本文選題：SAR圖像 + SIFT　； 參考：《西安電子科技大學(xué)》2014年碩士論文

【摘要】：圖像配準(zhǔn)就是將在不同時(shí)間、不同傳感器、不同視角及不同成像條件下獲取的同一場景下的多幅圖像進(jìn)行匹配和疊加的過程。圖像配準(zhǔn)技術(shù)是圖像處理的關(guān)鍵技術(shù)之一,已被廣泛應(yīng)用于遙感數(shù)據(jù)分析、計(jì)算機(jī)視覺、醫(yī)學(xué)圖像分析、地理探測及模式識別眾多領(lǐng)域。合成孔徑雷達(dá)(SAR)具有全天時(shí)全天候的工作狀態(tài)、遠(yuǎn)距離高分辨、強(qiáng)大的穿透能力等優(yōu)點(diǎn),其應(yīng)用已經(jīng)深入到軍事和民用的各個(gè)領(lǐng)域分支。但是由于SAR圖像中斑點(diǎn)噪聲的存在,對后期SAR圖像的理解與解譯工作帶來了極大的困難,使得已經(jīng)有效運(yùn)用于光學(xué)遙感圖像配準(zhǔn)算法處理SAR圖像時(shí)效果不佳。本文通過分析國內(nèi)外配準(zhǔn)技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀和SAR圖像的特點(diǎn),提出了利用SAR圖像中豐富的結(jié)構(gòu)信息來獲取結(jié)構(gòu)區(qū)域,再對這些區(qū)域提取SIFT特征點(diǎn)實(shí)現(xiàn)圖像配準(zhǔn),通過實(shí)驗(yàn)證明了算法的可行性。本文的完成的工作如下:1.提出了一種基于塊匹配和SIFT特征的SAR圖像配準(zhǔn)方法。由于相干斑噪聲的存在不僅破壞了成像的灰度分布而且削弱了目標(biāo)特性,使得SAR圖像配準(zhǔn)的特征提取和特征匹配過程受到干擾。該算法利用基于PPB距離的塊匹配算法來分析SAR圖像的多方向結(jié)構(gòu)區(qū)域,對穩(wěn)定性高、結(jié)構(gòu)信息豐富的多方向結(jié)構(gòu)區(qū)域提取SIFT特征點(diǎn),有效削弱了相干斑的干擾,降低了匹配錯(cuò)誤率。2.提出了一種基于結(jié)構(gòu)稀疏度和SIFT特征提取的快速SAR圖像配準(zhǔn)方法。該方法利用圖像的細(xì)化結(jié)構(gòu)和方向結(jié)構(gòu)特征得到各像素點(diǎn)的結(jié)構(gòu)稀疏度,再對圖像中結(jié)構(gòu)稀疏區(qū)域提取SIFT特征點(diǎn)完成特征匹配,并利用隨機(jī)一致性估計(jì)算法濾除錯(cuò)誤匹配對。該算法有效地降低了匹配錯(cuò)誤率,提升了配準(zhǔn)速率。
[Abstract]:Image registration is the process of matching and superposing multiple images in the same scene at different time, different sensor, different angle of view and different imaging conditions. Image registration is one of the key techniques in image processing. It has been widely used in remote sensing data analysis, computer vision, medical image analysis, geographical detection and pattern recognition. Synthetic Aperture Radar (SAR) has many advantages such as all-day, all-weather, long range and high resolution, strong penetration ability and so on. It has been widely used in military and civilian fields. However, due to the presence of speckle noise in SAR images, it is very difficult to understand and interpret SAR images in the later stage, which makes the image registration algorithm for optical remote sensing images less effective in processing SAR images. Based on the analysis of the development of registration technology and the characteristics of SAR images at home and abroad, this paper proposes to obtain structural regions by using rich structural information in SAR images, and then extract SIFT feature points from these regions to achieve image registration. The feasibility of the algorithm is proved by experiments. The work accomplished in this paper is as follows: 1. A SAR image registration method based on block matching and SIFT features is proposed. Because the presence of speckle noise not only destroys the gray distribution of the image but also weakens the target characteristics, the feature extraction and feature matching process of SAR image registration is disturbed. The block matching algorithm based on PPB distance is used to analyze the multi-directional structural region of SAR image. The SIFT feature points are extracted from the multi-directional structural region with high stability and rich structure information, which effectively weakens the interference of speckle. Reduced matching error rate. 2. 2. A fast SAR image registration method based on structural sparsity and SIFT feature extraction is proposed. In this method, the thinning structure and directional structure feature of the image are used to obtain the structural sparsity of each pixel, then the SIFT feature points are extracted from the sparse region of the image to complete the feature matching, and the random consistency estimation algorithm is used to filter out the error matching pairs. The algorithm can effectively reduce the matching error rate and improve the registration rate.
【學(xué)位授予單位】：西安電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：TN957.52

【共引文獻(xiàn)】

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本文編號：1965386