SAR立體影像匹配關鍵技術研究
本文選題:SAR立體影像 + 核線影像 ; 參考:《中國礦業(yè)大學》2017年博士論文
【摘要】:雷達立體測量是SAR進行大面積地形測量的主要技術手段之一。雷達立體測量利用不同入射角獲取的SAR立體影像間同名點進行地表三維信息提取。然而,由于SAR影像上存在固有的斑點噪聲和SAR立體影像間存在較大的幾何差異與輻射差異,導致SAR立體影像間的同名點自動提取困難。因此,研究SAR立體影像匹配方法,完成不同角度的SAR影像間同名點自動提取,無論對于提高雷達立體測量的地形測量精度,還是推動雷達立體測量大面積地形測量的自動化程度,均具有重要意義;诖,本文從SAR立體影像近似核線約束、多特征匹配和顧及匹配窗口信息量的相關匹配三方面開展研究。本文的主要貢獻和創(chuàng)新如下:(1)研究遙感影像的核線定義,探討SAR立體影像間的近似核線。研究了星載SAR影像范圍內的近似核線形式,同時引入星載SAR斜地距幾何關系,提出星載SAR的近似核線影像生成方法。研究了機載SAR影像范圍內的近似核線形式,同時引入機載斜地距幾何關系,提出機載SAR的近似核線影像生成方法。實驗表明上述方法均能有效消除影像間的上下視差。研究物方空間的投影基準面核線模型,發(fā)展一種改進的星載SAR近似核線影像生成方法。該方法利用物方空間不同基準面的核線近似平行特性,在核線生成過程中引入外部DEM。實驗結果表明該方法既能保證星載SAR近似核線影像的上下視差精度,又能減弱星載SAR近似核線影像間的幾何差異,進一步縮短匹配搜索范圍。(2)SAR影像乘性斑點噪聲影響特征主方向提取的準確性和特征描述子的分辨能力;特征匹配易受相似性紋理影響,且單一特征獲取的匹配點數(shù)量較少,匹配成功率低。針對這些問題,提出一種三角形多條件約束的多特征匹配方法。該方法利用比值梯度替代差值梯度,融合最大穩(wěn)定極值區(qū)域(Maximally Stable Extremal Regions,MSER)算法和尺度不變特征變換(Scale Invariant Feature Transform,SIFT)算法獲取較多的穩(wěn)定特征匹配點,然后在穩(wěn)定特征匹配點構建的三角形特征空間、特征尺度和特征方向多條件約束下,進行剩余特征匹配。以機載SAR立體影像進行實驗,實驗證明該算法能有效增加匹配點數(shù)量,提高匹配成功率。針對SAR影像信噪比低引起的特征提取階段噪聲點多和特征匹配點集中在紋理信息豐富區(qū)域的問題,提出一種幾何約束的SAR立體影像匹配方法。方法通過在多視處理后的影像上進行SIFT特征匹配,然后在構建的投影變換幾何約束和格網(wǎng)控制下進行匹配傳播。實驗驗證了方法在匹配效率、匹配精度以及匹配點的空間分布方面的優(yōu)越性。(3)針對SAR立體影像間的幾何差異的影響,提出一種核線約束的自適應窗口匹配方法。方法利用外部高程信息和影像參數(shù)進一步縮短核線約束的搜索范圍,采用歸一化相關和(Summed Normalized Cross Correlation,SNCC)進行匹配,匹配過程中進行匹配窗口自適應擴展,以減弱SAR立體影像的幾何差異影響。采用TerraSAR-X聚束立體影像進行實驗,表明本文方法在山地區(qū)域、高對比度區(qū)域均能增加正確匹配點,提高匹配正確率。提出一種SAR立體影像匹配的視差圖融合方法。受影像紋理信息的影響,不同尺寸的匹配窗口進行歸一化相關系數(shù)(Normalized Cross Correlation,NCC)匹配,獲取的視差不同,為了對視差進行優(yōu)選,充分利用左右一致性約束和信噪比兩種置信測度的優(yōu)勢,提出一種新的置信測度,評價視差的置信水平。在此基礎上,提出一種視差圖融合策略,對不同尺寸匹配窗口獲取的視差圖進行融合,融合時既考慮視差本身的置信水平,也兼顧其鄰域視差的影響。實驗表明該方法能有效提高SAR立體影像三維信息提取精度。(4)利用覆蓋同一地區(qū)的升軌立體影像和降軌立體影像進行DEM提取實驗。在多特征匹配研究的基礎上,設計一種區(qū)域網(wǎng)多航帶影像連接點自動選取方法,實驗證明了該方法可為區(qū)域網(wǎng)平差提供分布均勻的有效連結點。然后結合SAR近似核線影像和SAR相關匹配的研究,設計一種影像自動匹配方法,實驗表明該方法提取的DEM中誤差約為7米。
[Abstract]:Radar stereo measurement is one of the main technical means for large area topographic measurement by SAR. Radar stereo measurement uses the same name points of SAR stereoscopic images obtained from different incident angles to extract the three-dimensional information of the surface. However, there is a large geometric difference and radiation difference between the intrinsic speckle noise and the SAR stereoscopic image on the SAR image. It is difficult to automatically extract the same name points between the SAR stereoscopic images. Therefore, it is important to study the SAR stereo image matching method and complete the automatic extraction of the homonym points between different SAR images. The main contributions and innovations of this paper are as follows: (1) study the nuclear line definition of remote sensing images, explore the approximate nuclear lines between SAR stereoscopic images, and study the approximation in the range of spaceborne SAR images. In the form of nuclear line, the geometric relation of spaceborne SAR slope is introduced, and an approximate nuclear line image generation method for Spaceborne SAR is proposed. The approximate nuclear line form in the range of airborne SAR image is studied. At the same time, the geometric relation of airborne oblique distance is introduced, and an approximate nuclear line image generation method for airborne SAR is proposed. The experiment shows that the above method can effectively eliminate the image. The projection datum line model of the square space of the object space is studied to develop an improved image generation method for the spaceborne SAR approximation nuclear line. This method uses the nuclear lines of different datum planes in the square space to approximate the parallel characteristics. In the process of generating the nuclear line, the external DEM. experiment results show that the method can not only guarantee the spaceborne SAR approximate nuclear line. The upper and lower parallax accuracy of the image can also reduce the geometric difference between the spaceborne