[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

说明书

本发明涉及遥感影像处理技术领域，尤其是一种光学与SAR影像配准方法、设备及存储介质。本发明包括光学和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；最后同时引入角度约束和尺度约束提纯法剔除误匹配，获取更加优化、精确的匹配结果。

技术领域

本发明涉及遥感影像处理技术领域，尤其是一种光学与SAR影像配准方法、设备及存储介质。

背景技术

随着遥感影像技术的发展，合成孔径雷达(SAR)和光学传感器系统大量涌现，为同一地区的对地观测提供了多种影像数据。SAR影像反映结构信息良好，且具有全天时、全天候、穿透性强等优点，相对于光学影像具有更大的侦察范围，但影像不包含光谱信息，且目标的微波反射特性常导致相同物体的SAR影像呈现不同的表现形式，图像解译较难。光学影像直接对目标进行成像，含有丰富的光谱信息，更符合人类解译，但受大气衰弱、天气变化的影响较大。因此，为了获取地物的完整信息，提高对目标描述、解译的准确性，通常需要对光学影像和SAR影像进行融合处理。在进行图像融合之前，图像配准是必须的关键步骤。

由于成像机理的不同，光学与SAR影像存在严重的灰度变化和几何差异，因此传统的基于灰度的配准方法难以取得满意的结果。而基于不变特征的配准方法从图像中提取稳定的特征进行匹配，更适合SAR与光学影像的配准。

在基于不变特征的配准方法中，Lowe在2004年提出了SIFT算法，该算法具有旋转、缩放及仿射不变性，对噪声及视角变换具有一定的稳定性。部分学者对SIFT算法进行了改进并应用于光学与SAR影像的配准中，但结果仍然不太稳定，或不能广泛适用于分辨率差异较大的星载光学和SAR遥感影像。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是：针对现有技术存在的问题，提供一种光学与SAR影像配准方法、设备及存储介质。

本发明采用的技术方案如下：

一种基于改进SIFT的光学与SAR影像配准方法包括：

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。

进一步的，所述的方法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。

进一步的，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。

进一步的，所述尺度约束提纯法具体过程是：