样一致方法处理之后输出匹配结果。

2.根据权利要求1所述的山区SAR图像的匹配方法，其特征在于，所述等效视数通过如下公式计算：

L=[E(I)]2var(I),]]>

其中，I为SAR图像，E(I)为I的均值，var(I)为I的方差，L为等效视数。

3.根据权利要求1所述的山区SAR图像的匹配方法，其特征在于，所述通过SIFT算法分别提取滤波后的基准图的SIFT特征和滤波后的实时图的SIFT特征，进一步包括：

在构建高斯金字塔时，将初始组设为0，并跳过对SAR图像插值的步骤。

4.根据权利要求1所述的山区SAR图像的匹配方法，其特征在于，所述根据所述等效视数确定Non-local滤波器的参数，进一步包括：

根据所述等效视数评估所述SAR图像的质量，并根据所述SAR图像的质量确定Non-local滤波器的参数。

5.一种山区SAR图像的匹配系统，其特征在于，包括：

滤波模块，所述滤波模块用于获取等效视数，并根据所述等效视数确定Non-local滤波器的参数，并通过所述Non-local滤波器分别对基准图和实时图进行滤波；

提取模块，所述提取模块用于通过尺度不变特征转换SIFT算法分别提取滤波后的基准图的SIFT特征和滤波后的实时图的SIFT特征，并将所述基准图的SIFT特征存储以建立基准图特征模板库；

匹配模块，所述匹配模块用于根据SIFT算法将所述实时图的SIFT特征与所述基准图特征模板库进行匹配，并通过随机抽样一致方法处理之后输出匹配结果。

6.根据权利要求5所述的山区SAR图像的匹配系统，其特征在于，所述等效视数通过如下公式计算：

L=[E(I)]2var(I),]]>

其中，I为SAR图像，E(I)为I的均值，var(I)为I的方差，L为等效视数。

7.根据权利要求5所述的山区SAR图像的匹配系统，其特征在于，所述提取模块通过SIFT算法分别提取滤波后的基准图的SIFT特征和滤波后的实时图的SIFT特征，进一步包括：

在构建高斯金字塔时，将初始组设为0，并跳过对SAR图像插值的步骤。

8.根据权利要求5所述的山区SAR图像的匹配系统，其特征在于，所述滤波模块用于根据所述等效视数评估所述SAR图像的质量，并根据所述SAR图像的质量确定Non-local滤波器的参数。