SAR approximate nuclear line images, and further shorten the matching search range. (2) the multiplicative speckle noise of the SAR image affects the accuracy of the feature extraction and the resolution of the feature descriptor; the feature matching is easily affected by the phase resemblance texture and the number of matching points obtained by the single feature. This method uses the ratio gradient to replace the difference gradient, and combines the maximum stable extremal region (Maximally Stable Extremal Regions, MSER) algorithm and the scale invariant feature transform (Scale Invariant Feature Transform, SIFT). The algorithm obtains more stable feature matching points, and then performs the residual feature matching under the constraints of the feature and characteristic directions in the triangular feature space constructed by the stable feature matching points. The experiment is carried out by the airborne SAR stereo image. The experiment shows that the algorithm can increase the number of matching points effectively and improve the matching success rate. For the SAR shadow, the algorithm is proved to be effective. A geometric constraint SAR stereo matching method is proposed in the feature extraction phase, which is caused by low SNR and the feature matching points are concentrated in the rich area of texture information. The method is used to match the SIFT feature on the image after the multi view processing, and then the geometric constraint of the projected transformation and the grid control are used. The superiority of the method in matching efficiency, matching precision and the spatial distribution of matching points is verified experimentally. (3) an adaptive window matching method for nuclear line constraints is proposed in view of the influence of geometric differences between SAR stereoscopic images. The method uses external Gao Cheng information and image parameters to further shorten the search of nuclear line constraints. The cable range is matched by normalized correlation and (Summed Normalized Cross Correlation, SNCC), and the matching window is adaptively extended to reduce the geometric difference influence of the SAR stereoscopic image. The experiment is carried out by the TerraSAR-X bunching stereoscopic image, which shows that this method can increase the positive in the high contrast area in the mountain area. To match points and improve the correct rate of matching, a fusion method of parallax graph for SAR stereo matching is proposed. Under the influence of image texture information, the matching window of different sizes is matched by the normalized correlation coefficient (Normalized Cross Correlation, NCC), and the parallax is different. In order to optimize the parallax and make full use of the left and right conformance With the advantages of two confidence measures, a new confidence measure is proposed to evaluate the confidence level of the parallax. On this basis, a parallax graph fusion strategy is proposed to fuse the parallax graphs obtained from different size matching windows. The fusion of parallax itself is considered and the effect of its neighborhood parallax is taken into account. The method can effectively improve the 3D information extraction accuracy of SAR stereoscopic images. (4) DEM extraction experiments are carried out by using the stereo image of the same area and the stereoscopic image of the rails. On the basis of the multi feature matching research, an automatic selection method is designed for the area network multi flight band image connection point. The experiment proves that this method can be used as a regional network. The adjustment provides an effective continuous node with uniform distribution. Then, an automatic image matching method is designed based on the research of SAR approximation nuclear line image and SAR correlation matching. The experiment shows that the error extracted by this method is about 7 meters.
