[发明专利]一种基于特征点的SAR影像配准方法

说明书

本发明的提供一种基于特征点的SAR影像配准方法，包括，对SAR影像图进行灰度值预处理，使用SURF算子来探测特征点；SAR影像图包括主影像和辅影像；计算主辅影像各点的相关系数以及方位向和距离向的偏移量；相关系数的极值最大值的点为最佳匹配点；获取最佳匹配点的坐标与方位向和距离向的偏移量相加后的第一偏移值；根据最佳匹配点的坐标和第一偏移值，通过进行主、辅影像之间的几何转换参数；将最佳匹配点在主影像的坐标和转换参数进行计算得到第二偏移值，当第二偏移值减去第一偏移值后大于预设的阈值，则删除超过阈值的最佳匹配点；将剩余最佳匹配点的坐标和转换参数重复迭代计算，当所有最佳匹配点均未超阈值时，得到最终的转换参数，完成配准。

技术领域

本发明涉及技术领域，具体涉及一种基于特征点的SAR影像配准方法。

背景技术

合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)影像配准是合成孔径雷达干涉测量(Interferometric SAR,InSAR)数据处理的一个关键步骤，是生成良好干涉图的必要条件，但是由于各种因素，导致精确的配准非常困难。常规的配准方法是在主强度图上按照一定的间距规则选取控制点，即规则点(Regular Points,RP)。由于规则点的选取不考虑地面的散射特性，在具有较高相干性的区域效果较好，但在实际应用中，规则点经常位于低相干/失相干区域(例如大面积的水域、植被茂密的森林或季节变化的农业区域等)，导致配准存在计算量大、误匹配率高以及可靠性低等缺陷。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术中的缺点与不足，提供一种基于特征点的SAR影像配准方法。

本发明的一个实施例提供一种基于特征点的SAR影像配准方法，包括：

对SAR影像图进行灰度值预处理，SAR影像图灰度值预处理后使用SURF算子来探测特征点；所述SAR影像图包括主影像和辅影像；

从主影像中选取参考窗口，在辅影像选取搜索窗口，根据主影像的各点的灰度值、辅影像的各点的灰度值、主影像的平均灰度值以及辅影像的平均灰度值，计算所述参考窗口在搜索窗口各点的相关系数以及方位向和距离向的偏移量；将所述相关系数的极值最大值所在的点确定为最佳匹配点；

获取所述最佳匹配点在主影像的坐标与所述最佳匹配点的方位向和距离向的偏移量相加后的第一偏移值；

根据所述最佳匹配点在主影像的坐标主影像的坐标和第一偏移值，通过进行最小二乘多项式计算主、辅影像之间的几何转换参数；

将所述最佳匹配点在主影像的坐标和转换参数进行最小二乘多项式计算得到第二偏移值，当第二偏移值减去第一偏移值后大于预设的阈值，则删除超过阈值的所述最佳匹配点；

将没有超过阈值的所述最佳匹配点在主影像的坐标和转换参数重新进行最小二乘多项式计算的转换参数，重复迭代计算，当所有所述最佳匹配点均未超阈值时，得到最终的转换参数，完成配准。

相对于现有技术，本发明的一种基于特征点的SAR影像配准方法首先对SAR的主影像图和辅影像图进行灰度值处理，灰度值处理后，使用SURF算子提取影像图中的特征点，然后在主影像中选取参考窗口，在辅影像选取搜索窗口，根据主影像和辅影像的灰度值计算参考窗口在搜索窗口各点的相关系数以及方位向和距离向的偏移量得到最佳匹配点，通过最佳匹配点的坐标和第一偏移值进行最小二乘多项式计算，得到主辅影响之间的转换参数，然后再通过转换参数和最佳匹配点的坐标进行最小二乘多项式计算，得到第二偏移值，对第一偏移值和第二偏移值进行比较，若第一偏移值和第二偏移值之间差值大于预设的阈值，则删除超过阈值的最佳匹配点，然后进行重复迭代计算，当所有所述最佳匹配点均未超阈值时，得到最终的转换参数，完成配准。利用特征点对SAR影像进行配准，获取的相关系数无论在峰值还是整体分布上，特征点要比同条件下的规则点的要高很多，稳健性更强，偏移量的分布更集中于0，偏移量表现的更加稳定可靠。