[发明专利]基于SIFT和归一化互信息的SAR图像配准方法

摘要

本发明提供了一种基于SIFT和归一化互信息的SAR图像配准方法，实现过程是(1)输入基准图像I1和待配准图像I2，分别进行预处理；(2)用MM‑SIFT方法对预处理后的I1和I2进行特征提取，得到初始特征点对Fc和SIFT特征向量Fv1、Fv2；(3)用Fv1、Fv2进行初始匹配；(4)用单应矩阵模型的RANSAC策略对Fc进行二次筛选，得到最终正确的匹配点对Fm，采用最小二乘法求出配准参数pr；(5)用仿射变换对I2进行空间变换，经插值和重采样，得到粗配准后的图像I3；(6)使用pr作为归一化互信息配准的初始值，采用归一化互信息方法对I1和I2进行精配准，求得最终配准参数pr1，并输出配准后的图像I4。本发明快速、有效和稳定，提高了SAR图像配准的精度和鲁棒性。

主权项

基于SIFT和归一化互信息的SAR图像配准方法，其特征在于：包含以下步骤：步骤1：输入两幅SAR图像，其中，一幅是基准图像I1，另一幅是待配准图像I2，对两幅SAR图像分别进行预处理，首先采用瑞利分布，增强系数为0.2对两幅SAR图像基准图像I1、待配准图像I2进行限制对比度直方图均衡增强，然后采用db1小波，分解层数为2～3进行小波分解；步骤2：用MM‑SIFT方法对预处理后的两幅SAR图像分别进行特征提取，得到初始特征点对Fc和SIFT特征向量Fv1、Fv2；步骤3：用SIFT特征向量Fv1、Fv2进行初始匹配；步骤4：用单应矩阵模型的RANSAC策略对初始特征点对Fc进行二次筛选，得到最终正确的匹配点对Fm，然后采用最小二乘法求出配准参数pr；步骤5：用仿射变换对待配准图像I2进行空间变换，然后经过插值和重采样，得到粗配准后的图像I3；步骤6：使用上述配准参数pr作为归一化互信息配准的初始值，采用归一化互信息方法对两幅SAR图像基准图像I1和粗配准后的图像I3进行精配准，求得最终配准参数pr1，并且输出配准后的图像I4。