[发明专利]基于改进SIFT的光学与SAR影像配准方法、设备及存储介质

权利要求书

1.一种基于改进SIFT的光学与SAR影像配准方法，其特征在于包括：

光学和SAR影像进行预处理；

利用经典SIFT算法分别获取光学和SAR影像的关键点，并设置关键点的主方向值；

利用经典SIFT算法分别对所述光学和SAR影像的关键点进行描述符生成；

对已生成的光学和SAR影像关键点的描述符分别进行幅值增强处理；

用归一化互相关系数作为相似性测度，对幅值增强后的光学和SAR影像关键点的描述符进行匹配，获取初始匹配点。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于还包括基于角度约束和尺度约束提纯法优化初始匹配点，采用以下三种优化方法之一优化：

优化方法1：采用尺度约束提纯法优化；

优化方法2：先采用角度约束提纯法优化，然后采用尺度约束提纯法优化；

优化方法3：先采用尺度约束提纯法优化，然后采用角度约束提纯法优化。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于所述角度约束提纯法具体过程是：

根据初始匹配点的同名特征点(l_i,r_j)的视差(dx、dy)构建角度特征并以角度特征为聚类特征，建立角度特征空间，通过k-均值聚类分析，即可对所述初始匹配点进行误匹配剔除。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于所述尺度约束提纯法具体过程是：

计算到初始匹配点的每对同名特征点(l_i,r_j)，定义每对同名特征点之间的尺度比为：

其中l_i,r_j分别对应光学的同名特征点、SAR影像数据的同名特征点；σ_i和σ′_j分别表示每对同名特征点的尺度，i＝1,2,...,m；j＝1,2,...,n；

令为所有匹配对尺度比的平均值，将上式改写为：其中，W表示尺度约束阈值，通常取值0.1～1。

利用上式，对所述初始匹配点中不满足尺度约束准则的初始匹配点对进行剔除，进行初始匹配点优化。

5.根据权利要求1至4之一所述的方法，其特征在于所述幅值增强公式为：

Q＝{q₁,q₂,...,q₁₂₈},

其中，Q＝{q₁,q₂,...,q₁₂₈}表示特征描述符128维的幅值强度；T表示设定阈值，通常取值0.2～1。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于所述预处理包括：

获取同一地区的经过系统几何校正的星载光学和SAR影像；

利用DEM数据对SAR影像进行地形补偿修正；

利用光学和SAR影像空间参考中的地理坐标，建立影像之间的几何关系，构造粗校正模型，进行粗纠正。

7.一种基于改进SIFT算法的光学与SAR影像配准设备，其特征在于包括处理器，适于实现各指令；以及存储设备，适于存储多条指令，所述指令适于由处理器加载并执行上述权利要求1至6任意一项所述的方法。

8.一种存储介质，其中存储有多条指令，所述指令适用于由处理器加载并执行如权利要求1至6任意一项所述的方法的步骤。