【學位授予單位】:中國礦業(yè)大學
【學位級別】:博士
【學位授予年份】:2017
【分類號】:TN957.52
【相似文獻】
相關期刊論文 前10條
1 郭海濤;徐青;叢鳳波;張保明;;基于雙視線特征感知編組的影像匹配方法[J];計算機應用;2010年08期
2 李國;范大昭;郭海濤;;一種改進的自適應遺傳算法在影像匹配中的應用[J];測繪科學;2009年05期
3 唐敏;李永樹;李歆;劉波;;無人機影像局部增強方法及其在影像匹配中的應用[J];國土資源遙感;2013年04期
4 吉大純;李學軍;侯金寶;;影像匹配中的若干基本問題研究[J];計算機技術與發(fā)展;2010年05期
5 邱振戈;影像匹配算法模型[J];測繪學院學報;2000年02期
6 靳建立;范永弘;紀松;;基于面特征的整體影像匹配方法[J];測繪通報;2008年09期
7 鄒崢嶸;謝萍;劉明選;肖奇;;基于相對定向和三角形約束的近景影像匹配[J];測繪工程;2011年05期
8 陳衛(wèi)平;周曉敏;閔曉鳳;張敏;;基于數(shù)字正射影像的影像匹配更新及精度探討[J];測繪與空間地理信息;2011年06期
9 陶翊婷;;基于相關系數(shù)法的影像匹配研究[J];科協(xié)論壇(下半月);2012年07期
10 周時倫;;最小二乘影像匹配算法的實現(xiàn)與研究[J];信息通信;2013年04期
相關會議論文 前10條
1 耿則勛;;影像匹配中核線影像的快速生成算法[A];新世紀 新機遇 新挑戰(zhàn)——知識創(chuàng)新和高新技術產(chǎn)業(yè)發(fā)展(上冊)[C];2001年
2 李國;郭海濤;范大昭;余磊;張振;;一種基于遺傳算法的高速影像匹配方法[A];2007系統(tǒng)仿真技術及其應用學術會議論文集[C];2007年
3 王宇宙;趙宗濤;齊顯峰;;仿射不變局部特征寬基線影像匹配[A];信號與信息處理技術第三屆信號與信息處理全國聯(lián)合學術會議論文集[C];2004年
4 沈晶;楊學志;;基于邊緣保持分水嶺算法的SAR海冰圖像分割[A];計算機技術與應用進展·2007——全國第18屆計算機技術與應用(CACIS)學術會議論文集[C];2007年
5 郝衛(wèi)東;熊鄴;曲蘭英;周志麗;;一種降低手機SAR的設計[A];2009年全國天線年會論文集(下)[C];2009年
6 李乃強;宋小虎;;最小二乘影像匹配的實現(xiàn)和分析[A];江蘇省測繪學會2007年學術年會論文集[C];2008年
7 方勇;;綜合多視角SAR圖像改正遮蔽區(qū)試驗[A];第十三屆全國遙感技術學術交流會論文摘要集[C];2001年
8 于明成;許稼;彭應寧;;SAR多普勒中心快速解模糊的新方法[A];第十二屆全國信號處理學術年會(CCSP-2005)論文集[C];2005年
9 戴爾燕;金亞秋;;多軌道飛行全極化SAR圖像對目標的立體重構[A];第二屆微波遙感技術研討會摘要全集[C];2006年
10 常本義;高力;;SAR單圖像定位原理[A];中國科協(xié)2001年學術年會分會場特邀報告匯編[C];2001年
相關重要報紙文章 前10條
1 張顯峰;機載干涉SAR:掀起測繪革命[N];科技日報;2004年
2 鐘勇;國內首套SAR測圖系統(tǒng)通過評審[N];中國測繪報;2010年
3 葛進;日開發(fā)出新型立體影像顯示技術[N];科技日報;2008年
4 陸文;立體影像撲克展現(xiàn)青藏鐵路沿線風光[N];人民鐵道;2007年
5 韓青秀 DigiTimes;臺工研院研發(fā)微位相差膜專利 展示裸視3D立體影像顯示器[N];電子資訊時報;2007年
6 ;兩維平面至三維立體影像轉換技術[N];電子資訊時報;2008年
7 褚紅梅 編譯;奇妙的3D立體影像世界[N];中國計算機報;2009年
8 本報記者 李京淑;天津開發(fā)區(qū)三維成像技術博物館:立體影像盛宴[N];北京科技報;2010年
9 實習生 張瑾;3D電視:愛你容易進家難[N];科技日報;2010年
10 李茹萍 周倩;立體影像 中國相機業(yè)的出路?[N];經(jīng)濟日報;2003年
相關博士學位論文 前10條
1 王亞超;SAR立體影像匹配關鍵技術研究[D];中國礦業(yè)大學;2017年
2 賀廣均;聯(lián)合SAR與光學遙感數(shù)據(jù)的山區(qū)積雪識別研究[D];南京大學;2015年
3 張雙喜;高分辨寬測繪帶多通道SAR和動目標成像理論與方法[D];西安電子科技大學;2014年
4 李蘭;森林垂直信息P-波段SAR層析提取方法[D];中國林業(yè)科學研究院;2016年
5 張澤兵;知識輔助的SAR目標索引及特征提取技術研究[D];國防科學技術大學;2014年
6 張云生;自適應三角形約束的多基元多視影像匹配方法[D];武漢大學;2011年
7 明洋;特殊航空影像自動匹配的關鍵技術研究[D];武漢大學;2009年
8 肖漢;基于CPU+GPU的影像匹配高效能異構并行計算研究[D];武漢大學;2011年
9 張鵬;基于統(tǒng)計模型的SAR圖像降斑和分割方法研究[D];西安電子科技大學;2012年
10 王勃;星載全極化SAR海面散射特性及其船目標檢測方法[D];中國海洋大學;2013年
相關碩士學位論文 前10條
1 秦川;無人機影像匹配點云濾波處理與三維重建[D];西南交通大學;2015年
2 賈豐蔓;基于優(yōu)化條件抽樣一致性的穩(wěn)健影像匹配方法研究[D];中國地質大學(北京);2015年
3 陳啟晟;無人機影像匹配點云三維構網(wǎng)算法的研究[D];東華理工大學;2016年
4 魏祖帥;傾斜攝影空中三角測量若干關鍵技術研究[D];河南理工大學;2015年
5 李巖;基于分塊模型改進的SIFT算法實現(xiàn)無人機影像匹配方法研究[D];貴州師范大學;2016年
6 賀超;基于特征的SIFT影像匹配方法研究[D];昆明理工大學;2016年
7 張凱南;基于SIFT算法的低空攝影測量影像匹配方法研究[D];長安大學;2016年
8 梁爽;基于SIFT算子的影像匹配方法研究[D];遼寧工程技術大學;2015年
9 鄒小丹;基于半全局優(yōu)化的多視影像匹配方法與應用[D];中南大學;2013年
10 吳樂文;基于半方差函數(shù)的影像匹配方法研究[D];西北大學;2008年
,本文編號:1868407
本文鏈接:http://sikaile.net/kejilunwen/xinxigongchenglunwen/1868407.html